¿Cuáles son algunos enfoques de aprendizaje automático que han demostrado ser exitosos con los datos médicos en el seguro de salud?

Estadísticas resumidas simples y la experiencia de los practicantes.

Ninguno de los sofisticados algoritmos de aprendizaje automático que lancé en el conjunto nacional completo de reclamos de Medicare ha encontrado algo de importancia práctica que nuestros médicos internos, actuarios o expertos en codificación no esperaban con anticipación.

Como cuestión práctica, los sofisticados algoritmos no son útiles en la industria de la salud. Los cálculos de la tasa de seguro deben ser certificados por un actuario y justificados por el departamento de seguros del estado, que no aceptará nada más sofisticado que una regresión. Las pautas médicas tienen que estar justificadas para los expertos médicos, que no tienen motivos para confiar en las matemáticas de caja negra. Puede hablar sobre árboles de decisión y tamaños de efecto, pero no se atreva a mencionar la máquina de vectores de soporte o las redes neuronales.

Podría haber un lugar para estadísticas más sofisticadas cuando se trata de diseñar redes de proveedores. Pero con grupos de proveedores cada vez más consolidados, eso también se convierte en una cuestión de negociación y practicidad.

El uso de algoritmos es común en la suscripción. De hecho, muchas aseguradoras usan sistemas automatizados de suscripción llamados suscripciones de aviones para emitir seguros.