Modelo Tecnológico de Reconocimiento Facial para la Identificación de Pacientes en el Sector Salud

Abstract

El fraude médico y los ciberataques en el sector sanitario son fenómenos en aumento. La suplantación de identidad es una modalidad de fraude que tiene como propósito asumir la identidad de otra persona en una institución médica para obtener bienes y servicios médicos a las aseguradoras presentando reclamaciones falsas obteniendo un beneficio económico. Por lo tanto, afecta a la población asegurada ya que involucra un monto invertido, tiempo y servicio brindado. Sólo es necesario presentar documentos de identidad para ser atendido, la cual puede ser una medida de verificación y validación de alto riesgo para el paciente si se trata de algún fraude, debido a que cuando una persona usa la identidad médica de la víctima para obtener servicios médicos o medicamentos con receta, esa información se incorpora a la historia clínica electrónica de la víctima y puede complicar su atención médica en el futuro. Identificar al paciente de forma segura e inequívoca es de vital importancia para el paciente, impidiendo que nadie pueda suplantar su identidad. El presente proyecto detalla el desarrollo de un modelo tecnológico que tiene como objetivo la identificación de pacientes mediante un servicio cognitivo de reconocimiento facial en Cloud computing para cubrir la necesidad que tienen los sectores de salud de prevenir la suplantación de identidad. Además, en caso de emergencias, se alerta a los parientes del paciente identificado el estado de salud en el que se encuentra mediante un mensaje de texto. Se espera que el modelo les permita a los pacientes ser atendidos sin la necesidad de contar con un documento de identidad en caso se encuentren en estado de emergencia y prevenir fraudes como las suplantaciones de identidad. Finalmente, se definirá un plan de continuidad que contenga mecanismos de respaldo en tiempo real para la disponibilidad y confiabilidad. Asimismo, se contará con recursos a nivel de software, los cuales serán detallados en base a características, especificaciones y uso.

Medical fraud and cyber-attacks in the health sector are increasing phenomena. Impersonation is a form of fraud whose purpose is to assume the identity of another person in a medical institution to obtain medical goods and services to insurers by presenting false claims obtaining an economic benefit. Therefore, it affects the insured population as it involves an amount invested, time and service provided. It is only necessary to present identity documents to be treated, which can be a measure of verification and validation of high risk for the patient if it is a fraud, because when a person uses the victim's medical identity to obtain services doctors or prescription drugs, that information is incorporated into the victim's electronic medical record and may complicate their medical care in the future. Identifying the patient safely and unequivocally is of vital importance to the patient, preventing anyone from supplanting their identity. This project details the development of a technological model that aims to identify patients through a cognitive facial recognition service on cloud computing to cover the need of health sectors to prevent phishing. In addition, the closest relatives of the identified patient will be alerted to the state of health in which they are in a text message. The model is expected to allow patients to be treated without the need to have an identity document in case they are in a state of emergency and prevent fraud such as phishing. Finally, a continuity plan will be defined that contains real-time backup mechanisms for availability and reliability. Also, there will be resources at the software level, which will be detailed based on features, specifications and use.