Le système de santé américain est tristement labyrinthique, avec un long processus de réclamation qui entraîne des erreurs fréquentes et des coûts administratifs élevés. Basé à Bangalore, NuageAuto développe une plate-forme cloud native pour améliorer l’intégrité des paiements (ou le processus permettant de s’assurer que les demandes de remboursement de soins de santé sont payées avec précision) en étant plus transparente et personnalisable que les systèmes existants. La startup a annoncé aujourd’hui avoir levé 4,8 millions de dollars en financement de démarrage mené par BEENEXT Capital et 3one4 Capital.
Les systèmes hérités présentent un obstacle majeur à l’intégrité des paiements car beaucoup sont des boîtes noires ou n’ont aucune transparence dans leur fonctionnement interne ou leurs systèmes, a déclaré à TechCrunch le co-fondateur de CoverSelf, Rajasekhar Maddireddy.
Les plateformes de réclamation et de paiement identifient les inexactitudes dans les contrats de réclamation et de paiement, y compris les incohérences avec les politiques et directives actuelles. Cela signifie que ces plates-formes doivent continuellement mettre à jour les données sur les politiques et les directives, a expliqué Maddireddy. Mais comme les anciens systèmes sont des boîtes noires, il est difficile de partager les informations entre les différentes parties dans le processus d’intégrité des paiements. Cela retarde également l’innovation et entraîne une fuite potentielle de propriété intellectuelle, ce qui rend les payeurs réticents à partager les cas d’utilisation entre eux.
Fondée en 2021, CoverSelf souhaite fournir un système ouvert et facilement personnalisable qui facilite la collaboration des payeurs, des vendeurs et des fournisseurs en permettant le partage de données en temps réel tout en protégeant la propriété intellectuelle. La startup est actuellement en pré-lancement, mais elle s’est déjà associée à des entreprises de santé de premier plan.
L’équipe de CoverSelf
Maddireddy a déclaré que la plate-forme peut adopter différentes approches de déploiement en fonction des clients. Par exemple, il a testé sa plate-forme d’exactitude des paiements et des réclamations en s’associant à un des meilleurs assureurs-maladie privés. CoverSelf a pu montrer que le fournisseur avait un taux d’inexactitude de 9 % dans les réclamations qui seraient autrement passées inaperçues.
Avant CoverSelf, Maddireddy et le co-fondateur Raghavendra Pawar étaient les premiers employés de la start-up américaine de soins de santé HealthLucid (Maddireddy était son premier employé). Pawar a également travaillé dans des organisations de soins de santé comme Cotiviti et Prime Healthcare, passant un total de 16 ans dans l’industrie.
Pendant leur séjour chez HealthLucid, une société Blue Cross Blue Shield (BCBS) leur a demandé de créer une plate-forme autogérable pour l’intégrité des réclamations et des paiements. Une entreprise du Fortune 500 a également contacté Pawar pour lui demander s’il connaissait des plates-formes autogérables et ouvertes pour les réclamations et l’intégrité des paiements. Les deux ont vu le besoin d’une plate-forme comme CoverSelf.
« Les fournisseurs actuels sont des boîtes noires et ne permettent pas la collaboration », a déclaré Maddireddy. « A cause de cela, les gens réinventent la roue plusieurs fois et augmentent le coût des soins de santé. »
Il a ajouté que l’utilisation de plates-formes de boîtes noires par les fournisseurs oblige les payeurs à être trop dépendants d’eux en empêchant la transparence des causes profondes des réclamations inexactes. Cela signifie qu’ils ne peuvent pas dire aux hôpitaux et aux médecins ce qui cause des erreurs, ce qui entraîne des cycles longs et coûteux de refus et d’appels.
La plate-forme de CoverSelf a été conçue pour s’adapter à des modèles de paiement de plus en plus complexes et aux modifications des exigences de conformité, des ensembles de codes et des directives.
Les utilisateurs peuvent s’appuyer sur la plate-forme spécifique à un domaine de CoverSelf avec des ensembles de codes prédéfinis et des bibliothèques sectorielles, ce qui leur permet d’évoluer rapidement tout en restant au courant des nouveaux ensembles de codes et des nouvelles politiques. La plate-forme de CoverSelf comprend également des API de vérification des réclamations pour les payeurs et les fournisseurs.
Les concurrents de CoverSelf incluent des startups comme Rialtic et HealthEdge, et des systèmes hérités Cotiviti, Change Health, Optum et Multiplan.
Maddireddy a déclaré que les principaux différenciateurs de CoverSelf incluent sa capacité à être personnalisé et l’approche native API/cloud, la protection IP, une plate-forme d’idéation pour l’exploration de données et les scénarios de simulation et des fonctionnalités de correction automatique des réclamations spécifiques au payeur qui corrigent automatiquement les erreurs dans les réclamations. et les traite.
« Comme il s’agit d’un espace extrêmement de niche dans lequel opérer, l’entrée dans cette industrie est extrêmement rare et souvent difficile », a déclaré Maddireddy. « Cependant, cela ne fait que souligner le potentiel de la même chose, avec des entreprises comme Rialtic qui ont récemment levé 43 millions de dollars de financement, cela donne un objectif plus fort pour des entreprises comme la nôtre de développer des solutions de pointe afin de relever les défis commerciaux. dans cette industrie.
Dirk Van Quaquebeke, associé directeur de BEENEXT, a déclaré dans un communiqué que « le coût estimé des déchets dans le système de santé américain représente environ 25 % des dépenses totales de santé. L’intégrité des réclamations et des paiements, c’est-à-dire la facturation incorrecte ou la fraude, représente à elle seule plus de 100 milliards de dollars du problème. Désormais, toute personne ayant déjà travaillé dans le système de santé américain comprend son énorme complexité. Nous pensons que l’équipe CoverSelf a réuni une équipe particulièrement qualifiée pour faire abstraction de cela et améliorer les résultats des soins de santé à des prix réduits pour les patients aux États-Unis.
