Reconstrucción de dos métricas actuariales mediante el stacking de modelos de aprendizaje de máquina
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iEspecial.2023.1095Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Optimización de Procesos, Salud ComplementariaResumen
Objetivo: Gran parte de la asistencia sanitaria de los brasileños se financia con planes de seguro médico cuyos reajustes han sido cuestionados en los tribunales. Dada la dificultad de obtener información que no siempre está disponible en las demandas, para la reconstrucción de datos, desarrollamos una métrica mediante técnicas de Deep Learning para obtener dicha información. Método: Tras analizar los datos obtenidos del Organismo Regulador, entrenamos tres algoritmos diferentes de aprendizaje supervisado con el objetivo de obtener información a través de un problema de optimización. Utilizamos el método Lagrangiano Aumentado para incluir las restricciones en la función de costo y el Recocido Simulado para minimizarla. Resultados: Tal y como se esperaba, el rendimiento del apilamiento superó a los aprendizajes de base. Conclusiones: Con los resultados obtenidos fue posible obtener la información de costo médio por siniestro y frecuencias retroactivas, obtenida del "pasado del plan de salud".
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