A complexa relação entre aprendizado de máquina e seguro de saúde

Democratas e republicanos lutam pelo futuro do Obamacare é um debate que levantou muitas questões para o futuro dos cuidados de saúde. Nos Estados Unidos, que não tem sistema universal de saúde, a Lei de Proteção ao Paciente e Affordable Care do ex-presidente Obama impediu as seguradoras de discriminar pacientes com base em suas condições pré-existentes, introduzindo tetos anuais ou totais de despesas, recusando-se a renovar a política para pessoas que contraem certas doenças, ou aumentam os prêmios, entre outras coisas.

O progresso na aprendizagem de máquina significa que as seguradoras de saúde estão cada vez mais aptas a desenvolver sistemas de aprendizado de máquina capazes de prever os custos associados aos cuidados de saúde de um paciente específico . Se tais sistemas não forem controlados adequadamente para evitar abusos, as empresas poderiam usar esses sistemas para maximizar seu lucro, recusando-se a aceitar clientes com maiores probabilidades de exigir tratamentos dispendiosos.

Ao mesmo tempo, é claro que o futuro dos cuidados de saúde será baseado em modelos preventivos, como visto pela entrada da Apple ou Amazon , a disponibilidade progressiva de novos dispositivos e testes de diagnóstico , o desenvolvimento da análise genética , juntamente com qualquer número de wearables e dispositivos relacionados inicialmente dedicados à aptidão ou bem-estar, mas de crescente interesse no mercado de saúde preventiva .

Sem dúvida, estamos nos encaminhando para um futuro em que não apenas usaremos o sistema de saúde quando percebermos os primeiros sinais de doença, mas um conjunto em que um conjunto de dispositivos e práticas nos permitirá monitorar nossa saúde de maneira constante. Em tal ambiente , garantir que a empresa responsável pela minha saúde não use meus dados para me negar uma política baseada em minha probabilidade de contrair doenças caras para tratar é fundamental: a alternativa é incentivar as seguradoras a inscrever apenas pessoas saudáveis.

A questão, então, é como impor mecanismos de controle às seguradoras que garantam o comportamento ético, ao mesmo tempo em que permitem que eles controlem, por exemplo, o comportamento do paciente que possa gerar custos? Não se trata apenas de pacientes que fumam, mas daqueles que se recusam a monitorar certos aspectos de sua saúde ou a submeter-se a certos testes de rotina, tornando mais caro tratar um problema que poderia ter sido detectado antes. Projetar tal sistema apresenta um grande desafio. Ao mesmo tempo, através dos dados que uma seguradora de saúde pode obter sobre um cliente simplesmente pelo uso de serviços médicos, é possível formar uma idéia de seu provável risco de doença e simplesmente recusá-los cobrir, e tudo isso em um sector não notado pela sua transparência.

Se uma companhia de seguros pode me cobrar basicamente o que quer, como podemos evitar o abuso e o comportamento antiético uma vez que a empresa tenha acesso a algoritmos cada vez mais poderosos, capazes de prever o nível de gastos que um paciente pode incorrer? Como evitar abusos em um ambiente onde, por definição, uma das partes terá mais e melhores informações, agregadas e individualizadas, por outro?