Puntos clave
- Las tecnologías de salud emergentes ofrecen un gran potencial para mejorar la prestación de servicios sanitarios y abren oportunidades aún no aprovechadas para las aseguradoras a lo largo de toda la cadena de valor.
- Aunque estas tecnologías aportan beneficios, como perfiles de riesgo más precisos, procesos más ágiles y ofertas de productos personalizadas, su adopción requiere considerar con cuidado la privacidad de los datos, las implicaciones éticas, el cumplimiento normativo y los retos de integración.
- La implementación exitosa de nuevas tecnologías de salud en el sector asegurador exige un enfoque colaborativo con múltiples actores, criterios de evaluación sólidos y pruebas exhaustivas con usuarios finales para garantizar su viabilidad en el mundo real y el éxito del negocio.
Una ola de tecnologías de salud emergentes está transformando el panorama sanitario. Algunas están diseñadas para su uso clínico por profesionales de la salud, mientras que otras son herramientas dirigidas al consumidor final, pensadas para uso directo por las propias personas.
Estas innovaciones pueden mejorar la prestación de servicios sanitarios al optimizar las evaluaciones, los diagnósticos, el monitoreo, el acceso a la información y la gestión de datos. Para las aseguradoras, ofrecen innumerables beneficios potenciales aplicables en distintos puntos de la cadena de valor. No obstante, la selección y la implementación de estas tecnologías plantean desafíos complejos.
Definición de tecnologías de la salud
La tecnología digital de salud abarca una gama cada vez más amplia de herramientas, aplicaciones, software y sensores interconectados, creados para mejorar la atención sanitaria y los resultados en salud. Aunque algunas modernizan instrumentos médicos conocidos, en los últimos años se ha producido un fuerte aumento de soluciones centradas en el consumidor y pensadas para el uso cotidiano, como los relojes inteligentes de actividad física.
Este cambio está influyendo en la percepción y el uso de herramientas y soluciones de salud. Muchas de ellas respaldan una amplia variedad de funciones médicas, como evaluación, cribado, monitoreo, detección, diagnóstico y acceso a información sanitaria. También ofrecen almacenamiento seguro de datos y protección de la privacidad, posibilitando un intercambio de información legítimo y controlado. El alcance de la tecnología de salud se extiende ahora a herramientas que apoyan no solo el bienestar físico, sino también la salud mental.
Muchas de las tecnologías más recientes priorizan la comodidad del usuario mediante funciones que fomentan el uso frecuente y la generación continua de datos.
Tabla 1: Tecnologías de salud más recientes
La mayoría de las tecnologías de salud modernas incorporan capacidades integradas de recopilación y almacenamiento de datos. Esto permite capturar información sanitaria no solo a nivel individual, sino también en distintas regiones geográficas y poblaciones. Cuando estos datos se guardan anónimos, pueden respaldar análisis valiosos y avanzar en el conocimiento científico.
Reloj inteligente y teléfono móvil.El crecimiento de estos conjuntos de datos también ha ampliado las oportunidades para aplicar inteligencia artificial (IA). Al utilizarse con datos generados por poblaciones generales o por grupos clínicos especializados, la IA ha permitido avances significativos en el diagnóstico, la evaluación del riesgo médico y la modelización predictiva.
Para las aseguradoras, estos avances representan oportunidades prometedoras pero en gran medida aún no aprovechadas. Sin embargo, integrarlos en los procesos del seguro sigue siendo un terreno poco explorado y exigirá replantear los marcos tradicionales de evaluación.
Este artículo analiza algunas de estas consideraciones, destacando los avances recientes en tecnología de la salud y compartiendo aprendizajes derivados de un caso práctico real.
rPPG
La fotopletismografía remota (rPPG, por sus siglas en inglés) es un método sin contacto para medir señales fisiológicas mediante el análisis de sutiles cambios de color en la piel captados a través de cámaras de video estándar.¹ Al igual que la fotopletismografía tradicional (PPG), que detecta cambios en el volumen sanguíneo del lecho microvascular del tejido, la rPPG lo hace a distancia, sin sensores físicos, registrando las variaciones de color que se producen con cada latido del corazón. Algoritmos avanzados pueden entonces calcular signos vitales como la frecuencia cardíaca (FC), la frecuencia respiratoria y la saturación de oxígeno en sangre, a menudo capturando un breve video del rostro.¹
La rPPG ha despertado un creciente interés en el ámbito sanitario² debido a su potencial para:
(Pasa el cursor sobre las tarjetas para ver los detalles; utiliza las flechas para desplazarte)
Uno de los indicadores más prometedores que puede medirse mediante rPPG es la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), la variación en los intervalos de tiempo entre latidos.³ La VFC es un potente marcador de:
- Función del sistema nervioso autónomo: refleja el equilibrio entre los sistemas simpático y parasimpático.
