La Organización Mundial de la Salud, publicó un documento técnico acerca de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en tareas de financiamiento de la salud.
Según la OMS, las tecnologías de Salud Digital son un área de interés que se ha expandido rápidamente en los campos prácticos y de investigación. Sin embargo, todavía existe evidencia muy limitada sobre el impacto de las tecnologías de Salud Digital relacionados con objetivos de salud y financiamiento. Tecnologías como IA, big data, y analítica de datos para salud, son clave en diversas áreas de la salud, sin embargo, existen pocas investigaciones que busquen aplicación para el financiamiento para la salud.
La OMS realizó una revisión de literatura, que muestra un panorama general de las aplicaciones actuales de IA y aprendizaje automático para realizar tareas de financiamiento de la salud, en investigación, políticas, entre otros enfoques. La revisión incluyó artículos publicados en PubMed, Google Scholar y Google entre enero de 2000 a diciembre de 2021.
Los artículos encontrados muestran las funciones del aprendizaje automático en tareas de financiamiento de la salud. Por ejemplo: Recaudación de ingresos, agrupamiento de datos y compras. Asimismo, encontraron los diversos usos de la AI como: predicción de los gastos en salud, identificación de viviendas para políticas específicas, efectos de la cobertura de salud, detección de fraudes, entre otros.
Sin embargo, los autores del estudio encontraron dos temas principales en la literatura sobre este tema: 1) la predicción de pacientes de alto coste y gastos sanitarios; y 2) la detección del fraude en la gestión de reclamaciones de seguros sanitarios.
Sobre el primer tema, los autores explican lo siguiente: “Esta revisión sugiere que los enfoques de aprendizaje automático proporcionan más precisión que los métodos estadísticos tradicionales, al tiempo que revelan patrones en los datos disponibles que, de otro modo, podrían haber permanecido ocultos. La identificación de atributos específicos de los pacientes u otros factores determinantes puede permitirnos disponer de estimaciones de gasto más precisas de las personas con necesidades sanitarias concretas”.
Y acerca del segundo tema, los autores explican que la disponibilidad de información detallada sobre actividades de los proveedores son un requisito previo para el uso de técnicas de aprendizaje automático y análisis automatizados en las reclamaciones. “Esto puede acelerar el proceso de gestión de reclamaciones y mejorar la identificación y la clasificación de reclamaciones potencialmente erróneas o fraudulentas”, indican los autores.
Consulta la revisión completa en el siguiente enlace:
