Health care analyticsanálise de reincidência e modelagem preditiva para detecção de futuros pacientes de alto custo no sistema de saúde brasileiro

Resumo

Análises do setor de saúde têm confirmado que uma pequena parcela de indivíduos com condições crônicas consome a maior parte dos recursos destinados ao tratamento destas doenças. Neste sentido, para alcançar os objetivos básicos do setor de melhorar a qualidade, reduzir os custos e melhorar a experiência do paciente, o sistema de saúde deve focar-se em modelos orientados à atuação proativa com foco em intervenção nos pacientes que possuem maior risco de migração para o grupo de alto custo. Abordagens focadas em populações específicas e com informações íntegras permitem que os tomadores de decisão entendam as necessidades de acordo com cada grupo avaliado e planejem ações direcionadas, de forma a reduzir custos e melhorar a qualidade dos serviços prestados. Desta forma, este trabalho visa efetuar um estudo sobre estratégia de modelagem de riscos para predição de pacientes de alto custo no sistema de saúde brasileiro. Tal modelagem faz parte da estratégia de Health Analytics dos principais grupos seguradores globais e busca, mediante uso de técnicas de mineração de dados e análises preditivas, a identificação de pacientes de alto custo para o ano seguinte com base no histórico de informações.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2016

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/17557

Temas

EconomiaModelagem EconômicaDadosSaúde

Palavras-chave

Health AnalyticsAnálise preditivaEconomiaAvaliação de riscos de saúdeMineração de dados (Computação)Saúde - Administração - Processo decisórioCuidados médicos - Custos