Las aseguradoras utilizarán IA para calcular las indemnizaciones por accidente
- “Caja negra” en coches
- Calcular las consecuencias del accidente
- El primer paso
- Reducir la mortalidad en un 3 %
- La IA no está desarrollada en la pericia
- Datos de calidad
Las aseguradoras implementarán a lo largo de este año una Inteligencia Artificial (IA) que calculará, en base al diagnóstico de un paciente que ha sufrido un accidente, cuánta indemnización debe recibir, el grado de pérdida de calidad de vida y el impacto social y profesional. Un trabajo que hasta ahora lo han realizado peritos médicos, expertos en medicina legal.
Así lo ha asegurado Carlos Represas, especialista en medicina legal y forense y director en innovación de Promede, la empresa que está desarrollando el algoritmo y por el que la patronal de aseguradoras, Unespa, se ha interesado.
Aunque la tecnología se puede aplicar para todo tipo de accidentes -moto, tren, avión, una lesión en la calle, etc-, Represas ha destacado sus usos en los siniestros automovilísticos.
“Caja negra” en coches
La IA que quiere instaurar Unespa, financiada por Promede, es una tecnología que analiza la gravedad de los lesionados de tráfico para poder mejorar la asistencia sanitaria, adecuar los recursos a la persona herida y agilizar así el pago de las indemnizaciones que deben efectuar las aseguradoras.
Para ello el algoritmo se vale de una especie de “caja negra” que llevan los coches fabricados en los últimos años. De hecho, según ha informado el Real Automóvil Club de España, a partir del 7 de julio todos los coches nuevos matriculados en España deberán contar con este dispositivo como medida para reducir los accidentes de tráfico.
Calcular las consecuencias del accidente
Represas ha explicado que los coches llevan un acelerómetro y una tarjeta GSM de localización. Con los datos de velocidad y geolocalización, la IA “puede inferir qué lesiones tendrá la gente que estará en ese vehículo y su gravedad”.
La máquina prevé las consecuencias de un accidente y proporciona información sobre posibles indemnizaciones, impacto social e impacto laboral que luego se envían como notificación a la aseguradora.
El primer paso
El experto en medicina legal ha destacado que el cálculo de las indemnizaciones es solamente “el primer paso”. Su objetivo a largo plazo es poder utilizar la IA para optimizar los rescates y la asistencia sanitaria en accidentes como ya se hace en Alemania, Japón o Estados Unidos.
“El sistema clasificador de lesiones que hemos desarrollado se podrá enlazar con la tecnología que llevan los nuevos vehículos”, ha expresado Represas. La denominada caja negra de los vehículos es capaz de guardar la dirección del impacto, la aceleración del motor, momento instantáneo de la frenada o cambio de volante…
Reducir la mortalidad en un 3 %
“Eso servirá en el futuro para que los servicios de emergencias, cuando reciban una notificación de un coche estrellado, aparecerá en su base los datos del coche y podrán optimizar el traslado al hospital”, ha explicado. De esta manera, sabrán cuántos efectivos enviar y si es mejor enviar una ambulancia medicalizada, un helicóptero u otro recurso.
Según los datos de Represas, este modelo ha logrado reducir la mortalidad en la primera hora de un accidente hasta en un 3 % en los países en los que se ha aplicado.
La IA no está desarrollada en la pericia
Por el momento, este proyecto de IA es el único de España relacionado con la pericia médica, según el experto. Casos como uno de mala praxis, un error médico o un fallecimiento por enfermedad profesional, que ocupan un 80% de la actividad pericial médica en los juzgados, pueden tener análisis totalmente divergentes.
Para cada uno de ellos, los especialistas infieren los resultados de las lesiones a largo plazo, además de tener en cuenta dónde vive la persona accidentada, qué estudios tiene, con quién convive, en qué entorno socio-sanitario vive y que posibilidades de inserción tiene.
“Es excesivamente interpretable y de mucha incertidumbre, de manera que construir un modelo de IA que permita analizar todos estos factores sin la intervención directa de un perito es muy difícil”, ha destacado.
Datos de calidad
Represas ha reconocido que utilizar la IA como herramienta de apoyo sí que es viable. Por ejemplo, para mejorar la evidencia científica, estar más al día en fuentes de información y analizar con más rigor la cantidad de datos en un procedimiento judicial.
Sin embargo, ha advertido de que “uno de los graves problemas de la IA” en la pericia médica es pretender crear modelos basados en análisis de datos porque la clave está en “identificar los datos de calidad”, contar con expertos que sean capaces de identificarlos porque la IA todavía no es capaz de hacerlo. “Ni se aproxima”, ha puntualizado el especialista.