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Por Patrícia Polo Foto:Carol Carquejeiro
![]() Shiroma (centro) e equipe FAMS ajuda a combater fraudes em saúde Segundo estimativas do mercado segurador, entre 10 e 20% dos prêmios recebidos pelas companhias são desperdiçados com sinistros fraudulentos. Reduzir esse índice ainda é um desafio para as empresas, apesar do uso da tecnologia para combater ações fraudulentas. A mais recente ferramenta adquirida pela SulAmérica para conter distorções nos dados usados para pagamento de prestadores é a Fraud and Abuse Management System (FAMS), desenvolvido pela IBM em parceria com a Cigna. De acordo com Mariano H. Shiroma, superintendente de Gestão de Abusos e Fraudes, o uso da ferramenta é necessário porque o volume de notas de pagamentos é enorme: 1,5 mil/mês, o que inviabiliza a análise manual de cada uma. “Com o FAMS, todas as notas vão para a base de dados do sistema. Qualquer distorção é apontada”, explica. O FAMS ainda está em fase de implantação e, por enquanto, sua utilização será restrita à unidade de negócio saúde. “O software é uma ferramenta fechada, que não dá para ser customizada, por isso não se aplica a outras áreas”, explica Shiroma. Para apontar as distorções, o software carrega 7 mil indicadores de desempenho dos prestadores, como informações de perfil, além do histórico dos segurados que já utilizaram o prestador. O objetivo, segundo o superintendente, é melhorar a rede prestadora, aplicando sanções corretivas aos casos fraudulentos, chegando ao descredenciamento, se necessário. Hoje, a SulAmérica trabalha com 29 mil prestadores. Fraudes no Seguro Saúde “Com o objetivo de conscientizar segurados, corretores e prestadores a detectar e prevenir irregularidades, várias ações foram desenvolvidas”, diz. Uma delas são as análises estatísticas, realizadas por ferramentas que identificam comportamentos, perfis e tendências de fraudes. Para o ramo saúde foi desenvolvida uma ferramenta para monitoramento dos processos de reembolso de serviços médicos. Nesse modelo, o comportamento de cada cliente é classificado por nível de risco em relação a determinado parâmetro, em grupos específicos chamados “cluster”. Os clientes que migram de um grupo para outro (ou seja, de um “cluster” de menor risco para um de maior risco) são apontados pela ferramenta, permitindo a análise de cada ocorrência, para a constatação da regularidade ou não do processo. |