Manutenção automática de um sistema de auditoria inteligente em uma seguradora de saúde
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Automatic maintenance of a intelligent audit in a health insurance company
Primeiro orientador
Membros da banca
Wagner Meira Júnior
Adriano César Machado Pereira
Adriano César Machado Pereira
Resumo
A utilização do aprendizado de máquina para resolução de problemas reais proporciona aumento da velocidade na análise de dados e sobrepõe o viés humano com maior assertividade em atividades, tais como predição, classificação e otimização. O modelo gerado por um algoritmo de aprendizado de máquina necessita de ajustes periódicos para manter a efetividade, mesmo que novos dados de entrada mudem com o tempo. A principal motivação para o desenvolvimento deste trabalho é o fato de que os modelos de aprendizado de máquina tornam-se defasados com o passar do tempo. O objetivo deste trabalho é automatizar o processamento de solicitações na Unimed-BH que não podem ser auditadas automaticamente e necessitam de intervenção humana. Isso acontece quando: (i) não existem regras de negócio claras para essas situações ou (ii) a requisição é complexa ou cara. Atualmente esses tipos de solicitações são direcionadas para um grupo de auditores especialistas que fazem análise manual das informações apresentadas. A empresa possui cerca de 1,2 milhões de clientes e audita cerca de 500 mil solicitações de exames e procedimentos médicos por mês. A principal contribuição deste trabalho inclui a criação de um mecanismo de manutenção do sistema de auditoria eletrônica da Unimed-BH capaz de monitorar uma ou mais métricas de riscos e calibrar parâmetros do modelo automaticamente. A aplicação do mecanismo de manutenção monitora dinamicamente a efetividade da análise de solicitações originalmente enviadas para auditoria humana, objetivando manter parâmetros mínimos de efetividade que minimizem os impactos da automação e atuem de acordo com o cenário atual. Caso o modelo aprove uma solicitação que deveria ser negada é gerado um prejuízo financeiro que envolve uma métrica de risco que regula a taxa de automação. A relação entre a taxa de automação e o risco financeiro utiliza a Teoria dos Controladores Proporcionais Integrados Derivativos para que o sistema proposto seja mais permissivo nos momentos de pouco prejuízo financeiro e permita aumentar a taxa de automação.
Abstract
The use of machine learning to solve real problems provides an increase in the speed of data analysis and overlaps the human bias with greater assertiveness in activities such as prediction, classification and optimization. The model generated by a machine learning algorithm requires periodic adjustments to maintain effectiveness, even if new input data changes over time. The main motivation for the development of this work is the fact that the machine learning models become outdated over time. The objective of this work is to automate the processing of requests at Unimed-BH that cannot be audited automatically and require human intervention. This happens when: (i) there are no clear business rules for these situations or (ii) the request is complex or expensive. Currently, these types of requests are directed to a group of expert auditors who perform manual analysis of the information presented. The company has about 1.2 million customers and audits around 500,000 requests for medical exams and procedures per month. The main contribution of this work includes the creation of a maintenance mechanism for the Unimed-BH electronic audit system capable of monitoring one or more risk metrics and calibrating model parameters automatically. The application of the maintenance mechanism dynamically monitors in real time the effectiveness of the analysis of requests originally sent for human audit, aiming to maintain minimum effectiveness parameters that minimize the impacts of automation and act according to the current scenario. If the model approves a request that should be denied, a financial loss is generated that involves a risk metric that regulates the automation rate. The relationship between the automation rate and financial risk uses the Theory of Derivative Integrated Proportional Controllers so that the proposed system is more permissive in times of little financial loss and allows to increase the automation rate. Similarly, it is desirable that the system becomes more prohibitive in cases where the performance of the model deteriorates, which allows to dynamically control the performance of the model.
Assunto
Computação – Teses., Aprendizado do computador - Teses., Algoritmos de computador – Teses., Teoria do controle – Teses., Seguro-saúde – Auditoria - Teses.
Palavras-chave
Aprendizado de máquina, Teoria de controle, Sistema em produção, Seguradora de saúde