Licencias médicas falsas: regulador pide a Universidad de Chile desarrollar modelo para detectarlas
Este es un proyecto de ciencia de datos e inteligencia artificial, que busca crear un modelo capaz de identificar cambios de comportamiento o comportamientos anómalos en la emisión de licencias, para que antes de que se emita un gran número, se identifique al profesional de la salud, se investigue y eventualmente se sancione.
Este miércoles, en el 14° Juzgado de Garantía de Santiago, se desarrolló una audiencia de juicio abreviado contra un grupo de facultativos acusados de constituir una asociación ilícita para comercializar licencias médicas.
Hace un mes la Superintendencia de Seguridad Social (Suseso) inició un proyecto de ciencia de datos e inteligencia artificial, llamado “Modelo de detección de licencias médicas sin fundamento médico”, el cual está siendo desarrollado por el Centro de Sistema Públicos (CSP) del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile.
El proyecto tiene como objetivo el desarrollo e implementación de un modelo para la detección de licencias médicas sin fundamento médico, o fraudulentas, el cual considera una etapa para diseñar un prototipo, y otra etapa para el diseño y desarrollo de una plataforma final para su uso en régimen.
El regulador explica que esta consultoría con la Universidad de Chile “se inserta en el contexto del convenio celebrado entre la Secretaría de Modernización del Ministerio de Hacienda y la Suseso, que tiene como objetivo explorar, formular y concretar proyectos vinculados con ciencia de datos para la optimización de procesos que se traduzcan en automatización de flujos y actividades que implique mejoras de gestión interna y que desencadenen beneficios para los usuarios de los servicios de la Suseso”.
Este modelo, señala la Suseso, buscará optimizar y apoyar la labor que se realiza al lograr tres metas. Primero, busca “identificar eficiente y eficazmente las licencias médicas sin fundamento médico, lo que significa que se podrá predecir el comportamiento tanto a nivel de los profesionales emisores, como de las licencias médicas emitidas por ellos”.
La superintendenta de Seguridad Social, Pamela Gana, afirma que “esto nos permitirá llegar antes y no estar haciendo fiscalizaciones mirando por el espejo retrovisor cuando ya se hayan emitido muchas licencias médicas sin fundamento. Pondremos las alertas antes de que esto pueda ocurrir”.
En segundo lugar, busca “optimizar las investigaciones que realiza la Suseso, al automatizar el análisis y estudio de las denuncias asociadas a la Ley N° 20.585, priorizando y focalizando aquellas que permitan a la Suseso focalizarse en aquellas que revisten efectivamente una mayor probabilidad de falta de fundamento médico”.
Gana explica que esto “nos permitirá ser mucho más efectivos en nuestras investigaciones ya que este modelo apoyará dicha labor, concentrando nuestro trabajo en los casos de emisiones que realmente son sin fundamento médico”.
En tercer lugar, este modelo busca “predecir potenciales casos de fraude en el contexto de emisión de licencias médicas, que considere las características del o de los profesionales de la salud (individuales o agrupadas), las características de la licencia médica y las características del empleador y del trabajador en la definición del potencial riesgo de fraude”.
Gana asegura que “nuestro proyecto también será un aporte para posibilitar la derivación de casos al Ministerio Público para la investigación de su competencia. Esto en el entendido que la labor de cuidado de la licencia médica se hace en conjunto entre varias instituciones”.
Este proyecto, según proyecta la Suseso, se desarrollará hasta finales de 2025, considerando una primera etapa con el diseño y desarrollo de prototipos a pequeña escala, para luego avanzar en el diseño y desarrollo de plataforma final.
Actualmente parte importante de las investigaciones que realiza la Suseso se hacen cuando el profesional de la salud ha emitido un gran número de licencias médicas (de oficio o por denuncias). El objetivo de utilizar ciencia de datos es que se cree un modelo capaz de identificar cambios de comportamiento o comportamientos anómalos en la emisión de licencias médicas para que antes de que se emita un gran número, se identifique al profesional de la salud, se investigue y eventualmente se sancione.
Durante los años 2022 y 2023, la Suseso realizó 1.362 investigaciones, obteniendo como resultado a 275 profesionales de la salud sancionados.
Por otro lado, en diciembre del año 2022, el Juzgado de Garantía, formalizó a 26 profesionales de la salud, decretando como medida cautelar la prisión preventiva a cuatro de ellos y suspendiendo su facultad para emitir licencias médicas a los veintidós profesionales restantes. Todo lo anterior en el marco de una investigación por los delitos de emisión de licencias médicas falsas, obtención fraudulenta de subvenciones del Estado, asociación ilícita y lavado de activos.
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