Detección de fraude en prácticas médicas

En un entorno donde la sostenibilidad económica y la calidad asistencial deben coexistir, las organizaciones de salud enfrentan el desafío de equilibrar el control del gasto médico con la garantía de una atención eficiente y segura. Frente a este escenario, Zonda Health, a través de sus verticales de Data & Analytics e Inteligencia Artificial, acompañó a una importante empresa del sector en la implementación de un sistema integral de análisis y control, orientado a optimizar la gestión de prácticas médicas y prevenir el fraude operativo. El proyecto se desarrolló en dos etapas complementarias que transformaron los procesos de auditoría y control interno de la institución.

Implementación 1: Tipificación de tratamientos y estandarización de curvas de consumo por diagnóstico

Desafío

La institución no contaba con un modelo estandarizado que le permitiera comparar el consumo de prácticas médicas entre pacientes con el mismo diagnóstico. Esta falta de referencia generaba dificultades para detectar desvíos, controlar costos y evaluar la eficiencia clínica de los tratamientos. Además, la información se encontraba fragmentada en distintos sistemas, sin una herramienta analítica que consolidara los datos históricos de consumo ni permitiera monitorear comportamientos en tiempo real.

Solución

Zonda Health desarrolló un modelo estadístico de tipificación de tratamientos, que permitió trazar las curvas de consumo histórico de prácticas médicas por diagnóstico. A partir de esos datos, se definieron estándares de consumo esperados para cada tipo de práctica y patología, y se integraron en tableros de control en tiempo real.

Estos tableros permiten:

• Identificar y categorizar desvíos históricos, distinguiendo casos de sobreconsumo o subutilización.
• Detectar desvíos en tiempo real, habilitando una intervención temprana y preventiva por parte del área de auditoría médica.

Resultados

• Creación de estándares de consumo basados en evidencia.
• Visibilidad completa y en tiempo real de las curvas de consumo.
• Reducción del tiempo de auditoría y mejora en la detección temprana de irregularidades.
• Mejor control presupuestario y planeamiento de recursos.

Implementación 2: Detección de fraude en prácticas domiciliarias

Desafío

El control de las prácticas domiciliarias representaba un punto crítico para la empresa. Se detectaban diferencias entre las visitas reportadas por los profesionales y las efectivamente realizadas, lo que generaba pérdidas económicas y ponía en riesgo la transparencia operativa. La falta de trazabilidad y validación automatizada hacía que la auditoría dependiera de procesos manuales lentos y con alta carga administrativa.

Solución

Zonda Health integró en la misma plataforma un módulo de detección de fraude en visitas domiciliarias, combinando datos geográficos, validaciones automáticas y comunicación directa con los pacientes.

El sistema aplica dos controles complementarios:

Control de visitas en exceso: Detecta y descuenta automáticamente las visitas informadas por encima de las autorizadas o fuera del rango del plan terapéutico.

Control de visitas no realizadas: Analiza la distancia registrada entre el profesional y el domicilio del paciente al momento de la visita. Si se detecta una inconsistencia, el sistema envía un mensaje automático al paciente, solicitando confirmación de la prestación mediante el canal de mensajería segura de Zonda Health.

Resultados

• Detección y eliminación de visitas informadas pero no realizadas.
• Validación automática de la trazabilidad de cada práctica.
• Reducción de pérdidas financieras por facturación indebida.
• Mayor confianza y transparencia en la relación entre institución, profesionales y pacientes.

Impacto Global del Proyecto

La combinación de ambas implementaciones permitió a la empresa:

• Transformar su sistema de control médico en un modelo basado en datos y analítica predictiva.
• Reducir costos operativos y fraudes mediante automatización y detección temprana.
• Mejorar la eficiencia, trazabilidad y calidad de las auditorías médicas.
• Contar con una infraestructura escalable y de rápida integración, que no altera los procesos existentes y se adapta al ERP institucional.

Conclusión

A través de la sinergia entre Data & Analytics y AI, Zonda Health ayudó a esta organización a evolucionar hacia un modelo de auditoría inteligente y gestión basada en evidencia, en el cual los datos se transforman en conocimiento y el control en una herramienta estratégica para mejorar la calidad, la transparencia y la eficiencia del sistema de salud.