Dissertação

Detection of Fraud and Corruption in Healthcare System EVALUATED

Tanto os custos como os investimentos, nos sistemas de Saúde, têm vindo a aumentar. Estes aumentos devem-se principalmente aos desenvolvimentos tecnológicos e o aumento da esperança média de vida, que contribuíram para a expansão deste sector numa perspetiva económica e social. Apesar das melhorias no que diz respeito à gestão na Saúde, os casos de corrupção e abuso cresceram. Esforços feitos pelas instituições privadas e governamentais para detetar e prevenir estes casos têm sido insuficientes e, neste cenário, as novas alternativas para suprimir este problema têm ganho importância. Hoje em dia, técnicas de Data Mining são consideradas boas estratégias para detetar fraude e corrupção em diferentes áreas como cartões de crédito, contas bancárias e sistemas de telecomunicações. Infelizmente, devido à complexidade e suscetibilidade dos dados disponibilizados, estratégias de Data Mining não foram uma prioridade os sistemas de Saúde. O primeiro aspeto chave deste método está relacionado com a organização das bases de dados da Saúde de acordo com três áreas diferentes, consultas, pacientes e médicos. O segundo aspeto está relacionado com a aplicação do algoritmo de machine learning, algoritmos genéticos, às três áreas referidas e à correlação dos resultados obtidos nas três aplicações.
Algoritmos Genéticos, Deteção, Fraude, Corrupção, Saúde

Abril 6, 2017, 17:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Nuno Cavaco Gomes Horta

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar