Алгоритмы учатся предсказывать проблемы со здоровьем по социальным факторам
Logo
Cover

Уровень дохода, место жительства и даже наличие собаки могут многое рассказать о здоровье человека. Медицинские и страховые компании используют эти данные, чтобы повысить эффективность своей работы и предотвратить болезни до их появления. Однако не все эксперты уверены в полезности этой практики.

103

Медицинские и страховые компании собирают все больше данных о пациентах — причем речь идет не только о состоянии их здоровья, но и о личностных факторах. Помимо прочего, их интересует уровень заработка, частота путешествий и даже наличие домашнего животного.

Как отмечает Wall Street Journal, это явление — результат слияния двух тенденций. Во-первых, появляется все больше данных о влиянии социальных факторов на здоровье. Во-вторых, страховщики и поставщики медицинских услуг теперь ориентируются не на лечение, а на предотвращение болезней.

Интегрируя личную информацию и медицинские данные, можно выявить пациентов с наиболее высоким риском тех или иных заболеваний и принять профилактические меры.

Например, компания Health Alliance из штата Иллинойс в декабре прошлого года начала сотрудничество с Carrot Health Inc., разработчиком ПО для сбора информации из публичных документов, у брокеров данных и госучреждений. Чтобы помочь Health Alliance выявлять людей, склонных к диабету и другим заболеваниям, Carrot рассматривает разнообразные факторы — например, владение собакой и частые путешествия статистически коррелируют с улучшением здоровья.

При этом поставщик медицинских услуг получает от Carrot лишь оценку, но не информацию, на основе которой она сделана. Выделив наиболее уязвимых людей, Health Alliance может начать работу по поддержанию их здоровья.

Медицинская компания GlobalHealth Holdings начала использовать личные данные еще в 2014 году. Сотрудничество с аналитическим стартапом VitreosHealth Inc. позволило выявить участников программы страхования, которым с наибольшей вероятностью потребуется неотложная помощь. Расходы по этой статье составляют половину затрат страховщика. При анализе учитывались такие факторы, как уровень доходов и образования.

Участники программы, попавшие в 20% наиболее уязвимых, получили улучшенный доступ к медикаментам и усиленное внимание социальных работников. Это не только помогло людям, но и позволило медицинской компании сэкономить.

Американские законы, регулирующие работу медицинских компаний, не запрещают собирать и использовать общедоступные данные. Однако некоторые люди могут чувствовать дискомфорт из-за того, что их личная информация попала в руки страховщиков. Поэтому компаниям следует заранее предупреждать клиентов о подобной практике.

Часть экспертов опасается, что использование личных данных может привести к недостаточной представленности определенных групп пациентов. В результате те, кто сильнее всего нуждается в дополнительной медицинской помощи, не получат ее. Чтобы алгоритмы принимали справедливые решения, их необходимо постоянно держать под контролем.

Далеко не во всех странах к личным данным относятся так же щепетильно, как в США. Например, в Китае местные жители без колебаний обменивают информацию о себе на бесплатное медицинское обслуживание. Эти данные служат для дальнейшей тренировки нейросетей.