La gestión de los datos proporciona rigor y objetividad a las valoraciones médico-legales

Publicado el lunes, 24 octubre 2022

XXVIII Congreso Nacional de Derecho Sanitario

Generalmente las compañías aseguradoras deben tener provisionada una cifra económica para hacer frente a las obligaciones y gastos que puedan derivarse de los contratos de los seguros suscritos. Por ello, es fundamental dotar de rigor y objetividad a las valoraciones médico-legales empleadas por las aseguradoras para gestionar de forma eficiente estas provisiones técnicas en siniestros con daños personales. Este ha sido el tema central del taller “El uso de la gestión del dato para determinar las provisiones técnicas en la valoración del daño corporal” que PROMEDE ha organizado en el marco del XXVIII Congreso Nacional de Derecho Sanitario y que ha estado moderado por Juan Abarca, consejero delegado de PROMEDE.

Durante la sesión, en la que participaron Diego J. Bodas Sagi, Director Advanced Analytics en MAPFRE Spain; Enrique Marco Mariscal, responsable de Convenios Sanitarios en UNESPA; Carlos Represas Vázquez, director de Innovación de Promede y David Méndez Bermejo, jefe del Departamento de Asesoría Jurídica de Agrupación Mutual Aseguradora, Mutua de Seguros a Prima Fija y Fundación A.M.A, se analizó la situación actual y las obligaciones de las aseguradoras con los organismos reguladores (Dirección General de Seguros, Administración Europea – EIOPA -, etc.) y se explicó que PROMEDE ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (PROMEDE Algoritm) que ayuda a mejorar la objetividad de las provisiones técnicas en los accidentes de circulación.

Durante el taller también se habló de la de la importancia del dato en el análisis de las provisiones técnicas de las aseguradoras, así como de la necesidad de contar con herramientas informáticas que ayuden a las aseguradoras a fijar sus provisiones técnicas de forma más objetiva. Los expertos hicieron hincapié en la importancia de contar con equipos humanos formados que sepan manejar este dato de calidad y que, a su vez, este pueda servir para generar modelos predictivos en provisiones técnicas.

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