机器学习算法在医疗保险审计中的应用调查

IF 0.1
A. Fernandes, Jean Carlo Raduenz
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摘要

尽管健康运营商在巴西拥有4700多万健康保险客户,但这些公司仍有手动流程。其中一个过程是医疗审计,该审计对运营商的受益人在医院、诊所或实验室进行的每个账户的费用进行分析。分析每个账户的目的是检查是否有手术、检查或咨询之外的内容。这些审计的成本很高,根据审计师的个人知识,结果各不相同。这些账目除了是一个耗时的过程外,只会在审计师分析后支付给提供服务的人,这会让等待付款的人感到不满。手动执行此过程容易出现故障和欺诈。在这种情况下,机器学习算法被用来帮助各个知识领域的审计过程。因此,本文。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Um levantamento sobre o uso de algoritmos de aprendizado de máquina em auditorias de planos de saúde
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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