Caso de éxito: Superintendencia de Salud, Chile

Superintendencia de Salud, trabajó junto con BeSmart para implementar una solución que les permite hoy evaluar el riesgo financiero y operacional de los entes fiscalizados. El objetivo fue potenciar el rol regulador y fiscalizador de la entidad,  fortaleciendo así el nivel de resguardo de los derechos de las personas aseguradas mediante un enfoque preventivo.

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La Superintendencia de Salud es un organismo fundado en 2005 que tiene como función principal supervisar a las Isapres y al Fondo Nacional de Salud (FONASA), y velar por el cumplimiento de las obligaciones que les impone la ley, además de fiscalizar a todos los prestadores de salud públicos y privados, respecto de su acreditación y certificación.

Desafío

Los desafíos  del proyecto fueron los siguientes: Supervisar el comportamiento de la Isapres, identificando y monitoreando indicadores financieros, operacionales y de cumplimiento que clasifiquen a las Isapres de acuerdo a su nivel de riesgo y conducta de mercado, recalcular masivamente las bonificaciones efectuadas mediante los planes de salud en riesgo (prestaciones más relevantes para las personas por frecuencia, uso y costo), estimar la probabilidad de error en las cuentas individuales de Excesos y Excedentes, y caracterizar grupos de licencias médicas que presenten altos niveles de rechazos o reducciones, determinando las variables que las hacen más vulnerables a un rechazo o reducción improcedente.

Key Points:

Isapres, indicadores financieros, riesgo en salud, licencias médicas, fraude, análisis de grandes volúmenes de datos.

Solución

La Superintendencia de Salud utilizó IBM SPSS Modeler para embeber todos sus procesos analíticos asociados a la caracterización de grupos, cálculo de indicadores y construcción de modelos predictivos, con el fin de fiscalizar de manera más efectiva a los prestadores de salud pública y privada.  Se consideraron 3 ámbitos de análisis de los datos: descriptivo, de gestión y predictivo; todo con el fin de obtener una visión 360° del comportamiento de los prestadores y de los usuarios. A partir de este enfoque se pudo analizar gran volumen de casos, determinando aquellos con mayor riesgo de ser fraudulentos, sin dejar de lado aquellos casos ya conocidos que correspondían a infracciones de la normativa. Es importante señalar que el esquema de análisis diseñado es de naturaleza recursiva, por lo cual el sistema aprende del propio conocimiento que genera.

Resultados

Agregar valor a la función fiscalizadora.

La solución analítica implementada por  BeSmart, permitió mayor eficiencia en las acciones dirigidas a recuperar beneficios que no hayan sido otorgados a los usuarios del sistema, tener una visión integral de las entidades aseguradoras, tanto en ámbitos financieros, como en aspectos operacionales y de cumplimiento, efectuar controles de carácter masivo (total y parcial), mejorar la selectividad de la fiscalización para elevar la efectividad, en base a criterios específicos que determinan un mayor riesgo de incumplimiento e indirectamente contribuir a la detección de fraude y mejorar el modelo de control interno en las aseguradoras.

 

 

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