UTILIZANDO MACHINE LEARNING NA PREVISIBILIDADE DO VALOR DE FATURAMENTO DAS AIH’S APROVADAS NOS HOSPITAIS UNIVERSITÁRIOS DO CEARÁ.

Resumo

Introdução: A Autorização de Internação Hospitalar (AIH) é o documento que identifica o paciente e os serviços prestados sob regime de internação hospitalar financiada pelo SUS. Conforme pesquisa feita pelo IBROS, a pandemia impactou fortemente no faturamento dos hospitais públicos. Portanto, antecipar e entender o comportamento da receita SUS permitirá a elaboração de planos estratégicos para prevenir a redução de produção, gerando impacto positivo sobre as metas institucionais e qualidade do serviço prestado. Para alcançar esse feito utilizamos os métodos de Machine Learning para prever o faturamento das apresentações das contas hospitalares. Objetivo: Identificar os fatores que impactam o faturamento e realizar a predição das AIH de um Complexo Hospitalar do Ceará. Método: Trata-se de uma pesquisa experimental, utilizando modelagens estatísticas e computacionais usando as linguagens R e Python, estruturada em 4 etapas: análise descritiva dos dados com visualização de histograma e boxplot; análise dos dados utilizando teste de correlação de Pearson e de fator de inflação de variação para eliminar tendência de resultado; processamento de 5 modelos de predição; medição de importância das variáveis; aplicação do melhor modelo. Este trabalho está em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, Lei n° 13.709/2018. Obteve-se uma amostra de 251.837 AIH no período de 2008 a 2021 disponibilizadas pelo Sistema de Informação Hospitalar/SUS em formato de microdados. Resultados: Foram estudadas inicialmente 19 variáveis. Após features engineering, foram selecionadas para a modelagem: procedimento principal; tipo de financiamento; valor da UTI; dias de permanência e tipo de complexidade. Os resultados mostraram acurácia de 98,56% através do modelo de Random Forest Regressor. Conclusão: O estudo piloto permitiu identificar as variáveis que poderão determinar o faturamento das AIH emitidas pelos hospitais, servindo como ferramenta de tomada de decisão.