Aprendendo Regulação Médica com Técnicas de Inteligência Computacional
Regulação Médica, Inteligência Computacional.
O Brasil possui um dos maiores mercados de saúde suplementar do mundo. Entretanto, a maioria das operadoras de plano de saúde encontram-se em uma situação financeira bastante complicada. O serviço oferecido pelas operadoras de saúde deve possuir diversos mecanismos de controle que verificam constantemente se as operações estão sendo realizadas de forma correta, evitando solicitações indevidas ou até mesmo fraudes intencionais. Dentre estes mecanismos de controle destaca-se a regulação médica que tem como objetivo minimizar o desperdício de recursos, viabilizando um serviço de alta qualidade com baixo custo para o segurado. Na maioria das operadoras de saúde todo o processo de regulação médica ocorre com o apoio da informática. Porém, o volume de dados armazenados é gigantesco, tornando inviável para o ser humano analisar essa grande quantidade de dados sem a utilização de uma ferramenta computacional. Além disso, a natureza não trivial dos dados impossibilita a utilização de técnicas e ferramentas tradicionais de análise de dados, mesmo em casos onde a quantidade de dados é pequena. Neste sentido, abordagens para extração de conhecimentos ocultos em grandes bases de dados ou Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD) apresentam-se como uma boa opção para atacar este problema. Assim, o objetivo geral deste trabalho consiste em apresentar os passos de um processo de DCBD tendo em vista as informações de uma Operadora de Plano de Saúde Odontológico (OPSO). O foco principal é associado ao uso de técnicas de inteligência computacional para aprender o comportamento do profissional regulador.