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Elección de planes de salud mediante técnicas de clasificación fuzzy (Health plans selection using fuzzy classification techniques)
In the present difficult economic situation in Argentina, most companies are making efforts in implementing cost reduction strategies. This has an impact in the way these companies choose the health coverage for their employees, specially seeking to minimize the cost and at the same time to provide the maximum satisfaction of the needs of the employees and their families. In the years preceding this crisis, since there was no pressure on the Human Resources Area to focus on minimizing costs, the selection of the health coverage was made according to the criteria that were determined by this Area and the sales executive of the health company. The price was then calculated by the health company, and presented to the customer, which could accept it or ask for another alternative. In this last case, a new plan was selected, and a new price had to be calculated. This process continued until an agreement was reached. Therefore, from the health company’s point of view, the objective of its models was to determine an adequate, fair and competitive price given the employee group and the chosen health coverage. The present paper introduces a decision model based on Fuzzy techniques, that allows to determine the better health plan according to the priorities of the customer company and the maximum cost it is prepared to assume. The company puts forward its coverage requirements with certain priorities. These requirements include the list of health services providers (hospitalization institutions, health professionals, medical exams institutions, etc), and the coinsurance percentages or amounts for each health service (amounts in charge of the employees). In the first place, the model assumptions are presented: the health services groupings such as Medical Visits, Pathology Exams and Surgical Hospitalization, the different coverage options such as a fixed coinsurance of 5 en Consultas" o "50% de descuento en Medicamentos", los costos de las prestaciones que dependen de la modalidad de contratación con los prestadores y otros supuestos adicionales. Seguidamente, se establece la información que debe proporcionar la empresa que conformará los datos de entrada del modelo, y brevemente se describe el método para resolver el problema. En tercer lugar, se realiza un ranking de los planes de acuerdo a las preferencias y prioridades de la empresa. Las preferencias se refieren a cada tipo de cobertura dentro de cada servicio de salud, mientras que las prioridades son la importancia que la empresa le asigna a cada categorÃa de servicio dentro del plan de salud. Para cada plan se calculará un Ãndice basado en dichas preferencias y prioridades. Estas últimas estarán descriptas por números borrosos triangulares, con lo cual el Ãndice también será un número borroso triangular (NBT). Para llevar a cabo la clasificación de los planes se aplicarán técnicas de clasificación Fuzzy: utilizaremos el criterio del área del NBT sobre el eje de las ordenadas. Cuanto mayor sea esta área, más alejado estará el NBT del eje de ordenadas, con lo cual, un plan con mayor área será mejor para la empresa Luego se explica brevemente la estructura de cotización utilizada para costear los planes en el orden establecido por el ranking hasta llegar al primer plan factible de acuerdo al precio máximo indicado por la empresa. Asà quedará determinado el plan óptimo. La cotización se basa en la distribución etárea del grupo costeado, en la información estadÃstica sobre utilización con la que cuenta la compañÃa de medicina prepaga, y en el costo esperado de los servicios para el perÃodo costeado. Finalmente, se extraen conclusiones acerca del plan óptimo elegido en el caso particular tratado, analizando las caracterÃsticas de dicho plan en comparación con las preferencias y prioridades de la empresa, y en general acerca del modelo aplicado, detallando sus ventajas y los aspectos a mejorar.Salud – Clasificación Fuzzy – Distancia Fuzzy Health – Fuzzy Classification – Fuzzy Distance
Elección de planes de salud mediante técnicas de clasificación fuzzy (Health plans selection using fuzzy classification techniques)
In the present difficult economic situation in Argentina, most companies are making efforts in implementing cost reduction strategies. This has an impact in the way these companies choose the health coverage for their employees, specially seeking to minimize the cost and at the same time to provide the maximum satisfaction of the needs of the employees and their families.
In the years preceding this crisis, since there was no pressure on the Human Resources Area to focus on minimizing costs, the selection of the health coverage was made according to the criteria that were determined by this Area and the sales executive of the health company. The price was then calculated by the health company, and presented to the customer, which could accept it or ask for another alternative. In this last case, a new plan was selected, and a new price had to be calculated. This process continued until an agreement was reached. Therefore, from the health company’s point of view, the objective of its models was to determine an adequate, fair and competitive price given the employee group and the chosen health coverage.
The present paper introduces a decision model based on Fuzzy techniques, that allows to
determine the better health plan according to the priorities of the customer company and the maximum cost it is prepared to assume. The company puts forward its coverage requirements with certain priorities. These requirements include the list of health services providers (hospitalization institutions, health professionals, medical exams institutions, etc), and the coinsurance percentages or amounts for each health service (amounts in charge of the employees).
In the first place, the model assumptions are presented: the health services groupings such as Medical Visits, Pathology Exams and Surgical Hospitalization, the different coverage options such as a fixed coinsurance of 5 en Consultas" o "50% de descuento en
Medicamentos", los costos de las prestaciones que dependen de la modalidad de contratación
con los prestadores y otros supuestos adicionales. Seguidamente, se establece la información que debe proporcionar la empresa que conformará los datos de entrada del modelo, y brevemente se describe el método para resolver el problema.
En tercer lugar, se realiza un ranking de los planes de acuerdo a las preferencias y prioridades de la empresa. Las preferencias se refieren a cada tipo de cobertura dentro de cada servicio de salud, mientras que las prioridades son la importancia que la empresa le asigna a cada categorÃa de servicio dentro del plan de salud. Para cada plan se calculará un Ãndice basado en dichas preferencias y prioridades. Estas últimas estarán descriptas por números borrosos triangulares, con lo cual el Ãndice también será un número borroso triangular (NBT). Para llevar a cabo la clasificación de los planes se aplicarán técnicas de clasificación Fuzzy: utilizaremos el criterio del área del NBT sobre el eje de las ordenadas. Cuanto mayor sea esta área, más alejado estará el NBT del eje de ordenadas, con lo cual, un plan con mayor área será mejor para la empresa
Luego se explica brevemente la estructura de cotización utilizada para costear los planes en el orden establecido por el ranking hasta llegar al primer plan factible de acuerdo al precio máximo indicado por la empresa. Asà quedará determinado el plan óptimo. La cotización se basa en la distribución etárea del grupo costeado, en la información estadÃstica sobre utilización con la que cuenta la compañÃa de medicina prepaga, y en el costo esperado de los servicios para el perÃodo costeado.
Finalmente, se extraen conclusiones acerca del plan óptimo elegido en el caso particular
tratado, analizando las caracterÃsticas de dicho plan en comparación con las preferencias y prioridades de la empresa, y en general acerca del modelo aplicado, detallando sus ventajas y los aspectos a mejorar
Elección de planes de salud mediante técnicas de clasificación fuzzy
En el presente trabajo se expone un modelo de decisión basado en técnicas fuzzy que permite determinar cuál es el mejor plan de salud según las prioridades de la empresa y el costo máximo que está dispuesta a asumir. La empresa plantea requisitos de cobertura con ciertas prioridades. Estos requisitos de cobertura abarcan la cartilla (prestadores incluidos y calidad de sanatorios, tipo de habitación) y copagos y coseguros (importes fijos o porcentajes del costo a cargo de los empleados)