Durante la pandemia, las aseguradoras se vieron exigidas a tener menos interacciones comerciales en persona y más de forma remota. Alrededor de este desafiante y hasta ese momento poco explorado entorno virtual, lo positivo es que conforme avanzaron los meses hubo una mejoría sustancial para que el uso de la tecnología se ajustara a la nueva normalidad y, además, para fortalecer la evaluación de los riesgos de forma remota, favoreciendo con ello el proceso de suscripción.
A un año y medio de distancia del inicio de la crisis sanitaria, ha habido discusiones importantes en torno a si la tecnología se puede adaptar para permitir y fortalecer una evaluación del riesgo médico socialmente distanciada, rápida y eficaz. Algunos de los adelantos sobre el particular se extraen de un diálogo entre Ross Campbell, líder de compromiso digital, investigación y desarrollo de vida y salud, de Gen Re Londres y Nikhil Segal, fundador y director ejecutivo de Vastmindz.
Primeramente, apuntó Nikhil Segal, cabe recordar que la suscripción es esa piedra angular del seguro que sopesa las declaraciones de salud del cliente y el esfuerzo de la aseguradora por ofrecer condiciones justas.
En ese sentido, agregó, en Vastmindz se utilizan técnicas de procesamiento de señales y visión por computadora patentadas para aprovechar la tecnología de fotopletismografía remota que permite detectar cambios de color del pulso debajo de la piel usando la cámara de video de un teléfono inteligente en alrededor de 90 segundos.
De esta manera, dijo, se procede a la observación de partes del rostro humano para medir cambios sutiles en la absorción de luz de la piel y extraer señales fisiológicas, mismas que se convierten en importantes indicadores de salud. Todos los datos que se requieren están codificados dentro de los cambios en los valores de píxeles de la transmisión de video.
A la pregunta de Ross Campbell sobre si ¿la empresa Vastmindz solo usa análisis facial para suscribir riesgos?, Nikhil Segal respondió que más bien utilizan el procesamiento de señales matemático tradicional, así evitan el problema de la “transportabilidad”, que puede impedir que una solución de aprendizaje automático se generalice de manera efectiva en cualquier población “invisible” en la que no se haya entrenado.
La transportabilidad, apuntó Segal, es generalmente el principal factor determinante de los prejuicios de edad, etnia y género. “Si bien aplicamos algo de aprendizaje automático dentro del flujo de trabajo, abordar el sesgo del modelo es una parte importante de nuestro proceso de desarrollo”.
En tal sentido, agregó, los conocimientos de salud que esta técnica le puede proporcionar a los suscriptores son muy importantes, debido a que este enfoque revela una amplia gama de métricas fisiológicas, incluida la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), la frecuencia respiratoria, la saturación de oxígeno, el nivel de estrés y la presión arterial, que pueden ser útiles para la suscripción.
Un ejemplo de ello es que se han realizado numerosos estudios que demuestran que la VFC podría utilizarse como factor para determinar el riesgo de mortalidad, lo que podría mejorar la estratificación del riesgo en el proceso de suscripción.
Dado que este fenómeno se comporta de la misma manera para todos los individuos, Nikhil Segal precisó que hay un número limitado de factores que podrían introducir sesgos. Dicho esto, una limitación potencial para un individuo sería una alta concentración de melanina en la piel. La melanina absorbe la luz refractada, por lo que la intensidad de la señal para un individuo así puede ser bastante baja y puede dificultar la extracción precisa de señales fisiológicas.
Para mitigar este problema, añadió el especialista, se aprovecha el hecho de que se extraen las señales de la cara que tiene una gran superficie, lo que permite “seleccionar y elegir” dinámicamente aquellas áreas de la cara que exhiben una mayor intensidad de señal.
Nikhil Segal consideró que todo lo anterior arroja tres beneficios principales que pueden mejorar el proceso de suscripción actual. En primer lugar, la herramienta se puede utilizar para mejorar el proceso de estratificación de las personas de alto riesgo, lo que permite al asegurador / suscriptor obtener una mejor visibilidad de la gestión de riesgos de su grupo de seguros.
En segundo lugar, esta herramienta se puede utilizar en la mayoría de los teléfonos inteligentes, lo que significa que las aseguradoras pueden aumentar su base de usuarios al acceder a una amplia variedad de clientes mientras mantienen un nivel de riesgo aceptable y, como tercer punto, solo toma alrededor de 90 segundos completar una evaluación fisiológica integral, lo que permite un proceso de suscripción rápido y atractivo que atraerá a cualquiera.