Come possono far fronte le assicurazioni ai prezzi dei farmaci da un milione di dollari? Abbracciando i dati e l’AI

L’emergere di terapie geniche ultra-costose e altri trattamenti avanzati per malattie rare pone un dilemma per le compagnie assicurative: le assicurazioni potrebbero trovarsi a pagare somme ingenti per trattamenti per malattie rare, molte delle quali richiedono un solo trattamento – e poi scoprire di essere state abbandonate dai clienti, perdendo così i pagamenti futuri, nonché i potenziali risparmi futuri che potrebbero derivare se questi trattamenti sono effettivamente efficaci e riducono la necessità di cure prolungate.

Ciò, insieme al costo elevato dei farmaci stessi, è una delle ragioni per cui le assicurazioni sanitarie dovranno utilizzare tecniche avanzate, come i dati e l’AI, insieme a una maggiore cura dei clienti. Dovranno capire dove viene speso il loro denaro, quale valore ne ricavano e come risparmiare pur fornendo cure ai pazienti.

Le sfide della finanziaria dei farmaci prescrivibili ultra-costosi

Attualmente, il farmaco più costoso del mondo è Hemgenix, che tratta l’emofilia B grave, con un prezzo di 3,5 milioni di dollari. Hemgenix è solo uno di un numero crescente di terapie geniche avanzate e molto costose basate sui geni, utilizzate per combattere il cancro, prevenire la cecità e sconfiggere la malattia di sickle-cell, tra le altre cose.

Con la crescente disponibilità di queste terapie ad alto prezzo a trattamento singolo, le assicurazioni sanitarie senza dubbio subiranno una pressione finanziaria crescente. Le assicurazioni sanitarie devono finanziare i pagamenti per queste terapie con i proventi dei pagamenti per trattamenti meno costosi e forse aumentare le tariffe. Devono anche capire come trattenere i clienti per realizzare gli investimenti in terapie costose. L'”abbandono” dei clienti potrebbe avere un impatto significativo sui pagatori; ad esempio, nel 2017 il 3% di tutte le prescrizioni pagate dalle assicurazioni della California erano per “farmaci speciali” avanzati per malattie e condizioni rare, secondo il Dipartimento delle assicurazioni della California – ma sono costati alle assicurazioni quasi la metà della loro spesa totale per quell’anno.

Le sfide per le assicurazioni sanitarie cresceranno ulteriormente poiché schemi di pagamento alternativi, come la determinazione del prezzo dei farmaci basata sul valore, saranno sempre più adottati. I contratti basati sul valore determinano i prezzi dei farmaci in base agli esiti dei pazienti e prevedono accordi come il rimborso delle case farmaceutiche alle compagnie assicurative per i farmaci che non funzionano. Ciò riduce alcuni rischi per le assicurazioni sanitarie, ma le compagnie assicurative devono comunque capire come navigare in tali schemi, tenendo traccia di quale denaro è associato a quali pazienti e trattamenti, e come procedere quando le persone lasciano per altre assicurazioni, sia per scelta perché hanno cambiato lavoro.

Il cambiamento è fondamentale per avanzare l’innovazione sanitaria e medica

Se non viene affrontato, questo dilemma rappresenta una minaccia per l’innovazione medica. Se le organizzazioni di assistenza o le società abbandonano la copertura in massa a causa di premi aumentati o elevati, le assicurazioni sanitarie potrebbero semplicemente rifiutare di coprire queste terapie innovative, lasciando i pazienti senza le cure salvavita di cui hanno bisogno.

O, le società farmaceutiche potrebbero decidere di non sviluppare o commercializzare terapie se non possono ottenere che le assicurazioni le paghino. Ad esempio, Bluebird Bio ha deciso di ritirarsi dal mercato europeo dopo aver fallito nel raggiungere un accordo con i pagatori, che si sono rifiutati di rimborsare l’azienda per la sua terapia ad alto costo per la leucodistrofia cerebrale. Questo è stato in realtà il secondo trattamento che Bluebird ha ritirato dal mercato dell’UE, dopo aver ritirato Zybtenglo, un trattamento per la beta-talassemia grave, dal mercato tedesco dopo che le assicurazioni si sono rifiutate di pagare 1,8 milioni di dollari per trattamento della sua terapia genica.

