保険会社は、100万ドルを超える薬価に対処するためにどうすればよいのか？ データとAIを活用すること

希少な疾患に対する超高額の遺伝子治療や他の高度な治療の出現は、保険会社にとって難題を提起しています。保険会社は、希少な疾患の治療に対して多大な金額を支払うことになるかもしれませんが、その後、顧客が離脱し、将来の支払いを失うだけでなく、治療が成功して長期的なケアの必要性が減少する場合に得られる将来の節約の可能性も失うことになります。

これは、薬剤自体の高額な費用とともに、保険会社が高度な技術、例えばデータとAIを利用し、拡大した顧客ケアを提供する必要がある理由の1つです。保険会社は、どこに金額が費やされているか、どのような価値が得られているか、また患者に対してケアを提供しながら節約する方法を理解する必要があります。

超高額な処方薬の資金調達の課題

現在、世界で最も高額な薬は、重度のヘモフィリアBを治療するヘムゲニックスで、価格は$3.5百万です。ヘムゲニックスは、がん、盲目、シックル細胞症などを治療するために使用される、非常に高度で高額な遺伝子ベースの治療の増え続ける数の一つです。

これらの高額な単回治療が利用可能になるにつれて、保険会社は財政的な圧力に直面することになります。保険会社は、安価な治療の支払いから得た収入で、高額な治療の費用を賄う必要があります。また、顧客を維持する方法を考えなければなりません。顧客の「離脱」は、保険会社に大きな影響を与える可能性があります。例えば、2017年には、カリフォルニアの保険会社が支払った処方薬の3%が、希少な疾患や状態に対する高度な「特性薬」でしたが、保険会社の総支出の半分近くを占めました。

保険会社が直面する課題は、代替の支払い方式、例えば価値ベースの薬価設定が広く採用されるにつれて、さらに増すことになります。価値ベースの契約では、薬の価格が患者さんの結果に基づいて設定され、薬剤会社が効果のない薬に対して保険会社に返金するような契約が含まれます。これにより、保険会社のリスクは軽減されますが、保険会社はまだ、これらの方式をどのように乗り切るかを考えなければなりません。どの患者さんと治療に対してどのくらいのお金が関連しているかを追跡し、患者さんが他の保険会社に移ったときにどうするかを考える必要があります。

ヘルスケアと医療の革新を進めるために変化は重要

これらの課題が解決されなければ、医療の革新が脅かされることになります。保険会社が、高額な保険料のためにこれらの革新的な治療をすべて拒否する場合、患者さんは必要な命の助けとなる治療を受けることができなくなります。

または、薬剤会社が、保険会社が支払わない場合、治療を開発したり販売したりしない可能性があります。例えば、Bluebird Bioは、欧州市場から完全に撤退することを決定しました。なぜなら、保険会社が、高額な治療の費用を支払うことを拒否したからです。Bluebird Bioは、重度のアドレノレウコジストロフィーに対する治療を、ドイツ市場から撤回しました。なぜなら、保険会社が、遺伝子治療の費用、180万ドルを支払うことを拒否したからです。

どちらの場合でも、保険会社は、費用の高い治療を支払うか、市場に留まるために、堅実な計画を立てる必要があります。

AIを使用して全体的なコストを削減する

保険会社が採用する戦略の第一は、組織が全体的なヘルスケアコストを削減することです。ケアプロバイダーとの関与を減らすことで割引を提供することができます。Pitney Bowes (PBI ) やMarriottのような会社は、従業員の中でウェルネスプログラムを推進することで、健康保険料の支出を大幅に削減しました。

保険会社は、MarriottやPitney Bowesが行っているように、プラン参加者に、ウェルネスプログラムや予防的なヘルスケアプログラムに参加し、成功することでインセンティブを提供できます。インセンティブの費用は、治療の費用よりもはるかに低くなります。AIを使用することで、プラン参加者のデータ、現在の健康状態、ライフスタイルの問題、将来のリスク、治療、結果などを分析することで、保険会社は、ウェルネスプランを提供することで、どこで医療コストを節約できるかを正確に判断できます。

全体的なヘルスケアコストを削減することで、保険料の価格が、1人または2人の従業員が希少な状態の治療を受ける場合に上昇することはありません。また、公正な価格を提供することで、保険会社は、必要なケアを提供することができます。さらに、保険会社は、ウェルネスプログラムや、命を変える超高額な革新的な薬剤に費やしたお金から利益を得ることができます。

代替の支払い計画ではデータが重要な役割を果たす

代替の薬剤契約オプション、例えば価値ベースの価格設定も、保険会社と患者さんにとって、ある程度の救済を提供します。しかし、これらの方式を実施するには、リアルタイムの患者さんのデータが必要です。このデータは、保険会社や薬剤会社が価値ベースの契約に使用するために利用できないことが多く、特に、治療が効果がない場合に保険会社が返金を受ける必要がある場合や、患者さんの進捗に応じて支払いを行う場合にそうです。プライバシー法と共有された電子ヘルスレコードシステムは、このデータを利用可能にするために更新する必要があります。AIを使用することで、データを迅速に正確に分析し、薬剤がどの程度効果があったかを判断できます。

さらに、政府や業界の規制が必要です。保険会社が価値ベースの契約に基づいて薬剤の費用を支払った場合、患者さんが他の保険会社に移った場合でも、薬剤会社から返金を受け取ることができる枠組みを確立する必要があります。あるいは、保険会社が患者さんが保険を変更した場合に、互いに返金を行うシステムが必要かもしれません。どのように機能するにしろ、保険会社は、これらのリスクシェアリングの複雑さをサポートするために設計されたモダンテクノロジーインフラストラクチャを活用する必要があります。

明らかに、この物語はまだ書かれていません。多くの保険会社はまだ、超高額な薬剤や価値ベースの価格設定の嵐に対処するための戦略を開発しています。しかし、どのような計画であっても、保険料を支払う組織との協力と、可能な限り支払いを削減し、支出、返金、患者さんのデータを追跡するための先進的なテクノロジーの使用が含まれることになります。テクノロジー解決策はあります。保険会社は、それらをより十分に実施する必要があります。