Як страховикам впоратися з мільйонними цінами на рецептурні ліки? З допомогою даних та штучного інтелекту

Поява ультрадорогих генетичних терапій та інших передових методів лікування рідкісних захворювань створює дилему для страхових компаній: страховикам можуть довестися великі витрати на лікування рідкісних захворювань, більшість з яких потребує лише одного лікування – і потім вони можуть бути залишені клієнтами, втрачаючи майбутні платежі, а також втрачаючи потенційні майбутні збереження, які можуть бути досягнуті, якщо ці методи лікування дійсно успішні та зменшують потребу в тривалому лікуванні.

Це, разом з високою ціною самих ліків, є однією з причин, чому страхові компанії будуть змушені використовувати передові методи, такі як дані та штучний інтелект, разом з розширеною допомогою клієнтам. Вони повинні зрозуміти, де їхні гроші витрачаються, яку користь вони отримують від цього, і шляхи заощадження коштів, одночасно забезпечуючи допомогу пацієнтам.

Виклики фінансування ультрадорогих рецептурних ліків

Наразі найдрібнішою ліками у світі є Hemgenix, який використовується для лікування важкої гемофілії Б, і його ціна становить 3,5 мільйона доларів. Hemgenix є лише одним з розростаючої кількості дуже передових і дорогих генетичних терапій, які використовуються для боротьби з раком, профілактики сліпоти та лікування серповидно-клітинної анемії та інших захворювань.

З підвищенням доступності цих дорогих методів лікування страховикам, безумовно, доведеться пережити збільшення фінансового тиску. Страховикам потрібно буде фінансувати платежі за ці методи лікування за рахунок коштів, отриманих від платежів за менш дорогі методи лікування, і, можливо, підвищувати премії. Вони також повинні вирішити, як найкраще утримувати клієнтів, щоб реалізувати свої інвестиції в дорогі методи лікування. “Залишення” клієнтами може мати великий вплив на страховиків; наприклад, у 2017 році 3% усіх рецептурних ліків, оплачених страховиками Каліфорнії, були призначені для передових “спеціальних ліків” для рідкісних захворювань і станів, згідно з Департаментом страхування Каліфорнії – але коштували страховикам майже половину їхніх загальних витрат за той рік.

Виклики для страховиків будуть тільки зростати, оскільки альтернативні схеми оплати, такі як оплата за результатами, будуть все частіше застосовуватися. Контракти, засновані на результатах, цінують ліки на основі результатів лікування пацієнтів і передбачають угоди, такі як повернення коштів страховикам за ліки, які не дали результатів. Це знижує деякий ризик для страховиків, але страхові компанії все одно повинні вирішити, як орієнтуватися в таких схемах, відстежувати, які кошти пов’язані з якими пацієнтами і методами лікування, і як продовжувати, коли люди залишають інших страховиків, незалежно від того, чи це відбувається через зміну роботи.

Зміни критичні для розвитку охорони здоров’я та медичної інновації

Якщо ці виклики не будуть вирішені, вони можуть загрожувати медичній інновації. Якщо організації охорони здоров’я або корпорації відмовляться від страхування через підвищення премій, страхові компанії можуть просто відмовитися від страхування цих інноваційних методів лікування зовсім, залишаючи пацієнтів без необхідної їм допомоги.

Або компанії, що займаються фармацевтикою, можуть вирішити не розробляти або продавати методи лікування, якщо вони не можуть отримати від страховиків оплату за них. Наприклад, Bluebird Bio вирішила відмовитися від європейського ринку зовсім після невдалих переговорів з платниками, які відмовилися повернути компанії кошти за її дорогі методи лікування церебральної адренолейкодистрофії. Це був уже другий метод лікування, який Bluebird Bio вивела з європейського ринку, після виведення Zybtenglo, методу лікування важкої бета-таласемії, з німецького ринку після того, як страховiki відмовилися платити 1,8 мільйона доларів за одне лікування генетичної терапії.

Як би то не було – чи то метою є оплата дорогих методів лікування, чи залишатися на ринках – страховикам доведеться розробити солідні плани, щоб уникнути цього сценарію.

Зниження загальних витрат за допомогою штучного інтелекту

Перш за все серед стратегій є забезпечення того, щоб організації знижували загальні витрати на охорону здоров’я – надаючи знижки за меншу участь у лікуванні. Компанії, такі як Pitney Bowes (PBI ) і Marriott, суттєво знизили свої витрати на страхові премії, пропагуючи програми охорони здоров’я серед працівників, знижуючи загальні платежі за лікування.

Як і Marriott та Pitney Bowes зробили, страховикам можна було б безпосередньо надавати стимули учасникам планів за участь і успіх у програмах охорони здоров’я та профілактики – і ці стимули коштуватимуть страховикам значно менше, ніж оплата за лікування. Штучний інтелект може допомогти, застосовуючи цінові моделі до даних про учасників планів – включаючи дані про поточні захворювання, проблеми зі способом життя, майбутні ризики, лікування, результати та інше – страховикам можна визначити, де, пропонуючи програми охорони здоров’я, вони мають найбільші можливості заощадити кошти на медичних витратах.

Зниження витрат на охорону здоров’я загалом допоможе забезпечити, щоб премії не зростали, коли один чи два працівники потребують інноваційного і дорогого методу лікування рідкісного захворювання. Надання справедливих цін, разом з необхідним покриттям, також призведе до вищого рівня утримання клієнтів, дозволяючи страховикам отримувати вигоду від коштів, витрачених на програми охорони здоров’я або ультрадорогих інноваційних ліків, які дійсно змінюють життя.

Дані відіграють велику роль в альтернативних планах оплати

Альтернативні варіанти контрактів на ліки, такі як оплата за результатами, також пропонують деяке полегшення страховикам і пацієнтам. Але реалізація цих схем вимагає даних про пацієнтів в режимі реального часу, які часто не доступні страховим компаніям або фармацевтичним компаніям для використання в контрактах, заснованих на результатах, особливо в тих випадках, коли страховикам слід повернути кошти, коли лікування не дало результатів, або сплачувати в.installments згідно з прогресом пацієнта. Закони про конфіденційність і спільні електронні системи охорони здоров’я повинні бути оновлені, щоб дозволити це. Штучний інтелект повинен бути прийнятий, щоб швидко і точно аналізувати дані, щоб визначити, наскільки добре ліки працювали.

Крім того, державному або галузевому регулюванню потрібно створити рамки, які дозволять страховим компаніям, які сплатили кошти за ліки в рамках контрактів, заснованих на результатах, все одно отримувати повернення коштів від фармацевтичних компаній, навіть якщо пацієнт залишить іншого страховика. Або, можливо, така інфраструктура, заснована на даних, могла б включати систему, в якій страхові компанії платять одна одній, коли пацієнти змінюють покриття. Як би то не було, страховикам потрібно буде використовувати сучасну технологічну інфраструктуру, призначену для підтримки складностей у конфігурації та адміністративному управлінні цими угодами про розподіл ризиків серед усіх учасників.

Чітко, що повна історія тут ще не написана; багато страховиків все ще розробляють стратегії, щоб впоратися з більш дорогими ліками та майбутнім штормом оплати за результатами. В будь-якому випадку, ці плани будуть включати співпрацю з організаціями, які сплачують премії, та використання передових технологій для зниження витрат, де і коли це можливо, та відстежування витрат, повернення коштів і даних про пацієнтів. Технологічні рішення існують; страховикам потрібно почати їх реалізовувати більш повністю.