UMA ABORDAGEM PARA A CARACTERIZAÇÃO DO CANCELAMENTO ELETIVO DE CONTRATOS EM PLANOS DE SAÚDE PRIVADOS

Abstract

RESUMO: Uma diversidade de fatores influencia na expectativa de vida de uma pessoa, e um fator fundamental é o cuidado com a própria saúde. Porém, o cuidado com a saúde não possui um baixo custo; empresas privadas, denominadas Operadoras de Plano de Saúde (OPS), são geralmente responsáveis pelo pagamento das contas de medicamentos, exames médicos, internações e outros custos hospitalares. O funcionamento financeiro estável da OPS está diretamente relacionado à permanência dos beneficiários na empresa e, portanto,inversamente relacionado à quantidade de cancelamentos eletivos desses contratos. O cancelamento eletivo tipifica-se quando o beneficiário decide, de forma deliberada, cancelar o contrato estabelecido com a OPS, fato que pode comprometer a receita desta. O objetivo principal deste trabalho consiste em desenvolver uma abordagem para caracterizar o cancelamento eletivo de contratos em planos de saúde privados. A abordagem proposta é constituída por três fases: Pré-Processamento, Mineração de Dados e Priorização de Contratos. A fase de Pré-Processamento visa garantir uma maior qualidade às informações de contratos extraídos da base de dados de uma OPS real. A fase de Mineração de Dados explora os dados pré-processados com o intuito de descobrir novos conhecimentos, ou seja, padrões, relacionamento entre atributos e tendências ainda não conhecidos pela gestão da OPS. Essa fase de Mineração de Dados é responsável por reconhecer contratos ativos com características de contratos já cancelados, por meio de modelos de classificação; identificar que tipos de ações e comportamentos levam os beneficiários da OPS a cancelarem seus contratos, por meio da análise de árvores de decisão; e estimar o tempo restante até o cancelamento do contrato, por meio de técnicas de regressão. Dessa forma, a gestão da OPS pode interceder de forma proativa no problema do cancelamento, ou seja, anteceder-se à possível saída de um beneficiário da empresa e promover ações que evitem tal evento. A fase de Priorização de Contratos objetiva evidenciar quais contratos apresentam um maior risco de serem cancelados, permitindo que a gestão da OPS possa avaliá-los de forma prioritária. Por fim, é realizado um conjunto de experimentos demonstrando passo-a-passo a execução prática da abordagem proposta, com a apresentação dos resultados e discussões. ABSTRACT: A range of different factors influences the life expectancy of a person, and a key factor for this is healthcare. However, this concern with healthcare is not cheap, there is usually a need for some private company, called Health Insurance Provider (HIP), which is generally responsible for payment of medical exams, hospitalizations, medications and other medical costs. The stable financial operation of HIP is directly related to keep beneficiaries in the company and therefore inversely related to elective cancellations of these contracts. Elective cancellation is typified when the beneficiary decides deliberately, cancel the contract with the HIP, which may compromise the company’s revenue. The main objective of this work is to develop an approach to characterize the elective cancellation of contracts in private health insurances. The proposed approach consists of three phases: Pre-Processing, Data Mining and Prioritization. The Pre-Processing phase aims to ensure greater quality to contract information extracted from a real HIP database. The Data Mining phase explores the pre-processed data in order to discover new knowledge, which means patterns, relationships between attributes and trends not known by HIP managers. This Data Mining phase is responsible for recognizing through classification models active contracts that share features with contracts already canceled; identify what types of actions and behaviors lead beneficiaries of the HIP to cancel their contracts, through decision tree analysis; and estimate the time remaining until the cancellation of the contract, through regression techniques. Thus, the management of the HIP can intervene proactively in the cancellation problem by preceding to possible cancelattions and promote actions to prevent it. The Prioritization phase has to evidence contracts that have a higher risk of being canceled, allowing the management of HIP to analyse them on a priority basis. Finally, it conducted a set of experiments demonstrating step-by-step practical implementation of the proposed approach by presenting results and discussions. Keywords: data mining. classification. regression. supplementary health. healthcare insurance provider.