In ogni caso – che l’obiettivo sia pagare per terapie costose o rimanere nei mercati – le assicurazioni sanitarie dovranno sviluppare piani solidi per evitare questo scenario.

Ridurre i costi complessivi con l’AI

Tra le strategie principali c’è quella di far sì che le organizzazioni riducano i costi sanitari complessivi – offrendo sconti per una minore partecipazione ai fornitori di cure. Aziende come Pitney Bowes (PBI ) e Marriott hanno ridotto notevolmente le loro spese per i premi assicurativi promuovendo programmi di benessere tra i dipendenti, riducendo così i pagamenti complessivi per le cure.

Come hanno fatto Marriott e Pitney Bowes, le assicurazioni sanitarie potrebbero fornire direttamente incentivi ai membri del piano per la partecipazione e il successo nei programmi di benessere e salute preventiva – e questi incentivi costeranno alle assicurazioni molto meno che pagare per le cure. L’AI può aiutare applicando modelli di prezzo ai dati sui membri del piano – inclusi dati sulle condizioni di salute attuali, problemi di stile di vita, rischi futuri, trattamenti, esiti e altro – le assicurazioni sanitarie possono determinare esattamente dove, offrendo piani di benessere, hanno le maggiori opportunità di risparmiare denaro sui costi sanitari.

Ridurre i costi sanitari complessivi aiuterà a garantire che i prezzi dei premi non aumentino quando uno o due dipendenti richiedono un trattamento innovativo e costoso per una condizione rara. Offrire prezzi equi in aggiunta alla copertura di cui le persone hanno bisogno porterà anche a tassi di ritenzione più alti, consentendo alle assicurazioni sanitarie di trarre vantaggio dal denaro speso per i programmi di benessere o i farmaci innovativi ultra-costosi che trasformano la vita.

I dati svolgeranno un ruolo importante nei piani di pagamento alternativi

Le opzioni di contratto di farmaci alternative, come la determinazione del prezzo basata sul valore, offrono anche un po’ di sollievo alle assicurazioni sanitarie e ai pazienti. Tuttavia, l’attuazione di questi schemi richiede dati sui pazienti in tempo reale, che sono spesso isolati e non disponibili alle compagnie assicurative o farmaceutiche per essere utilizzati per la contrattazione basata sul valore, soprattutto nei casi in cui l’assicurazione dovrebbe essere rimborsata quando un trattamento non ha funzionato, o pagherà in rate in base al progresso del paziente. Le leggi sulla privacy e i sistemi di cartelle cliniche elettroniche condivise devono essere aggiornati per consentire ciò. L’AI deve essere abbracciata per poter analizzare rapidamente e accuratamente i dati per determinare quanto bene abbia funzionato un farmaco.

Inoltre, la regolamentazione governativa o industriale è necessaria per stabilire un quadro che consenta alle compagnie assicurative che hanno pagato per i farmaci in base a contratti basati sul valore di ottenere ancora i rimborsi dalle società farmaceutiche anche dopo che un paziente è passato a un’altra assicurazione. O forse, un’infrastruttura basata sui dati potrebbe includere un sistema in cui le compagnie assicurative si pagano a vicenda quando i pazienti cambiano copertura. In ogni caso, per avere successo, le assicurazioni sanitarie devono sfruttare un’infrastruttura tecnologica moderna progettata per supportare le complessità nella configurazione e nell’amministrazione di questi accordi di condivisione del rischio tra tutti gli stakeholder.

Evidentemente, la storia completa non è ancora stata scritta; molte assicurazioni sanitarie stanno ancora sviluppando strategie su come far fronte ai farmaci ultra-costosi e alla tempesta di determinazione del prezzo basata sul valore in arrivo. In ogni caso, quei piani saranno destinati a prevedere sia la cooperazione con le organizzazioni che pagano i premi, sia l’uso di tecnologie avanzate per ridurre le uscite di pagamento dove e quando possibile, e tracciare le spese, il rimborso e i dati dei pazienti. Le soluzioni tecnologiche sono lì; le assicurazioni sanitarie devono iniziare a implementarle più pienamente.