HM Hospitales y Promede aplicarán 'big data' al cálculo de indemnizaciones

Los Profesionales de la Medicina y el Derecho (Promede) y la Fundación de Investigación de HM Hospitales han firmado un convenio de colaboración para la creación de la Cátedra en causalidad médico-legal. La cátedra permitirá generar un algoritmo para la determinación de indemnizaciones tras un siniestro, y además creará 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.

El objetivo es llegar a un modelo predictivo que permita homogeneizar las indemnizaciones, tanto de responsabilidad médica como de accidentes de tráfico. Para ello, se desarrollará un algoritmo mediante la identificación de criterios médicos y el análisis de datos retrospectivo mediante big data. Este sistema facilitará la labor de las aseguradoras y llevará a conclusiones más objetivas y equitativas.

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La cátedra pretende conseguir unas indemnizaciones más objetivas y la introducción de la probabilidad en la responsabilidad sanitaria

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Respecto a la introducción de la probabilidad en los casos de responsabilidad sanitaria, el ejemplo más repetitivo 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. Por lo tanto, es difícil establecer la relación de causalidad.

Alfonso Moreno, profesor y presidente de la Fundación de Investigación HM Hospitales, explica que la cátedra tiene como meta "vincular el concepto médico de probabilidad con el concepto jurídico de probabilidad". Para ello, utilizarán "la inteligencia artificial como herramienta para conectar ambos mundos".

Por su parte, Carlos Represas, director de la Cátedra en causalidad médico-legal, señala: "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 introducir 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".