Otimize a Detecção de Fraude em Reivindicações de Seguro de Saúde Integrando Análise de Grafo e Modelos de Aprendizado de Máquina

A fraude na saúde envolve a submissão de reivindicações falsas ou a deturpação de fatos para obter pagamentos indevidos. A fraude em reivindicações de seguro de saúde causa bilhões de dólares em perdas anuais. Algoritmos avançados de aprendizado de máquina podem extrair eficientemente características críticas dos dados, reconhecer padrões comuns e gerar previsões altamente precisas quando adequadamente configurados e treinados. No entanto, detectar fraudes na saúde é desafiador, pois às vezes envolve ações coordenadas entre prestadores afiliados, médicos e beneficiários para submeter reivindicações fraudulentas. Este artigo utiliza técnicas de análise de grafo e aprendizado de máquina para detectar reivindicações fraudulentas com precisão. A abordagem representa os dados em sua forma gráfica, calcula características da rede e usa essas informações enriquecidas para informar o algoritmo de aprendizado de máquina. Esta pesquisa visa analisar de forma abrangente como a integração de métodos baseados em grafo e aprendizado de máquina pode otimizar a detecção de fraude no processo de reivindicações de seguro de saúde, oferecendo soluções mais precisas e escaláveis, ao mesmo tempo em que reconhece a necessidade de aprimoramento contínuo.