Hvordan kan forsikringsselskaper håndtere legemidler som koster millioner av dollar? Ved å omfavne data og AI

Oppblomstringen av ultra-ekspensive genbehandlinger og andre avanserte behandlinger for ofte sjeldne sykdommer stiller et dilemma for forsikringsselskaper: Forsikringsselskaper kan finne seg selv å betale store summer for behandlinger for sjeldne sykdommer, mange av dem som bare omfatter en enkelt behandling – og deretter finne seg selv droppet av kunder, tape fremtidige betalinger, samt tape mulige fremtidige besparelser som kan oppstå hvis disse behandlingene faktisk er suksessfulle og reduserer behovet for utvidet omsorg.

Dette, sammen med den høye prisen på legemidlene selv, er en av grunnene til at helseforsikringsselskaper vil måtte bruke avanserte tekniker, som data og AI, sammen med utvidet kundeomsorg. De vil måtte forstå hvor pengene brukes, hva de får for dem, og måter å spare samtidig som de gir omsorg til pasientene.

Utfordringene med å finansiere ultra-ekspensive reseptlegemidler

For tiden er verdens dyreste legemiddel Hemgenix, som behandler alvorlig hemofili B, med en pris på 3,5 millioner dollar. Hemgenix er bare ett av en økende antall svært avanserte og svært dyre genbaserte terapier, brukes til å bekjempe kreft, forebygge blindhet og overvinne sickle-cell-sykdom, blant annet.

Med den økende tilgjengeligheten av disse høyprisede enkeltbehandlinger, vil forsikringsselskaper uten tvil oppleve økt finansiell press. Forsikringsselskaper må finansiere betalingene for disse terapiene med inntekter fra betalingene for mindre dyre behandlinger, og kanskje heve premiene. De må også finne ut hvordan de best kan beholde kundene for å realisere investeringene i dyre terapier. Kunde-“forlating” kan ha en stor innvirkning på betalere; for eksempel, i 2017 var 3% av alle resepter som ble betalt av California-forsikringsselskaper for avanserte “spesiallegemidler” for sjeldne sykdommer og tilstander, ifølge California Department of Insurance – men kostet forsikringsselskaper nesten halvparten av deres totale utgifter for det året.

Utfordringene for forsikringsselskaper vil bare øke når alternative betalingsordninger, som verdi-basert legemiddelprising, blir stadig mer adoptert. Verdi-baserte kontrakter priser legemidler basert på pasientresultater og innebærer avtaler som legemiddelprodusenter som refunderer forsikringsselskaper for legemidler som ikke leverer. Dette fjerner en del risiko fra forsikringsselskaper, men forsikringsselskaper må likevel finne ut hvordan de skal navigere slike ordninger, holde orden på hva pengene er knyttet til hvilke pasienter og behandlinger, og hvordan de skal gå frem når mennesker forlater for andre forsikringsselskaper, enten ved valg fordi de har skiftet jobb.

Endring er kritisk for å fremme helse og medisinsk innovasjon

Hvis disse utfordringene ikke blir håndtert, kan de true medisinsk innovasjon. Hvis helseorganisasjoner eller selskaper dropper dekning en masse på grunn av økte eller høye premier, kan forsikringsselskaper bare nekte å dekke disse innovative terapiene helt, og etterlate pasientene uten den livreddende omsorgen de trenger.

Eller, legemiddelselskaper kan bestemme seg for å ikke utvikle eller markedsføre terapier hvis de ikke kan få forsikringsselskaper til å betale for dem. For eksempel, bestemte Bluebird Bio å trekke seg tilbake fra det europeiske markedet helt etter å ikke ha kommet til enighet med betalere, som nektet å refunderere selskapet for sin dyre behandling for cerebral adrenoleukodystrofi. Dette var faktisk den andre terapien Bluebird trakk tilbake fra EU, etter å ha trukket Zybtenglo, en behandling for alvorlig beta-thalassemi, fra det tyske markedet etter at forsikringsselskaper nektet å betale 1,8 millioner dollar per behandling av sin genbehandling.

