Puntos clave
- Evaluar con precisión el impacto de la evidencia digital de suscripción (Digital Underwriting Evidence, DUE) sobre la mortalidad es un desafío, ya que la mayoría de los análisis se basan en estudios retrospectivos.
- Un estudio de caso que utiliza historias clínicas electrónicas (Electronic Health Records, EHR) pone de manifiesto los riesgos de interpretar de manera excesivamente simplificada el efecto de la DUE sobre la mortalidad.
- Una interpretación superficial del estudio podría sugerir ahorros en mortalidad del 38 %; sin embargo, un análisis más detallado estima que los ahorros reales se encuentran entre 14 % y 27 %.
La evidencia digital de suscripción (DUE) se ha convertido en un recurso inestimable para mejorar tanto la precisión como la eficiencia en los procesos de evaluación de riesgos. Sin embargo, medir con exactitud su impacto sobre los resultados de mortalidad presenta retos considerables.
Los estudios prospectivos y longitudinales proporcionan los datos más confiables, pero su complejidad y duración los hacen poco prácticos para la toma de decisiones empresariales que requieren agilidad. Por ese motivo, las organizaciones suelen basarse en estudios retrospectivos, en los que los resultados de suscripción se utilizan como indicadores indirectos del riesgo de mortalidad al considerar la adopción de la DUE o de cualquier enfoque innovador en la evaluación de riesgos.
Aunque a primera vista parezca que existe una relación directa entre los resultados de suscripción y el riesgo de mortalidad, esta relación es mucho más compleja y se sustenta en suposiciones. Apoyarse en extrapolaciones demasiado simples puede conducir a interpretaciones erróneas y conclusiones inexactas.
Este documento presenta un estudio de caso que examina la relación entre los resultados de suscripción y el riesgo de mortalidad, y que pone de relieve los peligros de las interpretaciones simplificadas en exceso.
Objetivo del análisis
El estudio busca responder a la pregunta:
¿En qué medida la integración de las historias clínicas electrónicas (EHR) en los procesos actuales de suscripción acelerada (Accelerated Underwriting, AUW) modifica la mortalidad real y la mortalidad esperada?
RGA llevó a cabo esta investigación en colaboración con dos compañías de seguros. Se recopilaron datos retrospectivos de EHR correspondientes a casos previamente evaluados bajo AUW. Cada caso fue reevaluado bajo dos condiciones:
- Aplicando únicamente los criterios originales de AUW.
- Aplicando esos mismos criterios complementados con la información adicional de los EHR.
Tras excluir los casos clasificados como “requiere más información” y los rechazados en AUW, se mantuvieron 156 casos para el análisis. Al eliminar los casos rechazados por AUW, el estudio se centró en valorar el aporte de los EHR dentro del grupo de casos aceptados bajo AUW.
Los resultados, ya sea bajo AUW o con EHR, se agrupan en clases de riesgo, entre ellas:
- Súper preferente no fumador (Super Preferred NT)
- Preferente no fumador (Preferred NT)
- Estándar no fumador (Standard NT)
- Diversos niveles de sobreprima (Table Ratings)
- Diversas categorías para fumadores (Smoker Ratings)
- Rechazado (Declined)
Cada clase se asocia con una tasa de mortalidad esperada, generalmente expresada como riesgo relativo (RR). Por ejemplo, la clase estándar no fumador tiene un RR asumido de 1.
La categoría “rechazado” se aplica únicamente a las decisiones basadas en EHR, ya que los casos rechazados por AUW fueron excluidos.
Dos formas de calcular los ahorros en mortalidad
Los ahorros en mortalidad se calculan comparando los RR derivados de AUW con los RR obtenidos tras incorporar EHR.
En este estudio, la relación general entre EHR_RR y AUW_RR fue de 1,38.
Existen dos formas de convertir esta relación en ahorro de mortalidad:
- 1,38 − 1 = 38%
- 1−1/1, 38 = 27%
El primer enfoque sugiere que la mortalidad bajo AUW está subestimada en un 38%.
El segundo indica que la incorporación de EHR equivale a una reducción del 27% en la mortalidad, derivada de un aumento del 38% en la mortalidad esperada.
Las diferencias entre ambos enfoques son fundamentales:
Ambos utilizan diferentes puntos de referencia:
- El primer método toma AUW + EHR como base (100%), destacando el aumento en la mortalidad esperada de AUW. Mientras que el segundo usa AUW como base (100%), mostrando la reducción de mortalidad al implementar EHR.
- El primer método no distingue entre mortalidad real y esperada mientras que el segundo sí.
