Descoberta do Conhecimento em Base de Dados para o Aprendizado de Regulação Médica/Odontológica em Operadora de Plano de Saúde
Descoberta de Conhecimento em Base de Dados, Regulação Médica/Odontológica, Combinação de classificadores.
O Brasil possui um dos maiores mercados de saúde suplementar do mundo. Entretanto, verifica-se que muitos procedimentos médicos estão sendo realizados sem necessidade, gerando custos desnecessários às empresas e fazendo com que o serviço oferecido custe mais caro. A regulação é um mecanismo de controle utilizado pelas operadoras de plano de saúde para minimizar o desperdício de recursos através do bloqueio dos procedimentos que foram indevidamente solicitados. Porém, para um processo de regulação eficiente é necessário a presença de um médico regulador 24 horas por dia ocasionando um aumento na despesa operacional da prestadora do serviço. Neste contexto, o presente trabalho apresenta um processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados para o aprendizado automático da regulação médica/odontológica a partir dos dados odontológicos de uma operadora de plano de saúde sem fins lucrativos contendo registros coletados desde o ano de 2007. Na etapa de pré-processamento foram utilizados técnicas para mitigar os seguintes problemas: seleção de atributos relevantes, balanceamento de classes e valores desconhecidos. Na etapa de mineração foram testados três classificadores dos paradigmas simbólico, estatístico, baseado em exemplos e conexionista. Além disso, técnicas de combinação de classificadores foram utilizadas e o resultado final da classificação possui taxa de acerto superior a 95%.