UM LEVANTAMENTO SOBRE O USO DE ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA EM AUDITORIAS DE PLANOS DE SAÚDE /A SURVEY ON MACHINE LEARNING ALGORITHM USAGE IN THE A UDIT OF HEALTH PLANS
apesar das operadoras de saúde terem mais de 47 milhões de clientes com plano de saúde no Brasil, estas companhias ainda possuem processos que são manuais. Um destes processos é o de auditoria médica que realiza a análise de cada conta com despesas que foram realizadas pelo beneficiário da operadora...
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Veröffentlicht in: | Revista de gestão em sistemas de saúde 2020-01, Vol.9 (1), p.119 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | por |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | apesar das operadoras de saúde terem mais de 47 milhões de clientes com plano de saúde no Brasil, estas companhias ainda possuem processos que são manuais. Um destes processos é o de auditoria médica que realiza a análise de cada conta com despesas que foram realizadas pelo beneficiário da operadora em algum hospital, clínica ou laboratório. Cada conta é analisada com o objetivo de verificar se não existe algo fora do contexto de uma cirurgia, exame ou consulta. Os custos destas auditorias são elevados e o resultado é variado e de acordo com o conhecimento individual do auditor. Além de ser um processo demorado, estas contas somente serão pagas para quem prestou o serviço após a análise dos auditores, trazendo insatisfação para quem aguarda o pagamento. A execução manual deste processo está suscetível a falhas e fraudes. Neste contexto, os algoritmos de Aprendizado de Máquina são utilizados para auxiliar no processo de auditoria em várias áreas do conhecimento. Sendo assim, este artigo. Palavras-Chave: Planos de Saúde. Auditoria. Aprendizado de Máquina. Although health care providers have more than 47 million health insurance clients in Brazil, these companies still have processes that are manual. One of these processes is that of the medical audit that performs the analysis of each account with expenses that were incurred by the operator's beneficiary in any hospital, clinic or laboratory. Each account is reviewed to make sure that there is nothing outside the context of a surgery, examination or consultation. The costs of these audits are high and the outcome is varied and according to the auditor's individual knowledge. In addition to being a lengthy process, these bills will only be paid to those who provided the service after the auditors' review which brings dissatisfaction to those awaiting payment. Manual execution of this process is susceptible to failure and fraud. In this context, Machine Learning algorithms are used to assist in the audit process in various areas of knowledge. Thus, this paper presents a survey on the application of Machine Learning algorithms in medical audits, analyzing which algorithms are most used. Keywords: Health Insurance. Audit. Machine Learning. |
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ISSN: | 2316-3712 2316-3712 |
DOI: | 10.5585/rgss.v9i1.15296 |