Ambos resultados pueden considerarse como “ahorros de mortalidad” y utilizarse en estudios de valor protector, que muestran la relación costo-beneficio de los EHR. No obstante, entender correctamente las diferencias entre ambos es esencial para interpretar los resultados con precisión.
RGA recomienda el segundo enfoque, ya que usa AUW como punto de referencia, permitiendo evaluar con mayor claridad el valor incremental de los EHR. Además, el 38% representa literalmente un aumento de la expectativa de mortalidad, no un ahorro directo.
Un camino hacia resultados más precisos
A partir de aquí, es útil descomponer los ahorros de mortalidad totales en dos componentes principales:
- Mejora en la selección de riesgos
- Mejora en la clasificación de riesgos
Evaluar los ahorros en mortalidad de cada factor exige aplicar distintas hipótesis, lo que puede traducirse en diferentes niveles de confianza sobre los ahorros estimados.
La selección de riesgos consiste en identificar a las personas consideradas de alto riesgo para una decisión de “rechazo”. Este proceso reduce la mortalidad real al excluir a los individuos de alto riesgo de la cartera de asegurados.
En cambio, la clasificación de riesgos asigna los casos a distintas categorías sin excluir a nadie de la cartera; por ello, solo afecta a la mortalidad esperada, no a la mortalidad real. En seguros de vida, la mortalidad suele expresarse mediante la razón entre mortalidad real y esperada (A/E). Los ahorros en mortalidad pueden lograrse por una reducción de la mortalidad real o por un aumento de la mortalidad esperada, lo cual se refleja en las primas de seguro.
El ahorro en mortalidad calculado por una mejor selección de riesgos depende en gran medida de la hipótesis de una reducción de la mortalidad real. En el estudio de caso, 13 de los 156 casos aceptados bajo suscripción acelerada (AUW) fueron rechazados al considerar la información de los EHR. El impacto en mortalidad de esta selección depende de los resultados de mortalidad reales de esos casos ahora rechazados. Dado que las decisiones de suscripción se emplean como sustitutos de la mortalidad, se asume que esas 13 personas presentarán la misma mortalidad que los casos históricamente rechazados mediante suscripción completa. Esta suposición es difícil de verificar, lo que introduce incertidumbre sobre la precisión del ahorro de mortalidad estimado.
En cambio, los ahorros en mortalidad derivados de una mejor clasificación de riesgos no dependen de suposiciones sobre cambios en las tasas de mortalidad real. Una estratificación del riesgo más precisa mediante EHR (historias clínicas electrónicas) genera ahorros en mortalidad al elevar con exactitud la mortalidad esperada. Ese aumento de la expectativa de mortalidad se refleja en un incremento de la prima: un ajuste medible, no una suposición.
Este estudio de caso evaluó los efectos de la clasificación de riesgos excluyendo los 13 casos recientemente rechazados. Entre los 143 casos aceptados restantes, la razón EHR_RR/AUW_RR fue 1,17, lo que sugiere un aumento del 17 % en la mortalidad esperada. Tomando la mortalidad de AUW (suscripción acelerada) como línea base, el ahorro calculado es 1 − 1/1,17 = 14 %. Este resultado demuestra una reducción del 14 % en la mortalidad, atribuible al incremento del 17 % en la mortalidad esperada.
El ahorro en mortalidad estimado derivado de una mejor clasificación de riesgos requiere menos supuestos no validados. Constituye una medida objetiva del efecto de los EHR a través de su impacto en la clasificación del riesgo y en las expectativas relacionadas. Los hallazgos indican que los ahorros en mortalidad atribuibles a los EHR son de al menos el 14 %.
Conclusión: implicaciones para la suscripción
Si bien una interpretación simplista del estudio podría sugerir ahorros en mortalidad del 38 %, un análisis más detallado estima que los ahorros reales se sitúan entre 14 % y 27 %; el primero es un cálculo conservador y el segundo, un escenario más optimista.
El objetivo principal de este análisis es profundizar en las suposiciones y cálculos utilizados para estimar el impacto en mortalidad de distintos cambios en la suscripción, con especial atención a la implementación de los EHR. Por ello, el rango de resultados presentado no debe considerarse universalmente aplicable ni representativo de los ahorros que podría obtener cualquier aseguradora en particular. Factores propios de cada entidad, incluidos su programa de suscripción, mercadotecnia y distribución, la tarificación de productos y las evidencias utilizadas, pueden influir en los resultados y generar variaciones de una aseguradora a otra. También debe ponderarse la credibilidad estadística, dado el tamaño limitado del conjunto de datos empleado en este análisis.
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