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Banca de DEFESA: GILVAN VERAS MAGALHÃES JUNIOR

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GILVAN VERAS MAGALHÃES JUNIOR
DATA: 27/06/2019
HORA: 14:30
LOCAL: Sala de Video Conferência NCAD
TÍTULO: Estudo da Influência de Características Textuais no Processo de Automatização da Regulação Médica
PALAVRAS-CHAVES: Processamento de Linguagem Natural, Aprendizagem de Máquina, Mineração de Dados Textuais, Regulação de Planos de Saúde
PÁGINAS: 67
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
ESPECIALIDADE: Arquitetura de Sistemas de Computação
RESUMO:

No Brasil, um dos maiores problemas na área da saúde é a baixa capacidade de assistência dos hospitais públicos para uma grande demanda populacional. Em razão disso, brasileiros têm recorrido a saúde suplementar, atividade que envolve a operação de planos e seguros privados de assistência médica à saúde. Muitas empresas Operadoras de Planos de Saúde (OPS) enfrentam dificuldades financeiras devido a fraudes e/ou abusos na utilização dos serviços de saúde, como por exemplo, execução de procedimentos desnecessários. Com a finalidade de evitar gastos abusivos, as OPS começaram a utilizar um mecanismo chamado regulação, onde uma análise prévia da necessidade de cada usuário é feita para autorizar ou recusar as solicitações requeridas. Normalmente, uma empresa de porte médio recebe diariamente centenas de solicitações, as quais constam os dados pessoais e o quadro clínico do paciente. Assim, faz-se necessária a presença de especialistas para analisar cada solicitação e aprovar ou recusar, incluindo uma justificativa para a decisão. Porém, o gasto para manter uma equipe de especialistas de tamanho proporcional a demanda diária é alto. Por esse motivo as OPS têm buscado técnicas para realizar essa atividade de forma automática ou semiautomática. Este trabalho tem como objetivo estudar a influência do uso de características textuais na avaliação do processo de regulação automática de uma OPS por meio do uso de técnicas de Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina. Como este estudo possui um problema característico de classificação, foram realizados experimentos utilizando os classificadores KNN, J48, Naive Bayes (NB), Random Forest (RF) e SMO. As características do paciente e as informações textuais do quadro clínico foram utilizadas como entradas para criação do modelo para predizer qual classe um determinado conjunto de características pertence: aprovada ou recusada. Foram estudados diferentes grupos de palavras e os resultados dos experimentos apontam para o classificador RF como o melhor avaliado.


MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - JOÃO PAULO PORDEUS GOMES - UFC
Interno - 2167802 - PEDRO DE ALCANTARA DOS SANTOS NETO
Presidente - 1226761 - RAIMUNDO SANTOS MOURA
Interno - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Notícia cadastrada em: 07/06/2019 16:22
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