Kolloquiumsvortrag: Themen des Maschinellen Lernens im Bereich der Krankenversicherungen

Kurzfassung:
Die Entwicklungen bzgl. KI, neuronalen Netzwerken und Transformer Modellen überschlagen sich in den letzten Monaten, vor allem in den Medien. Wie sieht jedoch die Praxis in Unternehmen aus? Am Beispiel der Debeka Versicherung wird ein KI Pilotprojekt vorgestellt, bei dem mit Boosted Decision Trees bzw. Gradient Boosting eine Rechnungsprüfung im Krankenhausbereich umgesetzt wurde. Dabei spielen Daten-Embeddings und Datenvorverarbeitung, aber auch die letztendlich richtige Nutzung der KI-Modell Predictions eine Entscheidende Rolle.