Prevenção das oscilações de despesas assistenciais e planejamento para redução do volume de internações.  Modelo para previsão do volume de internações por caráter, tipo de internação, tipo de rede e filial (regiões SP, RJ, Nordeste, Centro Norte e Sul).

Sendo as internações responsáveis por mais de 40% das despesas assistenciais do serviço de saúde suplementar, a previsão do volume de internações torna-se estratégica para prever as oscilações das despesas assistenciais e o planejamento de ações para reduzir o volume de internações (de forma preventiva na atenção primária, através do redirecionamento de procedimentos realizados em regime de internação para ambulatorial ou identificação de abusos e fraudes). Conheça nossa solução abaixo:

Solução

O número de internações sofre influência de diversos fatores sazonais. Sendo assim, elaboramos uma previsão do volume de internações, através da criação de modelos de séries temporais que aprendem com eventos passados e preveem eventos futuros similares.

A solução final foi entregue em um dashboard com gráficos, auges e dados analíticos utilizando o resultado dos dados preditivos.

Resultado

No primeiro mês de previsão, o modelo obteve uma precisão aproximada de 94%. Através da previsão de internação é possível acompanhar se o volume de internações está dentro do esperado e direcionar recursos para ações que diminuam os gastos com internações fora da rede própria ou direcionar para os hospitais com melhor custo para o procedimento. 

Há mais de 20 anos atuando com inteligência de dados, a Arbit possui especialistas para implementar as melhores soluções ao seu ambiente de negócios. Entenda como a Arbit pode ajudar a sua empresa, fale conosco agora mesmo!

* Essa solução foi desenvolvida para uma empresa brasileira de assistência médica, fundada em 1978. Possui 6,2 milhões de beneficiários e conta com uma extensa rede médica credenciada no país, que abrange cerca de 30,3 mil prestadores de serviço – entre hospitais, clínicas, consultórios médicos, laboratórios e centros de diagnóstico por imagem.