Quantidade SADT
Overview
SADTAbuseRule agent_id = C014 (inpatient invoices) and C015 (ambulatory invoices). A rule-based class for detecting anomalies in medical billing related to SADT (Serviço Auxiliar de Diagnóstico e Terapia) procedures. This class processes artifacts, evaluates data, and identifies discrepancies in the quantity and value of billed procedures.
Este agente é usado com os seguintes IDs:
- C014: Quantidade excessiva SADT internação
- C015: Quantidade excessiva SADT ambulatorial
Architecture
| Field | Value |
|---|---|
| Name | Quantidade SADT |
| Agent ID | C014, C015 |
| Version | 13 |
| Nature | tech |
| Layer | — |
Inheritance
SADTAbuseRule → BaseRule → BaseAgent
Core Functionality
- load_artifacts
- artifacts_tolerance
- prepare_data
- rule_assessment
- motivo_glosa_arvo
- consitency_checks
Business Rules
Pertinência da cobrança
Consultar código-fonte para regras de negócio detalhadas.
Usage
from agents.sadtabuserule import SADTAbuseRule
rule = SADTAbuseRule()
violations_df = rule.rule_assessment(claims_df)
Configuration
Sem parâmetros configuráveis identificados.
Input Requirements
| Column | Type | Description |
|---|---|---|
EVENT_COLUMNS.id_evento |
- | - |
ARVO_COLUMNS.id_evento_predicted |
- | - |
EVENT_COLUMNS.codigo_tuss |
- | - |
EVENT_COLUMNS.id |
- | - |
EVENT_COLUMNS.id_fatura |
- | - |
EVENT_COLUMNS.qt_info |
- | - |
EVENT_COLUMNS.qt_paga |
- | - |
EVENT_COLUMNS.vl_pago |
- | - |
EVENT_COLUMNS.pacote |
- | - |
EVENT_COLUMNS.guia |
- | - |
EVENT_COLUMNS.evento |
- | - |
EVENT_COLUMNS.regime_atendimento |
- | - |
EVENT_COLUMNS.dt_atendimento |
- | - |
EVENT_COLUMNS.categoria |
- | - |
EVENT_COLUMNS.subcategoria |
- | - |
EVENT_COLUMNS.vl_unitario_pago |
- | - |
ARVO_COLUMNS.tempo_internacao |
- | - |
ARVO_COLUMNS.tempo_internacao_uti |
- | - |
Output Format
Glosa DataFrame Columns
| Column | Description |
|---|---|
agent_id |
C014, C015 |
version |
13 |
id_arvo |
Original record ID |
vl_glosa_arvo |
Glosa value |
qt_glosa_arvo |
Glosa quantity |
score_arvo |
Confidence score |
motivo_glosa_arvo |
Detailed reason in Portuguese |
motivo_glosa_ANS |
ANS standard code |
data_dict |
JSON metadata with calculation details |
Error Handling
- DataFrames vazios retornam estrutura vazia com colunas obrigatórias.
- Colunas ausentes geram warning mas não causam crash.
- Conversões numéricas usam
errors="coerce"para evitar falhas.