Análisis de Riesgo en Seguros Médicos con Machine Learning
Proyecto Final de Data Science de Gonzalo Guerrero
Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python
En el sector de los seguros médicos, la capacidad de predecir el riesgo de cada cliente es clave para garantizar precios justos, evitar pérdidas y ofrecer un mejor servicio. En este proyecto, desarrollado por Gonzalo Guerrero, alumno del Instituto Data Science Argentina, se aplicaron distintos modelos de Machine Learning para realizar un análisis de riesgo en seguros médicos, logrando resultados precisos y eficientes.
¿Por qué aplicar Machine Learning al análisis de riesgo en seguros médicos?
Las empresas de seguros manejan grandes volúmenes de datos sobre sus clientes: edad, hábitos de salud, historial médico, índice de masa corporal, entre otros factores.
Tradicionalmente, el riesgo se calculaba con métodos estadísticos, pero hoy los modelos de Machine Learning permiten una evaluación mucho más precisa y escalable.
Aplicar Data Science en este contexto ofrece tres beneficios clave:
- Predicciones más confiables: los modelos aprenden patrones complejos en los datos.
- Optimización de costos: evita cobrar de más o de menos a los clientes.
- Mejora del servicio: permite ofrecer coberturas personalizadas según el riesgo real.
Desarrollo del proyecto
El proyecto de análisis de riesgo en seguros médicos con Machine Learning se basó en un conjunto de datos proveniente de una empresa de seguros de Estados Unidos. Este dataset incluía variables como:
- Edad y sexo del cliente
- Índice de masa corporal (IMC)
- Cantidad de hijos
- Hábitos como el tabaquismo
- Presencia de enfermedades crónicas
- Región geográfica
- Nivel de cobertura y uso del servicio
Con estos datos, el objetivo fue predecir si un cliente sería de alto o bajo riesgo para la compañía.
Modelos aplicados
Para comparar resultados y elegir la mejor solución, se implementaron tres modelos de Machine Learning:
1. Light Gradient Boosted Model (LGBM)
Un modelo avanzado basado en árboles de decisión, optimizado para rendimiento y precisión.
- Exactitud: 96,83%
- Ventajas: escalabilidad, velocidad y excelente balance entre precisión y sensibilidad.
- Variable más influyente: índice de masa corporal y presencia de enfermedades crónicas.
2. Random Forest
Un clásico de los modelos predictivos, usado como referencia.
- Resultados: gran precisión en la predicción de usuarios reales del servicio.
- Limitación: tendía a subestimar el riesgo en algunos clientes.
3. Naive Bayes
Un modelo simple y rápido, ideal para comparación.
- Desempeño inferior, con errores más altos al clasificar a clientes de bajo riesgo.
- Aunque generaba mayores “ganancias” aparentes, lo hacía a costa de errores en la clasificación.
Resultados y conclusiones
El modelo Light Gradient Boosted Model (LGBM) resultó ser la opción óptima, ya que:
- Alcanzó la mayor precisión global (96,83%).
- Mantiene ganancias consistentes incluso en escenarios adversos.
- Permite una implementación escalable para empresas con grandes volúmenes de datos.
En comparación, el modelo Naive Bayes generaba pérdidas potenciales al clasificar erróneamente a clientes de bajo riesgo como de alto riesgo, afectando tanto la imagen de la empresa como su retención de clientes.
Impacto para las empresas de seguros médicos
Implementar un modelo predictivo de riesgo basado en Machine Learning permite a las empresas:
- Mejorar la rentabilidad sin comprometer la ética o la confianza del cliente.
- Tomar decisiones basadas en datos reales, no en suposiciones.
- Anticipar comportamientos y prevenir pérdidas futuras.
En este sentido, el Instituto Data Science Argentina impulsa proyectos que demuestran cómo el análisis de datos y la inteligencia artificial pueden transformar sectores tradicionales como el de los seguros.
El análisis de riesgo en seguros médicos con Machine Learning es un ejemplo claro del potencial del Data Science aplicado a la salud y los negocios. Gracias a la combinación de modelos predictivos avanzados y datos relevantes, las empresas pueden optimizar sus decisiones, mejorar la experiencia del cliente y fortalecer su sostenibilidad a largo plazo.
LinkedIn de Gonzalo Guerrero: https://www.linkedin.com/in/gonzalo-mart%C3%ADn-guerrero-a732001b1/
