KI-Spürhund für Abrechnungen in der Pflege
Die Abrechnungsunterlagen sind zudem ein Zusammenspiel aus Leistungsnachweisen, Tourenplänen, Dienstplänen und anderen Unterlagen – diese gilt es bei der Prüfung zu kombinieren, um einen Betrug aufzudecken. »Eine Auffälligkeit kann dann zum Beispiel darin bestehen, dass im Leistungsnachweis viele Leistungen des Pflegenden gleichzeitig abgerechnet wurden, aber der Dienstplan nur einen kurzen Einsatz listet. Solche Besonderheiten müssen wir automatisiert finden«, so Dr. Elisabeth Leoff, stellvertretende Leiterin der Abteilung »Finanzmathematik« beim Fraunhofer ITWM.
»Unser gemeinsames Forschungsvorhaben soll die zeit- und arbeitsaufwändige Auswertung der Beweismittel abkürzen, indem die händische auf eine automatisierte Erfassung und Auswertung von Pflegedienstdokumenten verlagert wird«, erklärt Steffen Leitte, Staatsanwalt bei der Generalstaatsanwaltschaft Dresden. »Dabei sind KI-Expertise und Mathematik gefragt.«
Im Forschungsprojekt kommen Machine Learning (ML) Methoden zum Einsatz, vor allen Dingen in der digitalen Erfassung der verschiedenen Dokumentenarten. Gearbeitet wird dabei mit einer Kombination von Bildverarbeitungsverfahren und modernen Verfahren des sogenannten Deep Learnings. Verschiedene Algorithmen lernen aus einer Mischung von künstlichen und anonymisierten echten Daten entscheidende Informationen erst zu erkennen und dann Auffälligkeiten aufzuspüren. Zum Trainieren dieser KI-Algorithmen wird vom ITWM-Team und der Polizeidirektion Leipzig eine Datenbank befüllt. Das heißt: Mehrere tausend Dokumente müssen von Menschen erstellt und mit Eigenschaften markiert worden sein, um den Algorithmus überhaupt intelligent zu gestalten. Die Algorithmen werden programmiert und immer wieder mit Daten aus echten Ermittlungsverfahren getestet und verbessert. Auf der Analyse der Dokumente setzt dann die Auswertung und Auffälligkeitsdetektion auf.
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
