Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
Ferreira, Jorge André Muñoz |
Orientador(a): |
Becker, Joao Luiz |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/214032
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Resumo: |
Esta dissertação tem por objetivo desenvolver um método de detecção de indícios de fraudes no Programa Farmácia Popular do Brasil. Nesta pesquisa, foram avaliadas intervenções utilizadas para combater a fraude na atenção à saúde e identificaram-se resultados relacionados a fatores de importância para os profissionais de área, como maior confiabilidade. Para esse propósito o estudo aproveita os métodos de machine learning. O estudo começa com um breve relato de artigos relacionados à detecção de outliers e análise de técnicas encontradas na literatura especializada nesse contexto. Posteriormente, técnicas não supervisionadas de detecção de outliers são aplicadas a dados empíricos. Os resultados são comparados e mostram que o Método Mahalanobis tem o melhor desempenho de detecção de indícios de fraudes em potencial. |