- Niveles de estrés y fatiga: se utiliza en técnicas de biofeedback para mejorar la resiliencia al estrés y la regulación emocional; los atletas también la emplean para optimizar el entrenamiento y evitar el sobreesfuerzo.
- Salud cardiovascular: una VFC baja se asocia con mayor riesgo cardiovascular y peores resultados en pacientes con enfermedades cardiovasculares existentes.
- Signos tempranos de enfermedad o desequilibrio fisiológico: como la VFC refleja la capacidad del organismo para adaptarse al estrés y a las demandas del entorno, actúa como un indicador del estado general de salud.
La rPPG ofrece un método no invasivo y continuo para medir la VFC y otros biomarcadores, lo que la convierte en un campo de investigación sumamente prometedor. Combinada con el análisis de biomarcadores, permite realizar evaluaciones de salud sin necesidad de contacto físico ni dispositivos portátiles.
La medición precisa mediante rPPG requiere condiciones controladas, como iluminación uniforme, una velocidad de fotogramas estable en la cámara y un movimiento mínimo por parte de la persona evaluada. A pesar de estos desafíos, los avances en visión por computadora y aprendizaje profundo están mejorando de forma constante la fiabilidad del análisis basado en rPPG.
Oculómica
La vasculatura retiniana refleja la circulación general del organismo, mientras que las fibras nerviosas de la retina se extienden directamente desde el sistema nervioso central. Por ello, el examen del ojo, del fondo ocular y de la retina ha sido durante mucho tiempo parte esencial de la evaluación de la salud sistémica.⁴⁻⁵
Los avances en óptica digital e imagen, incluyendo la fotografía del fondo de ojo, la tomografía computarizada (TC) retiniana y la resonancia magnética, han permitido una amplia adopción de técnicas no invasivas de imagen retiniana. Las cámaras de fondo de ojo portátiles ofrecen mayor comodidad, y la obtención de imágenes de alta resolución revela ahora biomarcadores retinianos que antes eran invisibles al ojo humano.
La oculómica, el uso de biomarcadores oftálmicos para detectar, predecir y comprender enfermedades, ha sido posible gracias a estas innovaciones ópticas y digitales.⁴⁻⁵ El gran volumen de imágenes retinianas se ha convertido en terreno fértil para la IA. Técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo han permitido crear algoritmos capaces de detectar con precisión afecciones como la retinopatía diabética, el glaucoma y la degeneración macular.⁶ Algunos modelos ya maduros pueden realizar diagnósticos sin intervención de un especialista humano, utilizando únicamente imágenes ópticas de alta calidad. Al alcanzar sensibilidades y especificidades del 93% y 91%, respectivamente, para la detección de retinopatía diabética, determinados modelos de IA han recibido aprobación de la FDA.⁶
Más allá de las enfermedades oculares, los investigadores están desarrollando biomarcadores retinianos para detectar y predecir afecciones sistémicas, incluidas enfermedades cardiovasculares, neurodegenerativas, renales crónicas y hepatobiliares. También se estudia si ciertos rasgos retinianos se correlacionan con métricas como el IMC, la presión arterial, el colesterol y los niveles de hemoglobina, lo que podría ofrecer una alternativa no invasiva a los análisis de sangre tradicionales.⁴⁻⁵
A pesar del fuerte impulso, los modelos de IA aún necesitan validación en poblaciones amplias, diversas y del mundo real. Gran parte de la investigación actual sigue fragmentada. La disponibilidad de guías de buenas prácticas podría ayudar a estandarizar los protocolos y mejorar la coherencia entre técnicas de imagen. No obstante, incluso con una buena aceptación por parte de los usuarios, es necesario demostrar su rentabilidad.
A medida que avance la adopción clínica, la convergencia entre los objetivos clínicos y los del sector asegurador podría abrir una vía emergente hacia una segmentación de riesgo multisistémica basada en una única evaluación no invasiva.
