Zdravotné wearables a poistné riziká

Prečo zdravotné wearables menia poistenie a prečo je to etický problém

Zdravotné wearables – inteligentné hodinky, náramky, náplasti, prstene, glukózové senzory či smart textílie – zhromažďujú údaje o srdcovej variabilite, spánku, fyzickej aktivite, glykémii alebo strese. Poisťovne tieto údaje čoraz častejšie využívajú na risk-based pricing (dynamické poistné), prevenciu a manažment rizík. V kontexte neetického chovania na internete však vzniká napätie medzi inováciou a ochranou súkromia, rovnosťou prístupu k poisteniu a rizikom diskriminácie na základe jemných zdravotných a behaviorálnych signálov.

Ekosystém zdravotných wearables: aktéri, zariadenia a dátové toky

• Zariadenia: fitnes náramky, smart hodinky, CGM senzory (kontinuálna glykémia), EKG patch, PPG snímače (tep, HRV), spirometrické nadstavce, smart prstene a tričká.
• Aplikácie a platformy: mobilné aplikácie výrobcu, agregátory (HealthKit, Google Health Connect), portály poisťovní.
• Analytika: algoritmy na detekciu arytmií, apnoe, stresu, adherence k liečbe, skóre životného štýlu.
• Integrácie: poskytovatelia zamestnaneckých benefitov, telemedicína, farmácie, wellness programy.
• Poistné procesy: underwriting, risk adjustment, prevencia (coaching), likvidácia poistných udalostí a antifraud.

Typický tok dát: sensor → mobilná app → cloud výrobcu → agregátor → analytika → poisťovňa. Každý článok predstavuje riziko úniku, inferencie a zmeny účelu spracovania.

Aké údaje sa zbierajú a prečo sú citlivé

• Biometrické a fyziologické signály: tep, HRV, saturácia, teplota, glykémia, EKG, respiračná frekvencia.
• Behaviorálne ukazovatele: kroky, tréningy, sedavosť, spánková architektúra, cirkadiánna rytmicita.
• Kontext a metaúdaje: geolokácia, časové pečiatky, vzorce používania zariadenia, sociálne a pracovné rytmy.
• Inferencie vyššieho rádu: pravdepodobnosť depresívnych epizód, riziko kardiovaskulárnych udalostí, adherencia k diéte/terapii.

Tieto údaje tvoria zvlášť citlivú kategóriu, pretože umožňujú dlhodobé profilovanie zdravotného stavu a životného štýlu, ktoré môže ovplyvniť nárok na poistenie, výšku poistného a zamestnateľnosť.

Poistné využitia: od prevencie k dynamickému poistnému

• Dynamické poistné (usage- a behavior-based insurance): zľavy/penalizácie podľa skóre aktivity, spánku a kardiometabolických ukazovateľov.
• Personalizovaná prevencia: programy koučingu, notifikácie rizikových trendov, cielené intervencie.
• Underwriting a risk segmentation: jemnejšie triedenie rizika, skríning skrytých komorbidít.
• Antifraud a verifikácia udalostí: korelácia pohybových a zdravotných dát s nahlásenými škodami.
• Manažment chronických ochorení: CGM a kardio-monitoring ako podmienka benefitu či zľavy.

Etické riziká: kde presne vzniká „neetickosť“

• Asymetria moci a informácií: používatelia nerozumejú modelom, váham signálov ani dlhodobým dopadom zdieľania.
• Funkčný presah a sekundárne použitie: dáta zbierané pre „wellness“ sa použijú na hard underwriting.
• Diskriminácia a skryté biasy: tréning na historických dátach penalizuje profesie, ženy, menšinové jazyky alebo osoby s nízkym príjmom (horší prístup k zariadeniam).
• Nátlakový súhlas: „dobrovoľné“ programy, ktoré de facto podmieňujú prijateľné poistné odovzdaním dát.
• Bezpečnosť a zneužitie: únik surových signálov, reidentifikácia anonymizovaných datasetov, predaj dát tretím stranám.

Právny rámec a zásady spracovania

• Ochrana osobných údajov: zákonný základ, explicitný a oddelený súhlas pre jednotlivé účely, minimalizácia a obmedzenie účelu, práva na prístup, opravu, výmaz, prenos.
• Zdravotné údaje ako špeciálna kategória: spracovanie len s výslovnými zárukami a primeranou ochranou (šifrovanie, pseudonymizácia, audit).
• Automatizované rozhodovanie: zákaz čisto automatizovaných rozhodnutí s právnym účinkom bez možnosti ľudského preskúmania a vysvetlenia.
• Zmluvná transparentnosť: jasné oddelenie „wellness“ a „poistného“ účelu; zákaz viazania nepotrebných súhlasov.

Modelovanie rizika z wearables: metodické a technické limity

• Drift a sezónnosť: aktivita kolíše podľa ročných období a životných udalostí, čo môže nespravodlivo meniť poistné.
• Meracie chyby a heterogenita senzorov: PPG vs. EKG presnosť, odlišné algoritmy výrobcov.
• Konfundujúce premenné: socioekonomický status, pracovná záťaž, caregiving; riziko spájania korelácie s kauzalitou.
• Gaming a adversariálne správanie: umelé zvyšovanie krokov, pohyb zariadenia mimo tela, syntetické dáta.
• Výberová zaujatosť: programy sa skôr týkajú ľudí s už „zdravším“ správaním – modely potom zle generalizujú.

