Hoy en día, los modelos predictivos de indemnización por accidente laboral, cada vez más sofisticados, pueden predecir con exactitud qué trabajadores lesionados tienen más probabilidades de tener dificultades para volver al trabajo, qué siniestros podrían convertirse en algo grave y qué siniestros necesitan más investigación. Esta información puede suponer una gran diferencia tanto para los trabajadores lesionados como para la organización. Saber lo que se avecina puede ayudar a priorizar los recursos, proporcionar ayuda adicional a quienes la necesitan y evitar costosos errores. Cuando los siniestros se cierran más rápido, el resultado suele ser mejor para todos.
Resolución más rápida, mejores resultados
Los modelos predictivos de indemnización por accidentes de trabajo se basan en diversos métodos estadísticos de eficacia probada que analizan datos históricos para identificar pautas y prever resultados. He aquí siete modelos predictivos que están ayudando a los profesionales de siniestros a identificar posibles problemas, intervenir a tiempo y obtener mejores resultados:
- Gravedad precoz. Hacer llegar los recursos adecuados a los empleados lesionados de alto riesgo en una fase temprana del proceso puede cambiar la trayectoria de la reclamación. Los modelos de gravedad temprana utilizan métodos de regresión para analizar el tipo de lesión, los datos demográficos del demandante y las valoraciones médicas iniciales para predecir la gravedad de un siniestro de indemnización por accidente laboral y señalar los que tienen potencial para convertirse en siniestros de alto riesgo y/o alto coste. De ese modo, puedes dirigir los recursos -por ejemplo, programas de rehabilitación, tratamientos médicos y apoyo adicional- a los siniestros que más se beneficiarán de una intervención temprana, lo que reducirá los costes y mejorará los resultados.
- Detección del fraude. El fraude en las indemnizaciones por accidentes de trabajo cuesta al sector unos 34.000 millones de dólares al año. Los modelos de detección de fraudes utilizan técnicas de aprendizaje automático, como árboles de decisión y bosques aleatorios, para examinar los datos de las reclamaciones de indemnización por accidentes de trabajo en busca de patrones sospechosos y anomalías, con el fin de identificar indicadores comunes de fraude, como información incoherente, tratamientos médicos excesivos o reclamaciones repetidas de la misma persona. Las reclamaciones sospechosas se marcan para que se investiguen más a fondo.
- Vuelta al trabajo. La clave del éxito de un programa de reincorporación al trabajo es la rapidez: responder con rapidez para resolver con rapidez. Los modelos de reincorporación al trabajo analizan la naturaleza de la lesión, los tratamientos médicos recibidos y otros factores para predecir la probabilidad de que un empleado lesionado vuelva al trabajo en un plazo determinado. Esta información puede ayudar a poner en marcha planes de rehabilitación personalizados, programas de formación profesional y adaptaciones en el lugar de trabajo para facilitar una reintegración productiva en la plantilla. Una actuación rápida también contribuye a la recuperación del empleado, la productividad y la moral, al tiempo que reduce los costes para la organización.
- Subrogación. Las fugas de siniestros -por responsabilidad de terceros, ineficiencias o errores- cuestan millones al sector asegurador cada año. Los modelos de subrogación analizan los informes de accidentes, la información sobre responsabilidad civil y otros detalles para identificar los siniestros en los que un tercero es culpable. Los modelos también pueden determinar la probabilidad de recuperar con éxito los costes de siniestros ya pagados, para que puedas priorizar tus esfuerzos.
- Proyección de costes médicos. Los costes médicos -incluidas las instalaciones, los costes de los médicos, los equipos y los suministros- representan la mayor parte de los costes de las indemnizaciones por accidentes de trabajo. Los modelos de proyección de costes médicos analizan los datos históricos de siniestros, los patrones de tratamiento médico y las tendencias de los costes sanitarios para estimar el coste de los tratamientos en curso, las intervenciones quirúrgicas, los medicamentos, los servicios de rehabilitación, etc. Con una previsión exacta de la responsabilidad total del siniestro, puedes asignar las reservas adecuadamente e incorporar estrategias rentables para gestionar los gastos médicos.
- Riesgo de litigio. Las reclamaciones de indemnización por accidente laboral que son objeto de litigio son un 388% más caras que las que no lo son. Los empleados lesionados que contratan a abogados para que lleven sus casos de indemnización por accidente laboral tienden a permanecer más tiempo en situación de incapacidad, lo que aumenta los costes y la duración de la reclamación. Los modelos de riesgo de litigio utilizan métodos de agrupación de datos, como el análisis de conglomerados, para analizar la complejidad, el historial de litigios previos y las consideraciones jurisdiccionales, a fin de evaluar la probabilidad de que una reclamación se convierta en una batalla legal. Los modelos de riesgo de litigio basados en IA también pueden ayudar a orientar las primeras negociaciones de conciliación, identificar a los candidatos que necesitan investigaciones exhaustivas y señalar las demandas que pueden necesitar apoyo jurídico especializado.
- Seguridad predictiva. ¿Y si pudieras identificar las zonas de alto riesgo, anticipar las tendencias de las lesiones y solucionar los problemas de forma proactiva para evitar que se produzcan lesiones? Los modelos predictivos de seguridad estiman la probabilidad de futuros incidentes y lesiones en el lugar de trabajo aplicando análisis de series temporales a datos históricos de accidentes, informes de cuasi accidentes y resultados de inspecciones de seguridad. El análisis puede ayudar a priorizar las iniciativas de seguridad, asignar recursos de forma eficaz y aplicar intervenciones específicas.
Aprovechar el poder de los datos no estructurados
Las primeras formas de modelización predictiva se basaban en datos «estructurados», es decir, organizados y formateados en categorías y métricas definidas que pueden ser comprendidas por algoritmos sencillos como los modelos de regresión. Sin embargo, hasta el 80% de los datos de siniestros son no estructurados, en forma de texto, imágenes, medios de comunicación y otra información que no se captura fácilmente en un formato tradicional de filas y columnas. Con los avances en los métodos que utilizan el procesamiento del lenguaje natural, los modelos predictivos son ahora capaces de interpretar las complejidades de los datos no estructurados. La IA generativa permitirá matizar aún más la toma de decisiones analizando las formas más complejas de datos no estructurados. Y esos matices son los que pueden hacer que el proceso de reclamaciones sea más humano. El modelado predictivo de la indemnización por accidente de trabajo ofrece a los profesionales de las reclamaciones un conocimiento más profundo de la persona lesionada, por lo que está pasando y qué ayuda necesita. Esa humanidad asistida por la tecnología es lo que optimizará los resultados para todos.
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