Kako se osiguravatelji mogu nositi s cijenama lijekova u milijunima dolara? Prihvaćanjem podataka i umjetne inteligencije

Pojava ultra-skupih genskih terapija i drugih naprednih tretmana za često rijetke bolesti postavlja dilemu za osiguravajuća društva: osiguravatelji bi se mogli naći u situaciji da plaćaju velike iznose za tretmane za rijetke bolesti, od kojih mnogi uključuju samo jedan tretman - i onda otkriju korisnici sami odustaju, gubeći na budućim plaćanjima, kao i na potencijalnim budućim uštedama koje bi mogle nastati ako ti tretmani doista budu uspješni i smanje potrebu za produženom njegom.

To je, zajedno s visokom cijenom samih lijekova, jedan od razloga zašto će zdravstveno osiguranje morati koristiti napredne tehnike, poput podataka i umjetne inteligencije, zajedno s proširenom brigom za korisnike. Morat će razumjeti gdje se troši njihov novac, koju vrijednost dobivaju od njega i načine na koje mogu uštedjeti, a istovremeno brinuti za pacijente.

Izazovi financiranja iznimno skupih lijekova na recept

Trenutačno najskuplji lijek na svijetu je Hemgenix, koji liječi tešku hemofiliju B, s cijenom od $ 3.5 milijuna. Hemgenix je samo jedan od rastući broj od vrlo naprednih i vrlo skupo genske terapije, se koristi boriti se protiv raka, spriječiti sljepoću i pobijediti srpastih stanica bolest, između ostalog.

Uz sve veću dostupnost ovih skupih jednokratnih terapija, osiguravatelji će bez sumnje iskusiti povećan financijski pritisak. Osiguravatelji trebaju financirati plaćanja za te terapije prihodima od plaćanja za manje skupe tretmane i eventualno povećati premije. Također moraju smisliti kako najbolje zadržati klijente kako bi realizirali svoja ulaganja u skupe terapije. "Napuštanje" kupca moglo bi imati veliki utjecaj na platitelje; na primjer, u 2017. 3% svih recepata koje su isplatila kalifornijska osiguravatelja bilo je za napredne "specijalizirane lijekove" za rijetke bolesti i stanja, prema Kalifornijski odjel osiguranja – ali je osiguravatelje koštalo gotovo polovicu ukupnog izdatka za tu godinu.

Izazovi za osiguravatelje samo će rasti kako se sve više usvajaju alternativni sustavi plaćanja, poput određivanja cijena lijekova na temelju vrijednosti. Ugovori koji se temelje na vrijednosti određuju cijene lijekova na temelju rezultata pacijenata i podrazumijevaju sporazume kao što su proizvođači lijekova koji nadoknađuju osiguravajućim društvima za lijekove koji ne isporučuju. Ovo uklanja neke rizike od osiguravatelja, ali osiguravajuća društva i dalje moraju smisliti kako upravljati takvim shemama, prateći koji je novac povezan s kojim pacijentima i tretmanima te kako postupiti kada ljudi odu drugim osiguravateljima, bilo po svom izboru jer imaju promijenio posao.

Promjena je ključna za unapređenje zdravlja i medicinske inovacije

Ako se ne riješe, ovi izazovi predstavljaju prijetnju medicinskim inovacijama. Ako organizacije ili korporacije za njegu masovno odustanu od pokrića zbog povećanih ili visokih premija, osiguravajuća društva mogu jednostavno odbiti u potpunosti pokriti ove inovativne terapije, ostavljajući pacijente bez njege koja im spašava život.

Ili bi farmaceutske tvrtke mogle odlučiti ne razvijati ili plasirati terapije ako ne mogu natjerati osiguravatelje da ih plate. Na primjer, Bluebird Bio odlučio povući potpuno s europskog tržišta nakon što se nije nagodio s platiteljima, koji su odbili kompaniji nadoknaditi skupu cijenu terapije za cerebralnu adrenoleukodistrofiju. Ovo je zapravo bila druga terapija koju je Bluebird povukao iz EU, nakon što je Zybtenglo, lijek za tešku beta talasemiju, povukao s njemačkog tržišta nakon osiguravatelja odustao od plaćanja 1.8 milijuna dolara po tretmanu njegove genske terapije.

