Análise de Características Textuais na Automatização da Regulação Médica

• Kauan Vaz do Nascimento UFPI
• Raimundo Santos Moura UFPI

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2024.2140

Resumo

No Brasil, as Operadoras de Planos de Saúde (OPS) privadas enfrentam desafios financeiros, devido à crescente demanda por procedimentos clínicos e fraudes ou abusos na utilização dos serviços. A adoção da regulação médica foi importante, mas a manutenção de equipes especializadas para essa tarefa ainda é dispendiosa, gerando a necessidade de automatizar tal processo. Neste trabalho, investigamos oito modelos de Aprendizado de Máquina (AM) clássicos e profundos com os dados do Corpus MIMIC-CXR traduzidos para o Português. Os resultados mostram 95% de acurácia com uma RNN, além de identificar características importantes, usando o modelo LinearSVC.

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