Promede y HM Hospitales crearán un modelo predictivo para valorar indemnizaciones basado en IA

Editar noticia  Redacción

Promede (Profesionales de la Medicina y el Derecho) y Fundación de Investigación HM Hospitales han firmado un convenio de colaboración para la creación de la “Cátedra en causalidad médico-legal”, que permitirá, por un lado, generar un algoritmo para la determinación de indemnizaciones tras un siniestro y, por otro, crear un debate en relación a cómo alinear el lenguaje médico y jurídico para que la incertidumbre en procesos de responsabilidad sanitaria, cuando exista, se exprese en términos de probabilidad.

En el acto de la firma del convenio, el doctor Carlos Represas, director de la Cátedra, ha explicado que “la finalidad de este acuerdo es establecer una línea de investigación similar a la que ya se está introduciendo en el resto de las ciencias forenses, para consolidar la probabilidad en el lenguaje causal, sobre todo en los procesos de responsabilidad médica y, en concreto, de incertidumbre causal, como la pérdida de oportunidad. Especialistas de medicina legal, investigadores en modelos matemáticos, big data, probabilidad y juristas trabajaremos en conjunto para tratar de armonizar el lenguaje causal tanto en la medicina legal como en el mundo jurídico, en estos casos tan comunes de incertidumbre causal”.

En ese mismo sentido se ha manifestado el Profesor Alfonso Moreno,  presidente de la Fundación de Investigación HM Hospitales, señalando que “vamos a trabajar para vincular el concepto médico de probabilidad con el concepto jurídico de probabilidad. Para ello, emplearemos la inteligencia artificial como herramienta para conectar ambos mundos. Eso sí, tenemos en cuenta que lo que se entiende por probabilidad no necesariamente tiene que coincidir entre el mundo del derecho y el médico. Por esa razón, nuestra intención es facilitar que ambos mundos puedan alcanzar un concepto común a todos. Las actividades de la cátedra serán, entre otras, el debate entre médicos de reconocido prestigio, ingenieros y juristas para intentar alcanzar un consenso sobre la definición de probabilidad”.

El algoritmo que pretende desarrollarse se llevará a cabo mediante la identificación de criterios médicos y el análisis de datos retrospectivo mediante big data para llegar a un modelo predictivo que permita homogeneizar las indemnizaciones tanto de responsabilidad médica como de accidentes de tráfico. Ambas entidades han reconocido la necesidad de modelos de estas características que faciliten la labor de las aseguradoras y lleven a conclusiones lo más objetivas y equitativas que sea posible.

En relación a la introducción de la probabilidad en los casos de responsabilidad sanitaria, el ejemplo más emblemático es la denominada “pérdida de oportunidad” que hace referencia a que cuando algo se ha hecho mal, no se sabe si las consecuencias son derivadas de ello o no, es decir, es difícil establecer la relación de causalidad. Y, en esos casos, sería necesario establecer la probabilidad de una evolución diferente, si se hubiera  hecho bien.

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