Softtek señala en su White Paper 'Digital Drivers: Insurance & Healthcare' que las aseguradoras están cambiando su manera de actuar gracias a estas nuevas tecnologías.
El uso de plataformas inteligentes y datos en tiempo real fomenta hábitos saludables y una gestión de riesgos personalizada.
La integración de analítica predictiva, dispositivos wearables y biomarcadores digitales está transformando la manera de gestionar la salud: ahora es posible anticipar riesgos, reducir siniestros y mejorar el bienestar de las personas. Este avance impulsa un nuevo modelo de atención: ecosistemas de salud preventiva guiados por inteligencia artificial (AI-driven preventive healthcare), según expone Softtek, líder en soluciones tecnológicas globales, en su White Paper 'Digital Drivers: Insurance & Healthcare'.
Más que ofrecer una cobertura médica convencional, esta tendencia coloca a las aseguradoras en un rol activo en la promoción del bienestar físico y mental, lo que provoca una transformación profunda en la forma de concebir y entregar valor en el seguro. El propósito ha dejado de ser únicamente cubrir los riesgos cuando ocurren; ahora se centra en anticiparlos, prevenirlos y brindar un acompañamiento continuo al asegurado.
A continuación, Softtek identifica las áreas que están marcando la diferencia en la gestión de salud proactiva:
Gemelos digitales y perfiles dinámicos: la creación de réplicas digitales de perfiles de salud, alimentadas por datos en tiempo real, permite realizar un análisis de riesgo dinámico y una prevención proactiva de pérdidas. A diferencia de los modelos basados en datos históricos, estos introducen una gestión viva y continua del riesgo.
Biomarcadores digitales y wearables: tecnologías portátiles como los smartwatches, parches inteligentes o anillos de seguimiento permiten recopilar de manera continua información clave sobre el ritmo cardíaco, el sueño, la actividad física y los niveles de estrés. Estos datos se integran de forma segura en plataformas de salud digital mediante estándares como HL7 FHIR y OAuth 2.0, dando lugar a perfiles de salud dinámicos y actualizados en tiempo real. Gracias a estos biomarcadores digitales, es posible obtener información clínica de alto valor que ayuda a anticipar riesgos asociados a enfermedades crónicas y a eventos de salud agudos.
Modelos predictivos basados en IA: los modelos de machine learning procesan la información que recogen para identificar patrones tempranos de deterioro en los indicadores de salud, lo que permite a las aseguradoras anticiparse mediante alertas y recomendaciones personalizadas antes de que ocurra un evento médico.
Ecosistemas de intervención: la información y las predicciones se ponen en funcionamiento en plataformas que combinan contenido educativo, programas de prevención, coaching automatizado, telemedicina y elementos de gamificación. Estas plataformas emplean reglas de negocio y activadores en tiempo real para orientar al usuario, ya sea ajustando su plan de actividad, recomendando una consulta virtual o recompensando mejoras en sus hábitos con incentivos económicos. Todas estas funcionalidades se implementan sobre arquitecturas en la nube escalables y seguras, cumpliendo con regulaciones como HIPAA y GDPR.
Israel Quiñonero, director de unidad de negocio de Banca, Salud y Seguros en Softtek EMEA, explica: "el impacto innovador de esta tendencia es múltiple: además de disminuir directamente la siniestralidad, contribuye a mejorar de manera significativa la salud de las personas. Esto es crucial para fomentar hábitos sostenibles y fortalecer la fidelidad a largo plazo".