IA y seguros de salud: suscripción algorítmica y discriminación

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Los algoritmos de inteligencia artificial ya deciden quién paga más por su plan de salud, y ese filtro invisible puede configurar una discriminación ilegal contra millones de brasileños.

Cómo funciona la suscripción algorítmica en los seguros de salud

La suscripción algorítmica representa una transformación profunda en la manera en que las operadoras de planes de salud y las aseguradoras evalúan el riesgo de cada beneficiario. Tradicionalmente, el análisis de riesgo dependía de cuestionarios de salud, exámenes de ingreso y tablas actuariales relativamente estandarizadas. Con la adopción de sistemas de inteligencia artificial, este proceso pasó a incorporar volúmenes masivos de datos que van mucho más allá del historial clínico declarado por el contratante.

Estos sistemas procesan información de diversos orígenes: datos de wearables y aplicaciones de salud, historial de compras en farmacias, patrones de geolocalización, información de redes sociales e incluso datos socioeconómicos inferidos a partir del CEP (código postal brasileño) del domicilio. A partir de estas variables, los algoritmos calculan un «score de riesgo» que determina el valor de la prima, las coberturas disponibles y, en casos extremos, la propia aceptación o rechazo del contratante.

Al analizar el escenario brasileño, se observa que la adopción de estas tecnologías por parte de las operadoras de salud suplementaria crece de forma acelerada. Las grandes operadoras ya utilizan modelos predictivos para la gestión de siniestros y la fijación de precios de productos individuales. El problema central es que estos modelos funcionan como «cajas negras», cuyos criterios de decisión permanecen opacos tanto para los consumidores como para los órganos reguladores.

La opacidad algorítmica genera un grave desequilibrio informativo. Mientras la operadora tiene acceso a cientos de variables sobre el consumidor, este ni siquiera sabe qué datos se utilizaron para componer el precio que se le presentó. Esta asimetría compromete la capacidad del beneficiario de impugnar decisiones que lo perjudiquen y vulnera principios fundamentales de las relaciones de consumo.

Discriminación algorítmica: cuando la tecnología reproduce desigualdades

El riesgo más grave de la suscripción algorítmica reside en su capacidad de perpetuar y amplificar discriminaciones estructurales que ya existen en la sociedad. Los sistemas de IA aprenden a partir de datos históricos, y esos datos con frecuencia reflejan desigualdades raciales, socioeconómicas y de género acumuladas a lo largo de décadas en el sistema de salud brasileño.

Consideremos un ejemplo concreto: si un algoritmo utiliza el CEP como variable predictiva de riesgo, las poblaciones de las periferias urbanas (mayoritariamente negras y de bajos ingresos) serán clasificadas sistemáticamente como de «alto riesgo», no por sus condiciones individuales de salud, sino por correlaciones estadísticas que reflejan la segregación socioespacial. De este modo, la tecnología convierte la desigualdad social en un criterio de fijación de precios aparentemente «técnico» y «objetivo».

La discriminación por proxy es particularmente insidiosa porque no utiliza directamente categorías protegidas (raza, género, edad) como variables. En su lugar, emplea indicadores fuertemente correlacionados con esas categorías y produce resultados discriminatorios sin que la discriminación aparezca de forma explícita en el código del algoritmo. Esta característica dificulta enormemente la identificación y la prueba de la práctica discriminatoria en procesos administrativos y judiciales.

En el ámbito de la salud de la mujer existen riesgos adicionales. Los algoritmos que procesan datos de aplicaciones de ciclo menstrual, historial reproductivo y patrones de consumo pueden inferir embarazos planificados o condiciones ginecológicas, y utilizar esa información para aumentar primas o restringir coberturas. Se trata de una forma sofisticada de discriminación de género que se esconde tras modelos matemáticos.

La suscripción algorítmica convierte las desigualdades sociales en criterios de fijación de precios aparentemente técnicos y perpetúa discriminaciones que la legislación brasileña prohíbe expresamente.

Las personas con discapacidad y las que padecen enfermedades crónicas también figuran entre los grupos más vulnerables a la suscripción algorítmica. La capacidad de los sistemas de IA de cruzar datos de múltiples fuentes permite identificar condiciones preexistentes que el consumidor ni siquiera declaró (o que ni siquiera conoce), lo que crea una asimetría de información que invierte la lógica protectora del Código de Defensa del Consumidor.

El marco legal brasileño y los límites a la fijación algorítmica de precios

El ordenamiento jurídico brasileño ofrece un conjunto robusto de normas que, aunque no siempre fueron concebidas específicamente para la inteligencia artificial, se aplican directamente a la suscripción algorítmica en los seguros de salud. La Constitución Federal, en su artículo 5º, consagra el principio de igualdad y prohíbe toda forma de discriminación. El Código de Defensa del Consumidor refuerza esa protección al vedar las prácticas abusivas y garantizar la transparencia en las relaciones de consumo.

La Ley General de Protección de Datos (Ley 13.709/2018) es el instrumento normativo más relevante para enfrentar la discriminación algorítmica. El artículo 20 de la LGPD garantiza al titular el derecho de solicitar la revisión de decisiones adoptadas únicamente con base en el tratamiento automatizado de datos personales, incluidas las decisiones destinadas a definir perfiles personales, profesionales, de consumo y de crédito. Esta disposición es directamente aplicable a las decisiones de suscripción algorítmica en los planes de salud.

