Uma metodologia de detecção de fraudes e abusos nos serviços de odontologia: aplicação na Odonto System
Autor(es):
Fontenelle, Jose Mario Bezerril
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2011
Resumo:
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.
Abstract:
The fraud and abuse in health care has become a worldwide concern given the harmful effects arising of them. Many investments have been made primarily on identifying and combating these practices. These behaviors are supported on the risks that explain them. These risks are inherent to the work of the institutions that act in the market of healthcare, particularly in the private dental sector. The induction of demand by the offering, the generation of procedures with bigger financial return and the convenience of the cover, healthy the main factors that induce the professionals to the practical one of anomalous behaviors, such as frauds and abuses. That work approaches the detection of those anomalous behaviors in the context of dental treatment. In it are used concepts of graph theory to structure the instances of treatment, and make the search for substructures typical and atypical denoting frauds and abuses. They are also used machine learning techniques (ML) for discovery and learning the rules of anomalies. The Bayesian paradigm is used to discover these rules from labeled examples contained in the historical procedures of dental patients. The forecast of the probable procedures that follow a certain sequence of procedures performed is proposed as a measure to preverntsuch anomalies. The frequent sequences (repetitive) taken as outliers (atypical or anomalous) may in some cases, setting up procedures as probable fraud and abuse. The substructures contained in the set of procedures are confronted with the rules of anomalies in search of fraud and abuse. The algorithms proposed in this work are based on the DFS (depth-first search), Apriori, Transitive Closure, Graph based algorithms and Bayes Classifier. With these tecniques, this work aims to assist in conducting the correct audit to dental management problems related to fraud and abuse identified in the behavior of dentists in dental treatments.
Keywords: Dental procedures, rules of anomalies, machine learning, algorithms, fraud and abuse, Graphs, Bayesian inference.
Tipo do Trabalho:
Dissertação
Referência:
Fontenelle, Jose Mario Bezerril. Uma metodologia de detecção de fraudes e abusos nos serviços de odontologia: aplicação na Odonto System. 2011. 113 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2011) - Universidade Estadual do Ceará, , 2011. Disponível em: Acesso em: 5 de maio de 2024
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