Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-07-10T13:52:54Z No. of bitstreams: 1 Ricardo Gerhardt_.pdf: 1506176 bytes, checksum: 17a8809b35aefa1b7cc92caf3c5be35d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-10T13:52:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Gerhardt_.pdf: 1506176 bytes, checksum: 17a8809b35aefa1b7cc92caf3c5be35d (MD5) Previous issue date: 2018-03-28 / Nenhuma / O impacto do processo de reembolso das despesas médico-hospitalares das prestadoras de serviço de saúde tem sido enorme. Com o surgimento de novos procedimentos clínicos, mudanças em regulamentações e políticas há uma elevação da complexidade do processo de reembolso e consequentemente a sua duração e seus custos. Desse modo, métodos de análise de processos têm sido empregados como estratégia básica para melhorar a eficácia organizacional de instituições hospitalares. Perante a isso, o presente trabalho investiga fatores que levam ao atraso da submissão das contas hospitalares às respectivas seguradoras de saúde no sentido de reduzir seu tempo de faturamento. A abordagem proposta constitui-se em combinar técnicas da Mineração de Processos e Mineração de Dados com o intuito de identificar fatores que contribuem para o atraso do processo de reembolso. A Mineração de Processos permite vislumbrar detalhadamente o impacto causado pela realização de atividades durante a execução de processos, bem como a ocorrência de gargalos que podem indicar a necessidade de uma investigação mais apurada para detectar as suas prováveis causas. Nesse ponto, a Mineração de Dados pode ser empregada através de técnicas, como as regras associativas que possibilitam identificar relacionamentos não tão evidentes. Desta forma, este estudo investigativo demonstra sobre um caso real os benefícios do emprego da Mineração de Processos e da Mineração de Dados objetivando fornecer suporte as atividades de auditoria e de faturamento do processo de reembolso. A avaliação subjetiva das regras associativas mostrou que quase 45% das regras associativas geradas foram consideradas relevantes ou muito relevantes para a identificação de fatores que contribuem para o atraso no processo de reembolso de contas hospitalares. / The healthcare reimbursement process impact has been enormous for the healthcare providers and the economy. The arising of new clinical procedures, changes in regulations and policies have been increasing the complexity of the reimbursement process and consequently its duration and costs. Therefore, methods of process analysis have been used as a basic strategy to improve the organizational effectiveness of healthcare institutions. In this context, the present study investigates factors that cause delays in the reimbursement process. The proposed approach aims to combine Process Mining and Data Mining techniques to identify factors that can explain the reimbursement process delay. Process Mining techniques allow exploring in detail how activities can impact the process execution, as well as the occurrence of bottlenecks that may indicate the need for a systematic investigation to detect its root causes. Considering this, Data Mining can be employed through techniques, such as associative rules that can be used to identify unknown relationships. Hence, this study demonstrates through a real case the benefits that the combination of Process Mining and Data Mining techniques to support the audit and billing activities of the reimbursement process. A subjective evaluation of the mined rules showed that almost 45% of them were considered relevant or very relevant for the identification of factors that can lead to delay in the reimbursement process.