Fue asesinado el miércoles 4 de diciembre en Nueva York. Brian Thompsonel director general de UnitedHealthcareimportante empresa estadounidense del sector de seguros médicos. El asesinato se llevó a cabo por la mañana, golpeando a Thompson frente a la entrada del hotel Hilton Midtown, y el hombre que le disparó huyó en una bicicleta eléctrica hacia Central Park.
El ataque probablemente fue premeditado y planificado: las palabras: “negar”, “defender” y “deponer” estaban escritas en los casquillos de bala encontrados donde Thompson fue asesinado (desestimar), probable referencia a la estrategia utilizada por las compañías de seguros para intentarlo. en todos los sentidos para no compensar a sus clientes.
El sitio de EE. UU. Mundo Informático destacar la ira de muchos clientes hacia los seguros al explicar que UnitedHealthcare (UHC) explota, entre otras cosas, sistemas de IA generativa para gestionar a los clientes, una elección que conduce a una alta tasa de denegación de atención.
UHC aprovecha una herramienta de IA generativa llamada nH predecir, contra el cual ya se ha señalado con el dedo en un proceso judicial porque, como se mencionó, identifica hasta las más pequeñas objeciones para evitar compensar las reclamaciones de los clientes.
Las estrategias de disputa para denegar reembolsos incluso cuando vencen son muy comunes entre los grupos de seguros médicos en los Estados Unidos. Una demanda presentada el año pasado en Minnesota afirma que el uso de modelos de IA provoca una tasa de error de hasta el 90%, prevaleciendo sobre decisiones que deben tomar los médicos, los únicos que deben confirmar (o negar) el reembolso de los gastos sanitarios. cuidado.
Obviamente, la IA utilizada por UnitedHealthcare hace todo lo posible para no activar los reembolsos, teniendo en cuenta también el hecho de que la mayoría de los clientes de seguros no apelarán las reclamaciones rechazadas. Entrenado con millones de registros médicos, nH Predict analiza los datos de los pacientes, teniendo en cuenta la edad, el diagnóstico y las condiciones preexistentes para predecir el tipo y la duración de la atención que se ofrecerá.
Esta IA ha sido criticada reiteradamente por los altos índices de error que conlleva, la terminación anticipada de las prestaciones para el cuidado de clientes (especialmente personas mayores y discapacitadas), la falta de transparencia en las decisiones y el agravamiento de las desigualdades en salud.
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