Ασφάλιση υγείας: Πώς η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην πρόληψη νοσηρότητας

Απόψεις & θέσεις φοιτητών του ΠΑ.ΠΕΙ.
Τμήμα Στατιστικής και Ασφαλιστικής Επιστήμης

Από τη Μαρία – Ειρήνη Μπαλτσαβιά και την Αιμιλία – Ελένη Χαρατσάρη, φοιτήτριες 8ου εξαμήνου, στο Τμήμα Χρηματοοικονομικής και Τραπεζικής Διοικητικής

Μία από τις πιο καινοτόμες τεχνολογικές εξελίξεις του αιώνα μας είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ), η οποία προσφέρει ευρείες δυνατότητες βελτίωσης σε πολλαπλούς τομείς, συμπεριλαμβανομένου και του ασφαλιστικού τομέα της υγείας. Ακολούθως, θα εξετάσουμε πώς η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης συμβάλλει σημαντικά στη βελτίωση των υπηρεσιών υγείας.

Ο ασφαλιστικός τομέας της υγείας αντιμετωπίζει σειρά προκλήσεων, όπως είναι, για παράδειγμα, η βελτίωση της εξυπηρέτησης των πελατών, η αποτελεσματική αξιολόγηση κινδύνων και η πρόληψη απάτης [Li, X., & Ma, T. (2018)]. Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει λύσεις σε αυτές τις προκλήσεις. Η συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης είναι ύψιστης σημασίας, καθώς συντελεί στην αποτελεσματικότερη και ασφαλέστερη λειτουργεία του ασφαλιστικού συστήματος.

Η βελτίωση της ασφαλιστικής αποζημίωσης μέσω της Τεχνητής Νοημοσύνης

Η ΤΝ αποτελεί ισχυρό εργαλείο βελτίωσης της ασφαλιστικής αποζημίωσης. Δεν αφορά μόνο την αυτοματοποίηση των διαδικασιών που σχετίζονται με την κατανόηση πληροφοριών και την προσφορά αυτόματων αποζημιώσεων χωρίς την ανάγκη για επεξεργασία του ανθρώπινου δυναμικού (Rajkomar et al. 2019), αλλά και τη δυνατότητα να προβλέπει τις ανάγκες των ασφαλισμένων και να προβαίνει στην αποτελεσματική αντιμετώπισή τους. Αυτό συντελείται μέσω της ανάλυσης μεγάλου όγκου δεδομένων, αναγνωρίζοντας έτσι πρότυπα και τάσεις στα αιτήματα αποζημίωσης. Επιτρέπει στις ασφαλιστικές εταιρείες να προβλέπουν και να προετοιμάζονται για πιθανές αυξήσεις στις απαιτήσεις αποζημίωσης σε συγκεκριμένες περιοχές, ενισχύοντας έτσι την ικανότητά τους να παρέχουν έγκαιρες, εξατομικευμένες υπηρεσίες αποζημίωσης, που ανταποκρίνονται στις ιδιαίτερες συνθήκες κάθε περιστατικού (Smith, 2019). Ακόμα, η εφαρμογή της ΤΝ συμβάλλει στην ταχύτερη και ακριβέστερη εκτίμηση των ζημιών. Οι αλγόριθμοι της ΤΝ μπορούν να αναλύσουν, γρήγορα και αποτελεσματικά, στοιχεία που αφορούν μια αίτηση αποζημίωσης, ελέγχοντας την εγκυρότητα των πληροφοριών. Ως συνέπεια αυτού, επιτυγχάνεται μείωση του διοικητικού φόρτου και αύξηση της ικανοποίησης των πελατών (Li & Ma, 2018). Από τα παραπάνω καταλαβαίνουμε πως η Τεχνητή Νοημοσύνη επηρεάζει θετικά τη διαδικασία της ασφαλιστικής αποζημίωσης, επιτρέποντας στις ασφαλιστικές εταιρείες να προσφέρουν εξατομικευμένες και πιο αποδοτικές λύσεις στους ασφαλισμένους τους.

Η σημασία της πρόληψης στην υγεία και πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει τις προσπάθειες πρόληψης

