Aprendizagem da Regulação de Procedimentos Médicos/Odontológicos em um Ambiente com Múltiplos Profissionais
Descoberta de conhecimento em base de dados, mineração de dados, planos de saúde, regulação de planos de saúde.
A regulação é um processo de controle pelo qual uma operadora de plano de saúde decide quais dos serviços solicitados por um médico para um dado beneficiário (usuário do plano de saúde) devem ser autorizados (liberado para realização) ou negados, segundo diretrizes pré-estabelecidas, afim de minimizar as realizações indevidas e consequentemente proporcionar a prestação de serviços adequada e a redução de desperdício. Nesse processo, alguns serviços (também chamados de procedimentos) que são solicitados para um dado beneficiário precisam antes, a critério da operadora, ser submetidos à avaliação de um profissional regulador que dirá ao final se esse serviço será autorizado ou negado. Muitas operadoras mantém uma equipe com vários reguladores afim de que o processo de regulação tenha uma disponibilidade suficiente para atender o volume de solicitações gerado. Neste cenário, a utilização de modelos de classificação que incorporem as características individuais de cada regulador pode tornar o processo de regulação como um todo mais escalável, permitindo que uma equipe de reguladores auxiliada por esses modelos seja capaz de regular uma quantidade muito maior de procedimentos, em menos tempo. Com o objetivo de explorar a possibilidade de desenvolver esses modelos, este trabalho faz um aprofundamento de estudos anteriores acerca da aprendizagem da regulação odontológica por meio da aplicação de um processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, bem como apresenta os resultados de experimentos realizados em um plano de saúde com vários reguladores.