Además, la LGPD clasifica los datos relativos a la salud como datos personales sensibles (artículo 5º, inciso II) y somete su tratamiento a un régimen jurídico más restrictivo. El artículo 11 establece bases legales específicas y más limitadas para el tratamiento de datos sensibles y exige, por regla general, el consentimiento específico y destacado del titular. El uso de datos de salud con fines de suscripción algorítmica sin el debido consentimiento constituye una violación directa de la LGPD.

En el ámbito sectorial, la Agencia Nacional de Salud Suplementaria (ANS) tiene competencia regulatoria para disciplinar las prácticas de fijación de precios de las operadoras. La normativa vigente ya prohíbe la selección de riesgo con base en determinadas condiciones (como la edad avanzada, con las limitaciones legales de reajuste) y veda la exclusión de cobertura para enfermedades y lesiones preexistentes una vez cumplidos los períodos de carencia. La aplicación de algoritmos que eludan estas protecciones por vías indirectas configura un fraude regulatorio.

Al analizar el Marco Legal de la Inteligencia Artificial en discusión en el Congreso Nacional, se observa la tendencia a clasificar como de «alto riesgo» los sistemas de IA aplicados a la salud y a los seguros, lo que los sujetaría a obligaciones más rigurosas de transparencia, auditabilidad y supervisión humana. Esta clasificación, de consolidarse, exigirá a las operadoras implementar evaluaciones de impacto algorítmico y demostrar que sus sistemas no producen resultados discriminatorios.

Caminos para la regulación y la protección del consumidor

Enfrentar la discriminación algorítmica en los seguros de salud exige un enfoque multidimensional que combine regulación sectorial, fiscalización activa y empoderamiento del consumidor. En primer lugar, defendemos la necesidad de que la ANS establezca normas específicas sobre el uso de inteligencia artificial en la suscripción y la fijación de precios de los planes de salud, y exija transparencia sobre los criterios que utilizan los algoritmos.

La obligatoriedad de auditorías algorítmicas periódicas es una medida esencial. Estas auditorías deben evaluar si los modelos predictivos utilizados por las operadoras producen disparidades injustificadas entre grupos poblacionales definidos por raza, género, edad, ingresos o ubicación geográfica. Los resultados de estas auditorías deben publicarse y someterse a la consideración de los órganos reguladores.

Desde el punto de vista del consumidor, es fundamental garantizar el derecho a la explicación de las decisiones algorítmicas. Cuando un beneficiario recibe una propuesta de precio o se le rechaza la afiliación, debe tener acceso a una explicación comprensible de los factores que determinaron esa decisión. Dicha explicación no puede limitarse a términos técnicos incomprensibles, sino que debe presentarse en un lenguaje accesible que permita al consumidor evaluar si se respetaron sus derechos.

También resulta indispensable crear mecanismos de impugnación efectivos. El consumidor que se considere perjudicado por una decisión algorítmica debe disponer de canales accesibles para solicitar la revisión humana de la decisión, como ya prevé el artículo 20 de la LGPD. Esta revisión debe estar a cargo de profesionales calificados, con autonomía para revertir decisiones automatizadas que resulten injustas o discriminatorias.

En el plano colectivo, el papel del Ministerio Público, de la Defensoría Pública y de las asociaciones de defensa del consumidor es crucial para identificar y combatir patrones discriminatorios sistémicos. Las investigaciones civiles (inquéritos civis) y las acciones civiles públicas pueden ser instrumentos eficaces para obligar a las operadoras a revelar sus algoritmos y corregir prácticas discriminatorias que afecten de forma desproporcionada a grupos vulnerables.

Perspectivas y desafíos para el futuro

El avance de la inteligencia artificial en el sector de la salud suplementaria es irreversible, y no se trata de impedir la innovación tecnológica, sino de garantizar que opere dentro de los límites constitucionales y legales. La experiencia internacional ofrece lecciones valiosas: la Unión Europea, mediante el AI Act, clasificó los sistemas de IA en los seguros de salud como de alto riesgo e impuso rigurosas obligaciones de cumplimiento. Estados Unidos, aunque con un enfoque más fragmentado, ha intensificado la fiscalización de las prácticas algorítmicas discriminatorias en el sector de seguros.

Para el contexto brasileño, creemos que el camino más prometedor pasa por articular la LGPD, la regulación sectorial de la ANS y el futuro Marco Legal de la IA. Esta convergencia normativa debe asegurar que los algoritmos utilizados en la suscripción de planes de salud sean transparentes, auditables, no discriminatorios y susceptibles de impugnación por parte del consumidor. La protección de la salud como derecho fundamental no puede subordinarse a la lógica de optimización de beneficios de las operadoras, aun cuando esté mediada por sofisticados modelos de inteligencia artificial.

Reconocemos que el equilibrio entre innovación y protección de derechos es complejo. Los algoritmos bien diseñados pueden incluso contribuir a la detección temprana de enfermedades, a la personalización de programas preventivos y a la reducción de costos operativos en beneficio del consumidor. El desafío regulatorio consiste precisamente en distinguir los usos legítimos de los usos discriminatorios de la tecnología, y crear incentivos para que las operadoras adopten prácticas responsables de inteligencia artificial.

Este asunto guarda relación directa con la IA y el mercado de seguros, tema que abordamos en un artículo específico.

Este asunto guarda relación directa con el sesgo algorítmico y la discriminación, tema que abordamos en un artículo específico.

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