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http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8204
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Cables Pérez, Elio H. | - |
dc.creator | Alfaro Prieto, Carlos Alberto | - |
dc.date.accessioned | 2023-07-17T14:06:52Z | - |
dc.date.available | 2023-07-17T14:06:52Z | - |
dc.date.created | 2023-05-30 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8204 | - |
dc.description.abstract | Fraud currently negatively affects health insurance companies, for this reason an early detection must be made by auditors, and based on the findings, decisions must be made to improve the detection of fraudulent cases. But this activity every day generates greater challenges in the audit area as more and more cases of fraud to be reviewed which can be from fraudulent billing and coding, falsification of documents, submission of fraudulent claims and misuse of the patient's identity This project provides an automated tool to detect and prevent fraud in healthcare services. | es_ES |
dc.description.tableofcontents | El fraude en la actualidad afecta negativamente a las compañías aseguradoras de salud, por tal motivo se debe realizar una temprana detección por parte de los auditores, y con base a los hallazgos tomar decisiones que mejoren la detección de casos fraudulentos. Pero esta actividad cada día genera mayores retos en el área auditora ya que cada vez son más los casos de fraude que se deben revisar los cuales pueden ser desde Facturación y codificación fraudulenta, Falsificación de documentos, la presentación de reclamaciones fraudulentas y uso indebido de la identidad del paciente. Este proyecto permite proporcionar una herramienta automatizada para detectar y prevenir fraudes en los servicios de salud. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Antonio Nariño | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.source | instname:Universidad Antonio Nariño | es_ES |
dc.source | reponame:Repositorio Institucional UAN | es_ES |
dc.source | instname:Universidad Antonio Nariño | es_ES |
dc.source | reponame:Repositorio Institucional UAN | es_ES |
dc.subject | Dashboard | es_ES |
dc.subject | detección de fraude | es_ES |
dc.subject | prestadoras de servicios | es_ES |
dc.subject | aseguradora | es_ES |
dc.subject | análisis de datos | es_ES |
dc.subject.ddc | 658 | es_ES |
dc.subject.ddc | 168.23 A385d | es_ES |
dc.title | Dashboard Para La Identificación De Los Posibles Intentos De Fraude De Las Prestadoras De Servicio Asociadas A Las Entidades Aseguradoras | es_ES |
dc.type | Tesis - Trabajo de grado - Monografia - Especializacion | es_ES |
dc.publisher.program | Especialización en Gobierno de Datos | es_ES |
dc.rights.accesRights | openAccess | es_ES |
dc.subject.keyword | Dashboard | es_ES |
dc.subject.keyword | fraud detection | es_ES |
dc.subject.keyword | service providers | es_ES |
dc.subject.keyword | insurer | es_ES |
dc.subject.keyword | data analysis | es_ES |
dc.type.spa | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) | es_ES |
dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | Silberschatz, A., Galvin, P. B., & Gagne, G. (2012). Operating System Concepts (9th ed.). Wiley. | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | Aula21. (08 de 2018). Aula21. Obtenido de Aula21: https://www.cursosaula21.com/quees-python/ | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | Wang, R. Y., & Strong, D. M. (2012). Database Systems: Concepts, Design, and Applications. McGraw-Hill Education. | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | DAMA International. (2017). Home. Recuperado el 24 de mayo de 2023, de https://www.dama.org/ | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | Python Software Foundation. (s.f.). Python Programming Language. Recuperado el 24 de mayo de 2023, de https://www.python.org/ | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | Microsoft. (s.f.). Integration Services (SSIS). Recuperado el 24 de mayo de 2023, de https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/ | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | Microsoft. (s.f.). Power BI. Recuperado el 24 de mayo de 2023, de https://powerbi.microsoft.com/ | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | García, M. A. (2020). Fraude en la prestación de servicios de salud: Estrategias de detección y prevención. Ciudad de México, México: Editorial Salud. | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | Ango, J. (2020). Análisis de datos para la toma de decisiones con el uso de tableros de control aplicado a los registros de ventas digitales de un ECommerce (Tesis de pregrado). Universidad de las Américas, Quito | es_ES |
dc.source.bibliographicCitation | ISSA.(2022).Detectar el fraude en la atención de salud mediante las tecnologías emergentes. Recuperado de 4 de julio 2022 https://ww1.issa.int/es/analysis/detecting-fraud-health-care-throughemerging-technologies | es_ES |
dc.description.degreename | Especialista en Gobierno de Datos | es_ES |
dc.description.degreelevel | Especialización | es_ES |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería de Sistemas | es_ES |
dc.audience | Especializada | es_ES |
dc.description.notes | Presencial | es_ES |
dc.creator.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4295-3902 | es_ES |
dc.creator.cedula | 12232115744 | es_ES |
dc.publisher.campus | Bogotá - Federmán | es_ES |
dc.description.degreetype | Proyecto | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Especialización en Gobierno de datos |
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