Prueba digital de evaluación cognitiva
Los desarrolladores de todo el mundo han creado herramientas en línea para evaluar la función cognitiva, que van desde tareas breves con elementos lúdicos hasta pruebas exhaustivas que incorporan respuesta motora fina, tiempos de reacción y biomarcadores de voz.⁷⁻⁸ La mayoría evalúa dominios clave como la memoria, la resolución de problemas y la función ejecutiva, con adaptaciones lingüísticas para los mercados locales.
El rendimiento suele calibrarse frente a herramientas clínicamente validadas, como la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) y el Mini–Mental State Examination (MMSE). Las revisiones sistemáticas reportan sensibilidades superiores al 80%, con especificidades variables.⁸⁻⁹ Muchas de estas herramientas han recibido exenciones de seguridad de la FDA, pero están destinadas únicamente al cribado, no al diagnóstico de deterioro cognitivo o demencia.
La mayoría de las plataformas no requiere la presencia de un profesional capacitado, lo que permite su uso cómodo, ya sea puntual o repetido.⁸ Según la estrategia del producto, los canales de venta y las necesidades de evaluación del riesgo, las pruebas digitales de cribado cognitivo pueden aportar un valor significativo a las aseguradoras.
Consideraciones para el sector asegurador
Las nuevas tecnologías de la salud pueden influir de manera significativa en diversas etapas de la cadena de valor del seguro. A continuación se describen las principales áreas de impacto:
1. Evaluación de riesgos y suscripción
Perfiles de riesgo más precisos: Los datos de salud continuos permiten una valoración del riesgo más exacta y reducen el riesgo de omisiones en la declaración de salud.
Suscripción dinámica: Las métricas de salud en tiempo real pueden permitir a las aseguradoras ajustar primas, favoreciendo modelos de precios más personalizados y equitativos.
2. Emisión y gestión de pólizas
Proceso de solicitud más ágil: El monitoreo de salud no invasivo puede reducir la necesidad de exámenes médicos, simplificando y acelerando la emisión de pólizas.
Pólizas personalizadas: Las aseguradoras pueden ofrecer productos adaptados a los perfiles de salud y estilos de vida de cada persona.
3. Gestión de reclamaciones
Detección de fraude: El monitoreo continuo de la salud puede ayudar a identificar inconsistencias y posibles fraudes.
Procesamiento más rápido de reclamaciones: Los datos de salud en tiempo real pueden agilizar la revisión y el procesamiento de las reclamaciones.
4. Participación y retención de clientes
Gestión proactiva de la salud: Las aseguradoras pueden ofrecer servicios de valor añadido, como programas de bienestar, asesoría sobre estilo de vida, apoyo en salud mental y manejo de enfermedades, basados en los datos recopilados. Estos servicios mejoran la satisfacción del cliente, fomentan hábitos más saludables y reducen reclamaciones.
Programas de incentivos: Recompensas por mantener métricas de salud favorables pueden fortalecer la lealtad del cliente.
5. Innovación de productos
Productos de seguro personalizados: Los datos de salud permiten una personalización en tiempo real, superando los modelos estándar diseñados para todos por igual.
Consideraciones de adopción
Si bien el argumento para adoptar tecnologías de salud es sólido, las aseguradoras deben considerar cuidadosamente lo siguiente:
1. Privacidad y seguridad de los datos
Cumplimiento normativo: Garantizar la adherencia a regulaciones de protección de datos como el GDPR, HIPAA, entre otras aplicables.
Seguridad de la información: Implementar métodos sólidos de cifrado para el almacenamiento y la transmisión de datos.
Gestión del consentimiento: Desarrollar protocolos claros para la obtención y administración del consentimiento de los clientes.
2. Consideraciones éticas
Equidad y no discriminación: Protegerse frente a sesgos en la suscripción y en los modelos de precios, especialmente cuando se emplean herramientas o algoritmos de IA.
Transparencia: Comunicar con claridad cómo se utilizan los datos del cliente y cuál es su impacto en la cobertura y en la determinación de primas.
3. Panorama regulatorio
Cumplimiento normativo: Verificar que la tecnología esté alineada con las normas aplicables tanto en el sector asegurador como en los dispositivos y soluciones de salud.
