Detecção de indícios de fraudes no Programa Farmácia Popular do Brasil

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
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/214032
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.