AI w ubezpieczeniach zdrowotnych: algorytmiczne wyceny ryzyka a prawo do prywatności

Ubezpieczenia zdrowotne i życiowe wchodzą w erę algorytmicznej wyceny ryzyka. Tradycyjne ankiety zdrowotne zastępują systemy AI, które w czasie rzeczywistym analizują setki zmiennych: dane z smartwatchy, historia wizyt u lekarzy, recepty, a nawet aktywność w mediach społecznościowych. Obiecuje to “spersonalizowane polis” — w praktyce oznacza to wzrost składek dla chorych, odmowy ubezpieczenia osób z chorobami przewlekłymi i utratę prywatności w skali, której prawo nie nadąża regulować.

Jak działa algorytmiczna wycena ryzyka

Nowoczesne platformy ubezpieczeniowe (tzw. insurtech) integrują się z ekosystemami danych. Przykłady źródeł, z których korzystają modele:

• Urządzenia noszone (wearables): tętno, sen, aktywność fizyczna, zmienność rytmu serca — dane z Apple Watch, Garmin, Fitbit.
• Historia medyczna: systemy EHR (Electronic Health Records), bazy recept, rejestry chorób (np. Krajowy Rejestr Nowotworów).
• Dane behawioralne: zakupy w aptekach (karty lojalnościowe), wyszukiwania w Google (“objawy cukrzycy”, “leczenie depresji”), geolokalizacja (wizyty w przychodniach, sanatoriach).
• Media społecznościowe: zdjęcia z treningów, posty o diecie, wzmianki o chorobach, analiza sentymentu tekstu.

Algorytmy uczenia maszynowego (często gradient boosting lub sieci neuronowe) budują “profil ryzyka” z dokładnością do pojedynczego dnia. Scoring ten decyduje o: wysokości składki, akceptacji wniosku, wykluczeniach odpowiedzialności (tzw. riders), limacie sumy ubezpieczenia.

Dyskryminacja chorób przewlekłych — nowa jakość

W polskim prawie (ustawa o działalności ubezpieczeniowej i reszurowanej, Kodeks cywilny) ubezpieczyciel ma prawo ocenić ryzyko, ale nie może dyskryminować. W praktyce granica jest płynna.

Osoby z cukrzycą typu 1, chorobami autoimmunologicznymi, historią nowotworów (nawet w remisji) otrzymują:

• podwyższone składki (surcharge do 200–300% stawki bazowej),
• wykluczenie odpowiedzialności za chorobę bazową,
• całkowitą odmowę polis życiowych i zdrowotnych prywatnych.

Systemy AI nie “widzą” kontekstu: pacjenta dobrze skompensowanego, prowadzącego aktywny styl życia, regularnie kontrolowanego. Widzą kod ICD-10, listę leków, częstotliwość wizyt. To prowadzi do statystycznej dyskryminacji — grupy ludzi są oceniane przez pryzmat średnich, a nie indywidualnej sytuacji.

Przypadek z USA: John Hancock i “Interactive Life Insurance”

W 2018 r. John Hancock (jedna z największych ubezpieczalni USA) ogłosiła, że wszystkie nowe polisy życiowe będą wymagać udziału w programie “Vitality” — udostępniania danych z urządzeń noszonych. Klienci, którzy nie chcą dzielić się danymi, płacą znacznie wyższe składki. W 2023 r. wyniki programu pokazały, że uczestnicy żyją dłużej — ale to efekt selekcji negatywnej: do programu dołączają zdrowi, chorzy są wyceniani na wyższą stawkę lub odrzucani.

W Polsce podobne modele testują Allianz, PZU, Generali w programach “zdrowego stylu życia” — zniżki za aktywność, ale bez gwarancji, że brak aktywności (np. z powodu niepełnosprawności) nie wpłynie na wycenę.

RODO, AI Act i luki prawne

RODO (art. 9) zakazuje przetwarzania danych o zdrowiu bez jawnej zgody — ale zgoda w regulaminie ubezpieczenia jest “dobrowolna” tylko teoretycznie. Odmowa zgody = brak polisy lub składka rynkowa (bez zniżek grupowych).

AI Act (Rozporządzenie 2024/1689) klasyfikuje systemy do oceny ryzyka ubezpieczeniowego jako wysokiego ryzyka (załącznik III, pkt 5). Wymaga to audytu, dokumentacji, nadzoru ludzkiego. Jednak:

• Przepisy wchodzą w życie etapowo (pełna egzekwowalność: 2026–2027).
• Ubezpieczyciele korzystają z gotowych modeli SaaS (np. Shift Technology, Cytora, Planck Re) — odpowiedzialność za zgodność leży u dostawcy, a ubezpieczyciel to tylko “użytkownik”.
• Polskie KNF i UODO nie mają jeszcze narzędzi do audytu “czarnych skrzynek” ubezpieczeniowych.

Prawo do wyjaśnienia — mit czy realność?

Zgodnie z art. 22 RODO, osoba, której dane dotyczą, ma prawo uznać decyzję zautomatyzowaną za nieważną i żądać ludzkiego przejrzenia. W ubezpieczeniach:

• Odmowa polisy to “decyzja z skutkami prawnymi” (art. 22 ust. 1 RODO).
• Ubezpieczyciel ma obowiązek poinformować o logice systemu (art. 13–14 RODO).
• W praktyce klient otrzymuje: “Decyzja oparta na automatycznej analizie ryzyka”. Bez szczegółów.

TSUE w wyroku z dnia 7 marca 2024 r. (sprawa C-634/21 SCHUFA) potwierdził, że scoring kredytowy (i analogicznie ubezpieczeniowy) musi być “zrozumiały i sprawdzalny”. Egzekwowanie tego w Polsce jest na wczesnym etapie.

Co może zrobić pacjent

1. Czytaj regulaminy — szukaj klauzul o “automatycznej ocenie ryzyka”, “profilowaniu”, “udostępnianiu danych podmiotom zewnętrznym”.
2. Wymagaj kopii profilu — na podstawie art. 15 RODO możesz żądać dostępu do danych, na których oparto decyzję.
3. Skargi do UODO — każdy przypadek odmowy polisy bez uzasadnienia merytorycznego to podstawa do interwencji.
4. Unikaj “zdrowotnych” programów lojalnościowych w aptekach, sieciach fitness — dane lądują w profilach ubezpieczeniowych przez pośredników (data brokers).
5. Wyłącz śledzenie zdrowia w telefonie/zegarku jeśli nie chcesz, by dane trafiły do ubezpieczyciela (Google Fit, Apple Health eksportują dane do aplikacji trzecich).

Przyszłość: ubezpieczenie jako usługa predykcyjna

Kierunek jest jasny: ubezpieczenia zdrowotne stają się usługą predykcyjną, a nie solidarnościową. Zamiast puli ryzyka (zdrowi subwencyjonują chorych) — indywidualna wycena, w której chorzy płacą tyle, ile kosztuje ich leczenie, plus marża ubezpieczyciela. To kończy ideę ubezpieczenia.

Polska debata publiczna skupia się na NFZ i kolejkach — a prywatne ubezpieczenia, które mają być “bezpiecznikiem”, stają się niedostępne dla tych, którzy ich najbardziej potrzebują. Bez silnego nadzoru UODO, KNF i sądów, algorytmiczna wycena ryzyka utrwali wykluczenie chorych z systemu ochrony finansowej.

Oznaczenie treści AI

Ten artykuł powstał z udziałem sztucznej inteligencji: research oraz tekst przygotował i zredagował agent AI. Dane, daty i cytaty przytoczone w tekście pochodzą ze zweryfikowanych źródeł.