Análisis de datos: cómo prevenir fraude en seguros y enfermedades de alto costo

Miércoles, 02/12/2015

Empresa norteamericana Teradata desarrolla en EE.UU. modelos basados en información estadística que permite predecir eventuales malos usos de beneficios en salud y, además, detectar riesgo de dolencias graves. Esperan expandirlo en América Latina. 

La administración y análisis de universos completos de datos y grandes volúmenes de información. Ese es, en pocas palabras, el negocio de Teradata, empresa estadounidense con amplia presencia en América Latina, especialmente en el ámbito financiero, retail y las telecomunicaciones, en las cuales colaboran con la extracción de conocimiento y el desarrollo de estrategias de mercado en base a los datos de las diferentes empresas. Es un servicio que, lentamente, se expande a la industria de la vida, enfocado en las instituciones de salud previsional (isapres) y las clínicas, hospitales y otros recintos que prestan el servicio.

Así lo expresa Matías Gil,  country manager de Teradata en Chile y Perú, quien manifiesta que "las isapres buscan segmentar a sus usuarios en base al uso de prestaciones médicas, para armar planes ad-hoc. Además está la prevención de fraude: prestaciones que se hacen a nombre de otra persona, o el tema de las licencias médicas. Todo eso se puede prevenir, analizando los patrones de comportamiento, con un análisis predictivo".

Matías Gil Matías Gil, country manager de Teradata en Chile y Perú.

En el caso de los prestadores del servicio de salud, la empresa ya trabaja en Estados Unidos con instituciones que buscan prevenir las enfermedades de alto costo. "Hay patrones que se dan: por ejemplo, las personas que aumentan de peso de manera rápida y llegan a ser obesas tienen un alto riesgo de desarrollar diabetes. Los datos y la información están. Se puede inferir los patrones y las probabilidades de desarrollo de enfermedades de alto costo. Pueden tomarse acciones preventivas para evitar que se contraiga la enfermedad. Se puede invertir en un plan de mejoramiento de la salud, para evitar que llegue a esa enfermedad que le va a costar muy caro a la isapre", dice.

A nivel latinoamericano, según el ejecutivo, el análisis de grandes volúmenes de información no se ha desarrollado lo suficiente en el área de la salud, pese a que ha tenido un crecimiento relevante en otras industrias. "La cadena de salud está poco desarrollada. Algunos usan minería de datos para análisis predictivos, muchas veces sobre muestras que se extrapolan a los de todo el universo. Nosotros podemos analizar el universo completo, lo que permite ser más preciso en la predicción. Eso está recién partiendo y nosotros estamos preparados", manifiesta Gil.

El análisis de grandes volúmenes de información también permite desarrollar estrategias personalizadas para cada clientes. El ejecutivo explica que "en algunos países se podría llegar a tener planes de salud con primas basadas en los comportamientos de las personas, personalizadas. En Colombia, con una compañía de seguros automotrices, que cobraba la prima basada en el uso del vehículo, en base al GPS. Eso está en la cabeza de los grandes ejecutivos. Falta la determinación".

En tiempo real

Al tiempo que América Latina da los primeros pasos en la observación de datos y los modelos predictivos, en EE.UU. comienza a tomar fuerza la obtención de información en tiempo real, a través de los smartphones. "Hay aplicaciones que se conectan con el reloj, o brazaletes que tienen sensores que toman presión, pulsaciones, indicadores biológicos, hasta cuántos pasos da. Gracias a estas tecnologías, esos indicadores se pueden conectar con una clínica", sostiene Gil, quien agrega que "en EEUU, hay prestadores de salud que están capturando datos biológicos y monitoreando en tiempo real a los pacientes. Ante ciertas eventualidades se generan alertas y el centro de salud puede llamar al paciente y recomendarle exámenes".

El ejecutivo agrega que uno de los grandes problemas del área de la salud es que "hoy la gente no se chequea; va al médico cuando el problema se manifestó. Con estos dispositivos, cada persona va a tener un sensor para que los prestadores de salud monitoreen en tiempo real qué pasa y pueda tomar acciones preventivas para su bienestar y para minimizar los costos de salud".

Gil sentencia que "la medicina preventiva basada en el análisis de patrones de comportamiento más la capacidad de monitorear en tiempo real los sensores es una revolución". Esa revolución, que está en movimiento en Norteamérica y Europa, puede tardar aún en llegar a América Latina. "En los próximos dos o tres años se deberían incorporar muchas de estas iniciativas", concluye Gil.

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