Um levantamento sobre o uso de algoritmos de aprendizado de máquina em auditorias de planos de saúde
DOI:
https://doi.org/10.5585/rgss.v9i1.15296Palavras-chave:
Planos de saúde, Auditoria, Aprendizado de máquina.Resumo
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 .
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