O CIO da HHS, Mathias, diz que os modelos de IA baseados em árvore ajudam a combater a fraude do Medicare

Até agora, o programa ajudou a simplificar a identificação de fraudes em mais de um milhão de transações processadas diariamente pelos Centros de Serviços Medicare e Medicaid (CMS) , de acordo com o líder de TI.

“Eles estão usando modelos baseados em árvore e abordagens de aprendizado profundo e, em seguida, analisam os dados de reclamações administrativas do Medicare”, disse Mathias durante um evento de TI da AFCEA Bethesda Health na quarta-feira.

“Ainda está em fase piloto, mas eles tiveram algum sucesso com isso e pretendem continuar crescendo.”

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O executivo de TI acrescentou que os sistemas de IA que estão sendo testados têm uma vantagem sobre os atuais sistemas de detecção de fraudes porque os modelos baseados em árvore permitem uma identificação mais rápida de novos tipos de atividades criminosas.

“À medida que os criminosos fraudulentos do Medicare descobrem o que está sendo detectado pela aplicação da lei, eles continuam mudando suas técnicas, então este sistema de IA descobre isso e descarta modelos obsoletos com base nisso”, disse Mathias.

Os modelos de IA baseados em árvore usam uma árvore de decisão para representar como diferentes variáveis ​​de entrada podem ser usadas para prever um valor alvo. Os sistemas de aprendizado de máquina usam modelos baseados em árvore para problemas de classificação e regressão.

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Mathias disse que o HHS também começou a usar uma nova tecnologia de IA para acelerar a detecção de medicamentos falsificados na Food and Drug Administration (FDA), usando IA de visão computacional para saber se um medicamento é autêntico ou falso. A tecnologia pode fazer isso em segundos avaliando os comprimentos de onda, o que reduz a necessidade de um ser humano realizar uma inspeção física.

Outra filial do HHS, o National Institutes of Health (NIH) , também começou a usar automação de IA quando se trata de análise e auditoria de propostas de financiamento de pesquisas. De acordo com Mathias, o sistema de IA tem uma taxa de precisão de 92% quando se trata de aceitar as propostas de financiamento apropriadas, eliminando assim um gargalo importante para a aprovação de pesquisas inovadoras. 

O CIO acrescentou que o uso de sistemas de IA no NIH garantiria que o dinheiro dos contribuintes fosse usado com mais eficiência.