La compleja relación entre machine learning y seguros de salud

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La discusión entre demócratas y republicanos al hilo de los sucesivos intentos de anulación de Obamacare en los Estados Unidos han puesto de actualidad la discusión sobre el futuro del cuidado de la salud. En un país como los Estados Unidos, que históricamente ha carecido de un metodo universal de cuidado de la salud, la Patient Protection and Affordable Care Act, conocida como Obamacare, supuso un impedimento para las oportunidades de las aseguradoras de salud de discriminar a los pacientes en función de sus condiciones preexistentes, de introducir techos de gasto anuales o totales, de expulsar o denegar la renovacion de la póliza a individuos que contraían determinadas enfermedades, o de incrementar de forma abusiva las franquicias, entre otras posibilidades.

Con el avance de las técnicas asociadas al machine learning, las oportunidades de las aseguradoras de salud de crear sistemas algorítmicos capaces de predecir el costo asociado con el cuidado de la salud de un tolerante específico se incrementan de forma notable. Si el uso de este tipo de sistemas no se pone bajo un nivel apropiado de dominio que impida el abuso, las compañías privadas podrían usar de este tipo de sistemas para incrementar sus beneficios a costa de la expulsión o la limitación del gasto en pacientes con mayores probabilidades de incurrir en tratamientos de costo elevado.

Por otro lado, todo enfoca a que el futuro de la salud se basa, fundamentalmente, en la gestión de ejemplos preventivos, apoyados en la entrada de nuevos rivales como Apple o Amazon, la disponibilidad progresiva de nuevos dispositivos y pruebas diagnósticas, el desarrollo del diagnóstico genético a nuevos niveles y el sinnúmero de wearables y dispositivos afines principalmente dedicados al fitness o al bienestar, sin embargo con cada vez mayor interés en el comercio de la salud preventiva.

Indudablemente, nos dirigimos hacia un futuro en el que no recurriremos al metodo de salud solamente cuando notemos los síntomas de una enfermedad, sino en el que un conjunto de dispositivos y practicas nos permitirán monitorizarla de forma constante. En ese tipo de entorno, garantizar que la compañia encargada de velar por mi salud no maneja mis documentos para denegarme la póliza en función de mi probabilidad de contraer enfermedades que originen un nivel de gasto subido se convierte en fundamental: no crear nada equivale a mantener un metodo que se enriquece a partir de una cartera de usuarios sanos, mientras expulsa a los mas necesitados de cuidados con el fin de incrementar sus beneficios.

¿Cómo crear mecanismos de dominio sobre las aseguradoras que garanticen un comportamiento ético, al tiempo que permitimos que restrinjan, por ejemplo, comportamientos voluntarios del tolerante que sean susceptibles de producir un gasto mas elevado? ¿Cómo tratar ya no simplemente a un tolerante que fuma, sino a uno que de forma voluntaria se niega a monitorizar definidos aspectos de su salud o a someterse a determinadas pruebas rutinarias, lo que podría conllevar que el tratamiento de una eventual afección resultase mucho mas complejo al ser diagnosticado en una etapa mas avanzada? El layout de un metodo de dominio de las aseguradoras que permita, por otro lado, ejercer además un cierto nivel de incentivo o desincentivo de definidos comportamientos en los pacientes cree un desafío importante, que por otro lado, hace referencia ya a un entorno que esta ya practicamente entre nosotros: con los documentos que una aseguradora de salud puede sacar sobre un cliente simplemente a través del uso de los beneficios médicos a lo largo del tiempo, pueden llevarse a cabo ajustes del importe de la póliza enviados a expulsar de facto a ese tolerante en función de una previsión de siniestralidad, y todo ello en un entorno en el que los importes de las pólizas suelen ser totalmente arbitrarias y carentes de mecanismos de dominio o de transparencia. Si una compañia aseguradora puede, básicamente, poner a mi póliza el costo que buenamente pretenda sin practicamente dominio alguno, ¿cómo eludir el maltrato y los comportamientos no éticos ante algoritmos cada vez mas potentes, preferible entrenados y capaces de predecir el nivel de gasto en el que puede incurrir un paciente? ¿Cómo eludir el maltrato en un entorno en el que, por definición, una de las partes va a tener cada vez mas y preferible información, tanto añadida como individualizada, sobre la otra?

 


Enrique Dans



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