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Claim Denials Management Solution

Designação do Projeto:

CDMS | Claim Denials Management Solution

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Código da Operação:

COMPETE2030-FEDER-01193000 | LISBOA2030-FEDER-01193000

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Beneficiários:

Get Effy, Efficiency Technologies, Lda

Randy Labs, Lda

INESC TEC - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência

Região de Intervenção:

Norte (Braga) | Área Metropolitana de Lisboa (Lisboa)

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Investimento Total: 879 175,84€

Investimento Elegível: 879 175,84 €

Apoio Financeiro da UE: 551 272,87€

Cofinanciamento da UE: 62,70%

Data de início: 01/01/2025

Data de Conclusão: 31/12/2026

​

Parceiro:

CUF

O crescimento dos sistemas privados de saúde e do mercado das seguranças, o aumento exponencial de dados (clínicos, pessoais e financeiros) em ambientes regulatórios de proteção de dados e troca eletrônica de informações digitais de saúde cada vez mais complexas, estão obrigando à rápida transformação digital do setor da Saúde onde a procura por soluções tecnológicas que otimizem e automatizem os processos é cada vez maior.

 

A recusa de pagamento e devolução de faturas de pedidos de comparticipação de pagamento (claim negações) por uma entidade pagadora (seguradora ou outra) à entidade prestadora de serviços de saúde (hospitais, clínicas, médicos ou outros) é um dos casos que, atualmente, representa uma enorme fonte de perda de receita para as discussões de serviços de saúde impactando diretamente a continuidade das operações, a sustentabilidade do negócio e a qualidade na prestação dos serviços.

 

Num ambiente regulatório cada vez mais difícil de monitorar esta recusa de pagamento e devolução de faturas é uma prática comum podendo ocorrer devido a inúmeras razões tais como: falta de documentação, falta de cobertura, procedimentos não autorizados, erros de documentação ou administrativos, entre outros.

 

É neste contexto atual que surge o projeto “CDMS – Claim Denials Management Solution” que se propõe a desenvolver uma solução integrada inovadora que permita gerenciar e organizar os processos de reembolso dos pedidos de comparticipação dos custos de saúde por parte dos tratados de serviços, com recurso a técnicas de hiperautomação e IA generativa que permitirão aumentar a eficiência do processo, aumentando o risco e, consequentemente, o seu custo.

A Effy, como fornecedora de soluções tecnológicas de eficiência e business insurance capacita as organizações a se tornarem mais eficientes e sustentáveis melhorando simultaneamente a qualidade dos serviços e a satisfação do cliente. Graças à sua experiência em implementações anteriores na área de prevenção da devolução de faturas na saúde, a Effy assume a gestão do projeto, a definição dos requisitos funcionais da solução, o tratamento e aquisição de dados, bem como o desenho de uma experiência do usuário simples e intuitiva.

A RANDY LABS , como fornecedora de tecnologia e inovadora em IA é, no projeto CDMS, responsável por desenvolver modelos de IA generativa, liderou a arquitetura e integração da plataforma SaaS e criar protótipos para testes iterativos. O seu papel no projeto é essencial para avançar o avanço tecnológico e garantir o funcionamento contínuo da solução.

O INESC TEC é uma associação privada sem fins lucrativos, que como instituição de interface entre o mundo acadêmico, as empresas, a administração pública e a sociedade, aplica o conhecimento e os resultados gerados na investigação em projetos de transferência de tecnologia, buscando criar valor e uma relevância social imediata. A equipa do INESC TEC complementará o projeto trazendo conhecimento e contribuições nas áreas de otimização de recursos computacionais, incluindo processamento e armazenamento, bem como na redução de consumo energético.

A Effy, como fornecedora de soluções tecnológicas de eficiência e business insurance capacita as organizações a se tornarem mais eficientes e sustentáveis melhorando simultaneamente a qualidade dos serviços e a satisfação do cliente. Graças à sua experiência em implementações anteriores na área de prevenção da devolução de faturas na saúde, a Effy assume a gestão do projeto, a definição dos requisitos funcionais da solução, o tratamento e aquisição de dados, bem como o desenho de uma experiência do usuário simples e intuitiva.

A RANDY LABS , como fornecedora de tecnologia e inovadora em IA é, no projeto CDMS, responsável por desenvolver modelos de IA generativa, liderou a arquitetura e integração da plataforma SaaS e criar protótipos para testes iterativos. O seu papel no projeto é essencial para avançar o avanço tecnológico e garantir o funcionamento contínuo da solução.

O INESC TEC é uma associação privada sem fins lucrativos, que como instituição de interface entre o mundo acadêmico, as empresas, a administração pública e a sociedade, aplica o conhecimento e os resultados gerados na investigação em projetos de transferência de tecnologia, buscando criar valor e uma relevância social imediata. A equipa do INESC TEC complementará o projeto trazendo conhecimento e contribuições nas áreas de otimização de recursos computacionais, incluindo processamento e armazenamento, bem como na redução de consumo energético.

A CUF é a maior rede privada de cuidados de saúde em Portugal, com uma vasta rede de hospitais e clínicas, oferecendo cuidados médicos de excelência, tecnologia de ponta e uma abordagem centrada no doente. Com um corpo clínico altamente qualificado e uma forte aposta na inovação e investigação, a CUF posiciona-se como referência na prestação de cuidados integrados de saúde. A sua participação no projeto é fundamental para garantir o estreitamento do alinhamento dos requisitos funcionais, legais e técnicos que a solução deve garantir.

A CUF é a maior rede privada de cuidados de saúde em Portugal, com uma vasta rede de hospitais e clínicas, oferecendo cuidados médicos de excelência, tecnologia de ponta e uma abordagem centrada no doente. Com um corpo clínico altamente qualificado e uma forte aposta na inovação e investigação, a CUF posiciona-se como referência na prestação de cuidados integrados de saúde. A sua participação no projeto é fundamental para garantir o estreitamento do alinhamento dos requisitos funcionais, legais e técnicos que a solução deve garantir.

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