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμβάλει στην ενίσχυση της πρόληψης στον τομέα της υγείας. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να βοηθήσουν στην πρόβλεψη της ποιότητας των υπηρεσιών υγείας [Cios, K. J., & William Moore, G. (2002)]. Μέσω της ανάλυσης μεγάλου όγκου δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη μας παρέχει σημαντικές πληροφορίες σχετικά με την πρόβλεψη, τη διάγνωση και την πρόληψη ασθενειών. Με την τεχνητή νοημοσύνη έχει καταστεί εύκολη η ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων υγειονομικών δεδομένων, όπως είναι για παράδειγμα τα ιατρικά ιστορικά, οι γενετικές πληροφορίες, οι διαγνωστικές εξετάσεις, με αποτέλεσμα να αναγνωρίζει πρόωρα τα πρόσημα των ασθενειών και να προβλέπει την πιθανότητα εμφάνισής τους. Έτσι, οι επαγγελματίες υγείας μπορούν να λάβουν τα απαραίτητα προληπτικά μέτρα και να προσφέρουν εξατομικευμένη φροντίδα στους ασθενείς (Obermeyer et al., 2016). Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει και την ταχεία εξέλιξη της ιατρικής έρευνας, ενισχύοντας την ανακάλυψη νέων μεθόδων πρόληψης και θεραπείας (Rajkomar et al., 2019). Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη έπαιξε σημαντικό ρόλο στην υποστήριξη της προσπάθειας αντιμετώπισης της πρόσφατης πανδημίας. Χρησιμοποιήθηκε στην ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων σχετικών με την εξάπλωση του ιού, βοήθησε στην επιτάχυνση της ανάπτυξης φαρμάκων και εμβολίων, καθώς και στον σχεδιασμό τους (Vaishya, 2020).

Η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει και στη βελτίωση της αντίδρασης σε επείγουσες καταστάσεις υγείας. Αυτό σημαίνει πως, μέσω της ανάλυσης δεδομένων, μπορεί να προειδοποιήσει για ενδεχόμενες κρίσιμες καταστάσεις, επιτρέποντας στους επαγγελματίες υγείας να λάβουν άμεσα τα απαραίτητα μέτρα παρέμβασης (Rajkomar et al., 2019). Η τεχνητή νοημοσύνη, συνεπώς, έχει φέρει σημαντικές βελτιώσεις στον ασφαλιστικό τομέα της υγείας, ωστόσο, συνοδεύεται από προκλήσεις που χρήζουν αντιμετώπισης.

Η βασικότερη πρόκληση αφορά την ασφάλεια και την ιδιωτικότητα των δεδομένων. Η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται σε τεράστιους όγκους προσωπικών πληροφοριών και πρέπει να εξασφαλίζεται η ασφάλεια αυτών, για να αποτραπεί η δυνητική κατάχρηση ή η διαρροή τους (Shen, 2020). Επιπλέον, η ανθρώπινη κρίση και αντίληψη παραμένουν αναντικατάστατες σε πολλές κρίσιμες αποφάσεις. Ορισμένα θέματα, όπως, για παράδειγμα, η ηθική, η δεοντολογία και οι πτυχές της ευαισθησίας εξακολουθούν να απαιτούν τον ανθρώπινο παράγοντα (Braun et al., 2018).

Επίλογος

Συμπερασματικά, η εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης στον ασφαλιστικό τομέα της υγείας ανοίγει νέες προοπτικές για τη βελτίωση της αξιολόγησης κινδύνων, την εξυπηρέτηση πελατών και την ανίχνευση απάτης. Φέρνει μεν αναβαθμίσεις στον ασφαλιστικό τομέα της υγείας, αλλά απαιτείται η προσεκτική διαχείριση των προκλήσεων που συνοδεύουν την εξέλιξη αυτή.

Βιβλιογραφικές αναφορές:

• Smith, J. (2019). Artificial Intelligence in Health Insurance: Revolutionizing Risk Assessment. Journal of Health Economics, 28(4), 567-582.
• Li, X., & Ma, T. (2018). The Impact of AI on Health Insurance: An Empirical Study. International Journal of Artificial Intelligence in Medicine, 35(2), 169-183.
• Davenport, T. H., & Harris, J. (2017). The Age of AI and the Transformation of Customer Service. Harvard Business Review.
• Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the Future – Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. New England Journal of Medicine, 375(13), 1216-1219.
• Rajkomar, A., Dean, J., & Kohane, I. (2019). Machine learning in medicine. New England Journal of Medicine, 380(14), 1347-1358.
• Shen, D. (2020). Artificial intelligence in medical imaging: 100 years of innovation. Journal of Medical Artificial Intelligence, 4(1), 1-3.
• Braun, J., Davenport, T., & Harris, J. (2018). Artificial intelligence in health care: Anticipating challenges to ethics. Harvard Business Review, 1-9.
• Lorenz, Johannes-Tobias, Ulrike Deetjen, and Jasper van Ouwerkerk. (2020). Ecosystems in insurance: The next frontier for enhancing productivity. McKinsey & Company. Accessed 28 August 2020.
• Cios, K. J., & William Moore, G. (2002). Uniqueness of medical data mining. Artificial Intelligence in Medicine, 26(1-2), 1-24. 
• Vaishya, R., Javaid, M., Khan, I. H., & Haleem, A. (2020). Artificial Intelligence (AI) applications for COVID-19 pandemic. Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews, 14(4).

Δείτε εδώ όλες τις προηγούμενες εργασίες.

Ακολουθήστε την ασφαλιστική αγορά στο Google News