Os modelos de cálculo de risco em seguros de saúde são ferramentas essenciais no desenvolvimento da atividade seguradora, pois servem para que as seguradoras consigam aferir, com antecedência, a potencial sinistralidade do risco, atendendo ao princípio do ciclo inverso da produção dos seguros. Este processo de avaliação é efetuado pelas seguradoras de diferentes formas, limitando os princípios de transparência, equidade e justiça no apuramento do risco, sendo um processo tendencialmente pouco objetivo e ambíguo. Recorrendo à combinação de técnicas de mapeamento cognitivo com a abordagem Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique (MACBETH), este estudo visa tornar os processos de cálculo dos prémios de risco em seguros de saúde mais informados e transparentes, sendo o seu principal objetivo a criação de um modelo idiossincrático de orientação processual que permita apoiar a tomada de decisão no cálculo do nível de risco da pessoa segurada e o respetivo prémio de seguro. Os resultados da aplicação do sistema desenvolvido em contexto real, assim com as suas vantagens e limitações, são também alvo de análise e discussão.

Health insurance risk analysis is crucial to the development of the insurance activity, allowing insurance companies to anticipate potential losses in this activity’s inverted production lifecycle. This evaluation process is, however, carried out in different ways, limiting the principles of transparency, fairness and justice in the calculation of risk-rewards. By integrating cognitive mapping and the measuring attractiveness by categorical based evaluation technique (MACBETH), this study sought to create a non-parametric idiosyncratic decision support system for health insurance risk analysis, which allows for greater transparency in the calculation of health insurance risk-rewards. The results of a real-world application of the system developed in this study, as well as its advantages and limitations, are also analyzed and discussed.