U svakom slučaju – bilo da je cilj platiti skupe terapije ili ostati na tržištu – osiguravatelji će morati razviti čvrste planove kako bi izbjegli ovaj scenarij.

Smanjenje ukupnih troškova s ​​umjetnom inteligencijom

Primarna među strategijama je da platitelji osiguraju da organizacije smanje svoje ukupne zdravstvene troškove – dajući popuste za manji angažman s pružateljima skrbi. Tvrtke kao što su Pitney Bowes i Marriott značajno su smanjili svoje izdatke za premije zdravstvenog osiguranja promicanjem wellness programa među zaposlenicima, smanjujući ukupne isplate za liječenje.

Kao što su Mariott i Pitney Bowes učinili, osiguravatelji bi mogli izravno dati poticaje članovima plana za sudjelovanje i uspjeh u wellness i preventivnim zdravstvenim programima – a ti poticaji će osiguravatelje stajati puno manje od plaćanja skrbi. Umjetna inteligencija može pomoći primjenom modela određivanja cijena na podatke o članovima plana – uključujući podatke o trenutnom zdravstvenom stanju, problemima sa stilom života, budućim rizicima, liječenju, ishodima i više – osiguravatelji mogu odrediti gdje točno, nudeći wellness planove, imaju najveće mogućnosti uštedite novac na medicinskim troškovima.

Smanjenje ukupnih zdravstvenih troškova pomoći će osigurati da cijene premija ne rastu kada jedan ili dva zaposlenika trebaju inovativan i skup tretman za rijetko stanje. Ponuda poštenih cijena uz pokriće koje je ljudima potrebno također će dovesti do viših stopa zadržavanja, omogućujući osiguravateljima da iskoriste novac potrošen na wellness programe ili ultra-skupe inovativne lijekove koji mijenjaju živote.

 Podaci će igrati veliku ulogu u alternativnim planovima plaćanja

Alternativne mogućnosti ugovaranja lijekova, kao što je određivanje cijene na temelju vrijednosti, također nude određeno olakšanje osiguravateljima i pacijentima. No provedba ovih shema zahtijeva podatke o pacijentima u stvarnom vremenu, koji su često skriveni i nisu dostupni osiguravajućim ili farmaceutskim tvrtkama kako bi se mogli koristiti za ugovaranje temeljeno na vrijednosti, posebno u onim slučajevima kada bi osiguravatelj trebao dobiti naknadu ako liječenje nije uspjelo, ili će platiti u ratama prema napredovanju pacijenta. Zakoni o privatnosti i zajednički sustavi elektroničkih zdravstvenih zapisa moraju se ažurirati kako bi se to omogućilo. Umjetnu inteligenciju treba prihvatiti kako bi se mogli brzo i precizno analizirati podaci kako bi se utvrdilo koliko je lijek djelovao.

Osim toga, potrebna je državna ili industrijska regulativa kako bi se uspostavio okvir koji omogućuje osiguravajućim društvima koja su platila lijekove prema ugovorima temeljenim na vrijednosti da i dalje ubiru svoje naknade od farmaceutskih tvrtki čak i nakon što pacijent ode drugom osiguravatelju. Ili bi možda takva infrastruktura temeljena na podacima mogla uključivati ​​sustav u kojem osiguravajuća društva plaćaju jedna drugoj kada pacijenti promijene pokriće. Kako god točno funkcioniralo, kako bi bili uspješni, osiguravatelji moraju iskoristiti modernu tehnološku infrastrukturu koja je osmišljena da podrži složenost konfiguracije i administracije ovih aranžmana podjele rizika među svim dionicima.

Jasno, cijela priča ovdje još nije napisana; mnogi osiguravatelji još uvijek razvijaju strategije kako se nositi s ultra-skupljim lijekovima i nadolazećom olujom cijena temeljenom na vrijednosti. U svakom slučaju, ti će planovi uključivati ​​i suradnju s organizacijama koje plaćaju premije i korištenje napredne tehnologije za smanjenje troškova plaćanja gdje i kada je to moguće, te praćenje izdataka, naknade i podataka o pacijentima. Tehnička rješenja su vani; osiguravatelji ih moraju početi potpunije provoditi.