Automation of Cost Recovery in the public health system of the Autonomous City of Buenos Aires

• Autores: Guerrero Giménez, María Luz; Bardauil, Ariana
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Recupero de gastos; Automatización; Digitalización; Recovery; Automation; Digitalization
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

In Argentina, the health system operates under a mixed and decentralized model, combining different levels of management and financing. Within this framework, the cost recovery process in the public health sector of Buenos Aires City (CABA), regulated by Law 5.622 and its amendments, aims to recover the costs of health services provided to patients with insurance coverage. Following the implementation of the Electronic Health Record (EHR) system and the progressive digitalization of clinical data, the Health Information and Statistics Management Office (GOGIES) launched a document automation project to improve compliance with administrative procedures. As the system became more complex and data volume increased, it was necessary to redesign document generation processes. The proposed solution focused on building workflows based on Directed Acyclic Graphs (DAGs), using open-source tools such as R and GO. This enabled greater computational efficiency, scalability of report generation, and timely availability of documents for billing purposes.
En Argentina, el sistema de salud se encuentra organizado bajo un modelo mixto y descentralizado, en el que coexisten diferentes niveles de gestión y financiamiento. Su estructura busca garantizar el acceso a la atención sanitaria a través de tres subsistemas que operan de manera complementaria. En este marco, el recupero de gastos en el subsistema público la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), regulado por la Ley 5.622 y sus modificatorias, busca recuperar los costos de la atención de pacientes con cobertura de salud que reciben servicios en la Red Integral de Cuidados Progresivos del subsector público. A partir de la implementación de la Historia Clínica Electrónica (HCE) y la progresiva digitalización de los datos clínicos, la Gerencia Operativa de Gestión de Información y Estadísticas de Salud (GOGIES) inició un proyecto de automatización documental para optimizar el cumplimiento de los procedimientos administrativos vigentes. Con la creciente complejidad del sistema y el volumen de datos, se hizo necesario rediseñar los procesos de generación documental. La solución se enfocó en la construcción de flujos de trabajo basados en grafos acíclicos dirigidos (DAGs), utilizando herramientas de código abierto como R y GO, lo que permitió mejorar la eficiencia computacional, escalar la generación de reportes y garantizar su disponibilidad oportuna para la facturación.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa