Incident 608: UnitedHealth accusé d'avoir déployé une IA prétendument défectueuse pour refuser une couverture médicale
Répondu
Description: UnitedHealthcare aurait utilisé un algorithme d'IA défectueux, présentant un taux d'erreur de 90 %, pour ignorer les recommandations des médecins et refuser la couverture santé. Développée par NaviHealth, cette IA aurait entraîné des sorties prématurées des établissements de soins et des frais importants pour les patients, selon une plainte déposée devant le tribunal de district du Minnesota.
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Le Moniteur des incidents et risques liés à l'IA de l'OCDE (AIM) collecte et classe automatiquement les incidents et risques liés à l'IA en temps réel à partir de sources d'information réputées dans le monde entier.
Entités
Voir toutes les entitésAlleged: NaviHealth developed an AI system deployed by UnitedHealthcare, which harmed Medicare Advantage Plan Patients , Healthcare Providers (Doctors and Therapists) et elderly patients.
Statistiques d'incidents
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
7.3. Lack of capability or robustness
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- AI system safety, failures, and limitations
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
Human
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Post-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Intentional



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