Uma metodologia de detecção de fraudes e abusos nos serviços de odontologia: aplicação na Odonto System

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Fontenelle, Jose Mario Bezerril
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual do Ceará
• Palavras-chave em Português: Algoritmo; Aprendizado de máquina; Computação aplicada
• Link de acesso: https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=71204

As fraudes e abusos na área de saúde têm se tornado uma preocupação no mundo inteiro dado os efeitos danosos deles decorrentes. Muitos investimentos têm sido feitos principalmente na identificação e combate a essas práticas. Tais comportamentos têm suporte nos riscos que os explicam. Esses riscos são inerentes ao trabalho das instituições que atuam no mercado de saúde, em particular no segmento odontológico privado. A indução de demanda pela oferta, a geração de procedimentos com maior retorno financeiro e o conforto da cobertura, são os principais fatores que induzem os profissionais à prática de comportamentos anômalos, tais como fraudes e abusos. Este trabalho aborda a detecção de comportamentos anômalos no contexto dos tratamentos odontológicos. Nele são utilizados conceitos da Teoria dos Grafos para estruturar as instâncias de tratamento e fazer as buscas pelas subestruturas típicas e atípicas que denotam fraudes ou abusos. Também são utilizadas técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para a descoberta e aprendizado das regras de anomalias. O paradigma Bayesiano é usado para descobrir essas regras a partir dos exemplos rotulados contidos nos históricos dos procedimentos odontológicos dos pacientes. A previsão dos prováveis procedimentos que seguem uma determinada sequência de procedimentos executados é proposta como medida de prevenção dessas anomalias. As sequências frequentes (repetitivas) tidas como outliers (atípicas ou anômalas) podem, em alguns casos, conFIGURArem-se como prováveis procedimentos de fraudes ou abusos. As subestruturas contidas no conjunto de procedimentos são confrontadas com as regras de anomalias em busca de fraudes e abusos. Os algoritmos propostos nesse trabalho fundamentam-se nos algoritmos DFS (depth-first search), Apriori, Transitive Closure, Graph based algorithms e Bayes Classifier. Com essas técnicas o presente trabalho objetiva auxiliar a auditoria odontológica na condução correta dos problemas de gestão relacionados à fraude e abusos identificados no comportamento dos dentistas nos tratamentos odontológicos.Palavras-chave: Procedimentos odontológicos, regras de anomalias, aprendizado de máquina, algoritmos, fraudes e abusos, Grafos, inferência Bayesiana.