Colaboración con los reguladores: Cuando corresponda, trabajar conjuntamente con los organismos reguladores para contribuir a definir marcos adecuados para el uso de estas tecnologías en el ámbito asegurador.
4. Integración tecnológica y fiabilidad
Precisión y validación: Asegurar que exista una validación y pruebas rigurosas que demuestren la exactitud y fiabilidad de las nuevas tecnologías antes de su implementación.
Integración con los sistemas existentes: Lo ideal es que las nuevas herramientas se integren sin fricciones con los sistemas actuales de suscripción, reclamaciones y gestión de clientes, para lograr la máxima eficiencia.
Escalabilidad: Evaluar si la tecnología puede acompañar el crecimiento del negocio y manejar un mayor volumen de datos.
5. Educación y participación del cliente
Comunicación clara: Ayudar a los clientes a comprender los beneficios de estas herramientas, incluido cómo el uso de sus datos contribuye a mejores resultados y posibles ahorros en primas. La transparencia genera confianza.
Interfaz fácil de usar: Crear plataformas intuitivas y accesibles que permitan a los clientes interactuar de manera sencilla con sus datos de salud y con sus pólizas.
6. Análisis costo–beneficio
Costes de implementación: Evaluar cuidadosamente los costos asociados a la evaluación, adopción y mantenimiento de estas tecnologías frente a los beneficios potenciales.
Retorno de la inversión: Analizar el impacto financiero a corto y largo plazo en la evaluación del riesgo, las reclamaciones y la retención de clientes.
7. Retroalimentación y mejora continua
Auditorías periódicas: Revisar regularmente el desempeño de la tecnología y su impacto en las distintas etapas de la cadena de valor del seguro.
Adaptabilidad: Mantener la agilidad para incorporar nuevas tecnologías y responder a las necesidades cambiantes de los clientes.
Aplicación empresarial y adopción
La implementación exitosa de nuevas tecnologías médicas requiere un proceso claro y colaborativo entre todas las partes interesadas. Los equipos de proyecto deben incluir representantes de desarrollo de productos, área médica, suscripción, reclamaciones, tecnología, precios, marketing y desarrollo de negocio. También deben participar especialistas en cumplimiento y regulación, para ayudar a dar forma a la propuesta. La participación temprana de todos los actores permite tomar decisiones estratégicas exhaustivas y bien fundamentadas.
Personas colaborando
Una evaluación sólida, verificable y replicable es esencial. Debe definir, revisar, comunicar y documentar las consideraciones clave de adopción, con criterios claramente establecidos para determinar qué constituye un “aprobado” en cada una de las áreas críticas descritas en las secciones previas de Consideraciones para el seguro y Consideraciones de adopción. Estos criterios deben acordarse antes de avanzar hacia fases más profundas de investigación, desarrollo o asignación de recursos.
Si bien la planificación detallada es importante, probar la solución con usuarios finales, como clientes y agentes, resulta invaluable durante la fase previa al lanzamiento. La retroalimentación temprana y el nivel de aceptación pueden orientar el desarrollo y la integración. La retroalimentación en etapas posteriores, obtenida mediante pilotos o recorridos refinados del proceso con usuarios objetivo, ayuda a garantizar la adecuación en el mundo real y el éxito comercial. Según los objetivos de la investigación, esta retroalimentación puede obtenerse mediante encuestas, escenarios simulados o pruebas formales de concepto.
Conclusión
Las nuevas tecnologías de la salud pueden seguir rutas de desarrollo y validación distintas a las de las soluciones médicas tradicionales. Evaluar su valor, adecuación y viabilidad exige un cambio de paradigma para las aseguradoras.
Los casos de uso varían según el mercado y el producto, y deben analizarse mediante la coordinación de las áreas relevantes del negocio asegurador, siempre alineadas con objetivos empresariales claros.
Al abordar toda la gama de consideraciones, las aseguradoras pueden aprovechar responsablemente estas tecnologías innovadoras para mejorar sus operaciones, elevar la experiencia del cliente y reducir el riesgo. Al mismo tiempo, es fundamental equilibrar estas oportunidades con las obligaciones éticas, el cumplimiento normativo y la eficiencia operativa, a fin de garantizar una implementación sostenible y responsable.
Los especialistas de RGA están listos para colaborar con los clientes y comprender mejor, juntos, los desafíos más urgentes del sector. Contáctanos para obtener más información sobre las capacidades, los recursos y las soluciones de RGA.
