las compañías de seguros de salud utilizan cada vez más algoritmos de inteligencia artificial para decidir si pagan por los tratamientos y servicios de atención médica recomendados por los médicos, lo que plantea serias dudas sobre la equidad y la transparencia en el proceso de toma de estas decisiones cruciales.
contenido del artículo:
- introducción
- la inteligencia artificial en el seguro de salud
- opciones del paciente ante el rechazo
- patrón de retención de atención
- esfuerzos de regulación
- el papel de la administración de alimentos y medicamentos
- conclusión
- preguntas frecuentes
introducción
durante la última década, las compañías de seguros de salud han adoptado cada vez más el uso de algoritmos de inteligencia artificial. a diferencia de los médicos y hospitales, que utilizan la inteligencia artificial para ayudar a diagnosticar y tratar a los pacientes, las aseguradoras de salud utilizan estos algoritmos para decidir si pagarán por los tratamientos y servicios de atención médica recomendados por el médico del paciente.
la inteligencia artificial en el seguro de salud
uno de los ejemplos más comunes es la autorización previa, que ocurre cuando su médico necesita la aprobación de pago de la aseguradora antes de brindarle atención. muchas aseguradoras utilizan un algoritmo para decidir si la atención solicitada es «médicamente necesaria» y debe estar cubierta.
estos sistemas inteligentes también ayudan a las aseguradoras a decidir cuánta atención merece un paciente; por ejemplo, cuántos días de atención hospitalaria puede recibir un paciente después de una cirugía. las aseguradoras afirman que la inteligencia artificial les ayuda a tomar decisiones rápidas y seguras sobre la atención necesaria y a evitar tratamientos innecesarios o perjudiciales.
opciones del paciente ante el rechazo
si la aseguradora se niega a pagar por un tratamiento recomendado por su médico, normalmente tiene 3 opciones. puede intentar apelar la decisión, pero este proceso puede requerir mucho tiempo, dinero y ayuda especializada. solo se apela una de cada 500 reclamaciones rechazadas.
puede aceptar un tratamiento diferente que su seguro sí cubra. o puede pagar el tratamiento recomendado de su propio bolsillo, lo cual a menudo resulta poco realista debido a los elevados costos de la atención médica.
patrón de retención de atención
se supone que las empresas introducen los historiales médicos del paciente y otra información relevante en los algoritmos de cobertura de atención médica y comparan esa información con los estándares actuales de atención médica para decidir si cubren la reclamación del paciente. sin embargo, las aseguradoras se han negado a revelar cómo funcionan estos algoritmos para tomar tales decisiones.
el uso de la inteligencia artificial para revisar la cobertura ahorra tiempo y recursos a las aseguradoras, especialmente porque implica que se necesita a menos profesionales médicos para revisar cada caso. pero el beneficio financiero para las aseguradoras no se detiene ahí. si un sistema de inteligencia artificial rechaza rápidamente una reclamación válida y el paciente apela, el proceso de apelación puede tardar años.
esfuerzos de regulación
a diferencia de los algoritmos médicos, las herramientas de inteligencia artificial para seguros están prácticamente desreguladas. no tienen que someterse a la revisión de la administración de alimentos y medicamentos (fda), y las aseguradoras a menudo argumentan que sus algoritmos son secretos comerciales.
esto significa que no hay información pública sobre cómo estas herramientas toman decisiones, ni existen pruebas externas para saber si son seguras, justas o eficaces. no hay estudios revisados por pares que demuestren su buen funcionamiento en el mundo real.
parece haber cierto impulso hacia el cambio. los centros de servicios de medicare y medicaid, la agencia federal responsable de la asistencia médica, anunciaron recientemente que las aseguradoras en los planes medicare advantage deben basar sus decisiones en las necesidades individuales de los pacientes, y no solo en directrices generales.
el papel de la administración de alimentos y medicamentos
en opinión de muchos expertos en derecho de la salud, la brecha entre las operaciones de las aseguradoras y las necesidades de los pacientes se ha vuelto tan amplia que regular los algoritmos de cobertura de atención médica es ahora una necesidad imperativa. la fda está en una posición idónea para hacerlo.
la fda cuenta con expertos médicos que tienen la capacidad de evaluar los algoritmos de seguros antes de que se utilicen para tomar decisiones de cobertura. la agencia ya revisa muchas herramientas médicas de inteligencia artificial para garantizar su seguridad y eficacia. asimismo, la supervisión de la fda proporcionaría un sistema regulador nacional unificado en lugar de un mosaico de reglas en todo el país.
conclusión
el movimiento hacia la regulación de cómo las compañías de seguros de salud utilizan la inteligencia artificial para determinar la cobertura ha comenzado claramente, pero aún necesita un fuerte impulso. la vida de los pacientes está literalmente en juego, lo que exige una intervención rápida y eficaz por parte de los reguladores para garantizar la justicia y la transparencia.
preguntas frecuentes
1. ¿cómo utilizan las compañías de seguros de salud la inteligencia artificial?
la utilizan para decidir si pagan por los tratamientos recomendados por los médicos, determinar la duración de la atención merecida y tomar decisiones de autorización previa.
2. ¿cuáles son los riesgos asociados con este uso?
puede provocar retrasos o denegaciones de la atención necesaria y afectar de manera desproporcionada a los pacientes con enfermedades crónicas y a las minorías raciales.
3. ¿existen leyes que regulen estos algoritmos?
actualmente, estas herramientas están en gran medida desreguladas, pero existen crecientes esfuerzos por parte de los estados y las agencias federales para establecer controles más estrictos.
