Imagine uma operadora de saúde analisando milhares de contas médicas todos os meses.

O processo tradicional apontava apenas os casos mais evidentes para investigação. Enquanto isso, uma grande quantidade de contas consideradas "normais" seguia seu fluxo sem qualquer priorização.

Mas uma pergunta mudou tudo:
E se os maiores desvios não estivessem apenas nos casos já suspeitos?

Foi a partir desse desafio que desenvolvemos uma solução baseada em Machine Learning e Modelos de Associação para identificar padrões de comportamento e desvios em contas médicas.

A solução analisou procedimentos, combinações de eventos assistenciais, padrões de cobrança e históricos de comportamento, gerando scores de criticidade capazes de direcionar a atuação das equipes de auditoria de forma muito mais inteligente.

O desafio:
Identificar de forma preventiva e assertiva contas médicas com potencial desvio.

A solução:
✅ Desenvolvimento de modelos analíticos para detecção de desvios;

✅ Criação de scores de criticidade para priorização das análises;

✅ Aplicação de técnicas de Machine Learning e Modelos de Associação;

✅ Identificação do principal motivador do desvio em cada conta médica analisada.

Resultados alcançados:
📈 40% do volume de contas médicas inicialmente não suspeitas foi identificado com score crítico de desvio;

📈 Maior acurácia na identificação de irregularidades;

📈 Repriorização da análise manual com foco nos casos de maior risco;

📈 Aumento da eficiência dos processos de auditoria e gestão de custos assistenciais.

O resultado foi uma mudança significativa na forma como a operadora passou a direcionar seus esforços de investigação: menos tempo analisando casos de baixo impacto e mais foco nas situações com maior potencial de recuperação financeira e mitigação de perdas.

Sua empresa ainda depende apenas de regras fixas e análises manuais para identificar desvios?

A combinação de Analytics e Inteligência Artificial permite encontrar riscos ocultos, aumentar a produtividade das equipes e gerar resultados concretos para o negócio.

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