Uansett, enten målet er å betale for dyre terapier eller forbli på markedet, må forsikringsselskaper utvikle solide planer for å unngå denne scenariot.

Redusere totale kostnader med AI

Blant de viktigste strategiene er for betalere å sikre at organisasjonene reduserer sine totale helsekostnader – ved å gi rabatter for lavere engasjement med helseleverandører. Selskaper som Pitney Bowes (PBI ) og Marriott reduserte betydelig sine utgifter for helseforsikringspremier ved å fremme helseprogrammer blant ansatte, reduserte totale betalingene for behandlinger.

Liksom Mariott og Pitney Bowes har gjort, kan forsikringsselskaper direkte gi incitamenter til planmedlemmer for å delta og lykkes i helse- og forebyggende helseprogrammer – og disse incitamentene vil koste forsikringsselskaper mye mindre enn å betale for omsorg. AI kan hjelpe ved å bruke prismodeller på data om planmedlemmer – inkludert data om nåværende helseforhold, livsstilsproblemer, fremtidige risikoer, behandlinger, resultater og mer – forsikringsselskaper kan bestemme nøyaktig hvor, ved å tilby helseprogrammer, de har de største mulighetene til å spare penger på medisinske kostnader.

Redusere helsekostnadene totalt vil hjelpe til å sikre at premieprisene ikke stiger når en eller to ansatte krever en innovativ og dyre behandling for en sjelden tilstand. Å tilby rettferdige priser i tillegg til dekningen folk trenger, vil også føre til høyere oppholdsrater, og tillate forsikringsselskaper å dra nytte av penger brukt på helseprogrammer eller de ultra-ekspensive innovative legemidlene som faktisk forandrer liv.

Data vil spille en stor rolle i alternative betalingsplaner

Alternative legemiddelkontraktalternativer, som verdi-basert prising, tilbyr også en del lettelse for forsikringsselskaper og pasienter. Men implementering av disse ordningene krever sanntids pasientdata, som ofte er isolert og ikke tilgjengelig for forsikringsselskaper eller legemiddelselskaper for å bruke til verdi-basert kontrahering, spesielt i tilfeller hvor forsikringsselskapet bør refunderes når en behandling ikke virker, eller vil betale i rate etter pasientens fremgang. Personvernlover og felles elektroniske helsejournaler må oppdateres for å tillate dette. AI må omfavnes for å kunne raskt og nøyaktig analysere data for å bestemme hvordan godt et legemiddel har virket.

I tillegg er det nødvendig med regjerings- eller bransjeregulering for å etablere en ramme som tillater forsikringsselskaper som har betalt for legemidler under verdi-baserte kontrakter å likevel motta refusjon fra legemiddelselskaper selv etter at en pasient forlater for et annet forsikringsselskap. Eller, kanskje en slik data-basert infrastruktur kan inkludere et system hvor forsikringsselskaper betaler hverandre tilbake når pasienter bytter dekning. Uansett hvordan det fungerer nøyaktig, må forsikringsselskaper for å være suksessfulle, utnytte en moderne teknologisk infrastruktur som er designet for å støtte kompleksiteten i konfigurasjon og administrasjon av disse risikodelingsordningene over alle interessenter.

Det er tydelig at hele historien her ikke er skrevet enda; mange forsikringsselskaper er fortsatt i ferd med å utvikle strategier for å håndtere flere ultra-ekspensive legemidler og den kommende verdi-baserte prisingstormen. Uansett, disse planene vil innebære både samarbeid med organisasjoner som betaler premiene, og bruk av avansert teknologi for å redusere betalingsutgifter hvor og når mulig, og spore utgifter, refusjon og pasientdata. Teknologiske løsninger er der ute; forsikringsselskaper må begynne å implementere dem mer fullstendig.