Matica rizík pre poistnú prax

Transparentnosť a vysvetliteľnosť: čo musí vidieť poistenec

• Mapa dát: ktoré signály sa zbierajú, v akých intervaloch, aké algoritmy a prahy sa používajú.
• Statement of reasons: prečo sa poistné zmenilo; atribúcia vplyvu (napr. 40 % spánok, 30 % aktivita, 30 % HRV).
• Možnosť voľby: alternatívny produkt bez zdieľania dát za férovú cenu; granularita opt-in/opt-out.
• Proces odvolania: ľudské preskúmanie, korekcia chýb merania, právo na vysvetlenie a opravu dát.

Technické a organizačné ochrany

• Privacy by design: minimalizácia, on-device predspracovanie, agregácia a kvantizácia pred odoslaním.
• Diferencované súkromie a federované učenie: redukcia rizika reidentifikácie a únikov z centrálneho cloudu.
• Šifrovanie a kľúčová politika: end-to-end, hardware-backed kľúče, rotácia a least privilege prístupy.
• Segmentácia a logging: oddelenie wellness/poistných dátových zón, nezmeniteľné logy (WORM), pravidelné pen testy.
• Governance modelov: model cards, datasheets for datasets, MLOps s audit trailom, monitorovanie driftu a chýb.

Špecifiká produktového dizajnu a UI/UX

• Žiadne dark patterns: predvolené „opt-out“ k zdieľaniu; jasné oddelenie súhlasov podľa účelu.
• Granulárna kontrola: užívateľ volí, ktoré metriky zdieľa (napr. kroky áno, HRV nie), a na aké obdobie.
• Časové limity: automatické exspirácie súhlasov, pripomienky a jednoduché odvolanie jedným klikom.
• Režim citlivých období: možnosť dočasného zastavenia zdieľania (choroba, tehotenstvo, dovolenka).

Socioekonomické dopady a spravodlivosť

Programy, ktoré odmeňujú „zdravé správanie“, môžu neúmyselne znevýhodniť ľudí s nízkym príjmom, atypickou prácou alebo zdravotnými znevýhodneniami. Eticky udržateľné poistenie musí zahrnúť zohľadnenie kontextu, ochranné pásma (cap na penalizácie), a solidárne prvky, aby sa predišlo digitálnemu redliningu.

Kontrolný zoznam compliance a etiky pre poisťovne

• Realizovať DPIA pred spustením programu a pri zásadných zmenách modelu.
• Publikovať modelové zásady (účel, metriky, limity, fairness ciele, auditné intervaly).
• Zriadiť nezávislý etický komitet s právom vetovať modely s disproporčným dopadom.
• Zabezpečiť alternatívny produkt bez dátového zdieľania, bez prohibične vysokého príplatku.
• Viesť auditnú stopu na úrovni featur, rozhodnutí a zmien poistného.

Odporúčania pre výrobcov a platformy

• Štandardizovať API a metriky kvality merania (presnosť, citlivosť, FPR/TPR pre klinické funkcie).
• Podporiť lokálne spracovanie a export dát pre užívateľa v interoperabilných formátoch.
• Zverejniť politiku retencie a pôvod tréningových datasetov; umožniť data donation s ochranou súkromia.

Odporúčania pre poistencov a zamestnávateľov

• Vyžadujte jasné informácie o tom, ktoré dáta ovplyvňujú poistné a ako sa vážia.
• Preferujte programy s dobrovoľným, odvolateľným a granulačným súhlasom; vyhnite sa „všetko alebo nič“.
• Priebežne audituje svoje dáta (export, kontrola anomálií), aktivujte notifikácie o prístupoch.
• Zamestnávatelia: nespájajte benefitné zľavy s núteným zdieľaním zdravotných dát; ponúknite rovnocennú alternatívu.

Budúce trendy: od wellness k klinickej presnosti a regulovanej AI

• Klinické wearables: posun k laboratórnej presnosti (ECG, BP cuffless), čo zvyšuje aj regulačné nároky.
• Regulovaná vysvetliteľnosť modelov: povinné reason codes pri zmenách poistného a standardizované formáty reportingu.
• Edge AI a súkromné výpočty: bezpečné viacstranné výpočty (MPC) a homomorfné šifrovanie pre kooperatívne risk modely bez zdieľania surových dát.
• Interoperabilita a prenositeľnosť: otvorené dátové schémy, „poistné peňaženky“ s dátovým súhlasom ako tokenom.

Cesta k eticky udržateľnému poisteniu podporenému wearable dátami

Wearables môžu priniesť spravodlivejšie a preventívne nastavené poistenie – iba ak sú dáta zbierané a používané proporcionálne, transparentne a kontrolovane samotným poistencom. Kľúčom je kombinácia privacy-by-design, vysvetliteľných modelov, ľudského preskúmania a sociálnych záruk. Bez týchto prvkov hrozí premena „zdravotných návykov“ na digitálne okovy, ktoré prehlbujú nerovnosti a podkopávajú dôveru v poistný trh.