正しい健康保険プランを選ぶのにトラブルがある? アルゴリズムを決定させる

ibmワトソン

手頃な価格のケア法(ACA)の1つの重要な目標は、消費者に保険者よりも多くの選択肢を与えることによって医療費を削減することでした。

経済理論は、消費者が競争の激しい市場で積極的に情報を積極的に選択した場合、企業は価格を引き下げて提供品の品質を向上させることで対応することを示しています。

しかし、理論はさておき、 経験的研究 ショー 消費者 実際には、特に健康保険のような複雑な市場では、実際にはこのように行動しないでください。

この現実は、政府の政策が効果的に保健医療のコストを抑制し(保険料の一部を払う)、保険料を削減することをより困難にしています。 それはまた、多くの個人がおそらく健康保険に必要な額よりも多くの費用を支払っていることを意味します。

それで、人々がより良い保険決定をするのを助けるためにできることは何ですか?

最近の論文 私はバークレー仲間のエコノミスト、ジョナサン・コルスタッドと共著し、私たちは、個人化されたデータが消費者を助けることができ、その結果健康市場をより効率的にする方法を評価しました。

多くのオプション、多くの混乱

3で初めて2014兆米ドルに達するヘルスケア支出をコントロールすることは、政策決定者にとって特に重要な課題です。 支出の伸びは、ACAが譲渡された時点を中心に過去の平均を下回りましたが、 加速された.

連邦および州の規制当局は、保険者に価格と品質を競争させ、消費者に幅広いオプションを提供するようACA取引所を作りました。

プランD処方薬の保険適用範囲など、いくつかのメディケア市場は同じことをしていますが、医療保険を提供する企業も、 私的に促進された取引所.

しかし、個人にもっと多くのオプションを与えることは、最初の一歩です。 研究ショー 利用可能な情報が不足しているために積極的に買い物をしている間に消費者が間違いを犯すこと、 限られた理解 保険の、またはそれの全体的な面倒だけ。 これらの困難は、その選択がほんの数か数十かにかかわらず存在する。

これは消費者が去ることを導く 数百 テーブル上に何千ドルもあります。 また、選択慣性消費者が賢明な初期選択をするかもしれないが、新しい情報が出現したり条件が変化したりするにつれて、フォローアップに失敗し、積極的に再考することができない。 それはまた、時間の経過とともに彼らに多くのお金をかけることになります。

私たちの研究では、これらの問題を解決する方法を検討しました。

ターゲットとする消費者の推奨事項

1つの方法は、個人の健康管理のニーズと好みに関する詳細なデータに基づいて、ユーザーに特定のプランの推奨事項を提供することです。

パーソナライズされた情報は、個人の予期される健康リスク、財務リスクの食欲および医師の好みに基づいています。 これらの方針は、各選択肢を消費者が容易に理解し、関心を持つ指標(例えば、次年度の各計画における予想支出)に関連付けることによって、所与の消費者にとって最良の選択肢を強調する。

幅広い目標は、消費者データとテクノロジーの力を活用して、すでに他の場所で見られているような、保険市場における効果的な提言を行うことです。 たとえば、Amazonは購入履歴と閲覧データを使用して、どのような追加製品をおすすめしているのかを推薦し、Googleは膨大な情報を処理してカスタマイズ広告をカスタマイズします。

このような状況を保険市場に導入するには、すでにいくつかの進展があります。

しかし、重要な懸案事項は、そのような政策 十分に効果がありません. 経験的証拠 たとえ消費者を情報の井戸に導いても、必ずしも彼らに飲酒を強制するとは限りません。

スマートなデフォルトが答えかもしれない

したがって、パーソナライズされたデータと推奨事項を提供するだけでは、消費者がより良い選択をするのに十分ではない場合、より積極的なポリシーが有効になりますか?

1つの方法は、ユーザー固有の情報に基づいて消費者を好ましい計画に自動的に配置する「スマートなデフォルト」です。 人々に推奨事項を要求する代わりに、最適なオプションが選択されます。

これらのスマートなデフォルトは、各個人のデータに基づいて慎重にターゲット設定されますが、バインドされていないため、消費者はいつでも別のオプションに切り替えることができます。

本書で提案したスマート・デフォルトは、消費者固有の人口統計および健康ニーズに関する詳細なデータと、健康計画の価値モデルに基づいています。 スマート・デフォルトは、過去の医学的主張や人口統計情報などのデータを使用して、別の計画に切り替えることが理にかなっているかどうかを判断することで機能します。 経済モデルと具体的な価値の閾値は、どのくらいのリスクを取るべきか、スイッチからどのくらいの節約を得なければならないかを管理するために、最初に設定されています。

コンピュータアルゴリズムで実装されたその経済モデルは、財政的利益、主要な医療事故の場合のリスクへの曝露、および適切な医師へのアクセスを考慮する。

適切な条件が満たされている(多かれ少なかれ積極的な)場合、消費者は新しいプランにデフォルトされます。 右側の図は、プロセスをより詳細に示しています。

例えば、年間プレミアム$ 4,000のプランに登録され、特定の医師セットにアクセスできる糖尿病患者を考えてみましょう。 プレミアムの上に、患者は 予想 年に別の$ 2,000を費やす 費用分担 - 控除、約束のための診療報酬、処方箋、血糖値その他のサービスを検査するための機器 - 最大$ 8,000。

スマートデフォルトアルゴリズムは、患者の年次支出を「有意義に減少させる」選択肢が市場に存在するかどうかを最初に検討します。 しきい値が$ 1,000に設定されている場合、アルゴリズムは、患者がプレミアムと費用分担で$ 5,000以上を費やすことを期待するオプションを検索します。

さらに2つの条件が満たされなければなりません。患者が見ている医師は、計画のネットワークにいなければならず、選択肢はあまりにも多くの追加的な財務リスク(費用分担のために最大)にさらされませんでした。 したがって、財務リスクのしきい値が$ 500に設定されている場合、代替プランは最大$ 8,500で最大限にする必要があります。

患者は計画に自動登録され、年間$ 1,000の予期された節約と追加費用の500の最悪のシナリオが予想されます。

これまでのところ、そのような不履行は医療保険市場で控えめにしか使われていなかった。 しかし、従業員がどのくらい年金制度に貢献するかを選択できるようにするなどの他の状況では、スマート・デフォルトが証明されています 著しく効果的 選択肢の質を向上させる。

たとえば、仕事中に401(k)プランをお持ちの場合、このスマートなデフォルトシステムを使用して、あなたの状況に最適なプランを立てることができます。 これは、オプションがよりシンプルで、データが豊富であるため、退職金の節約に役立ちます。

スマートなデフォルトの問題

それでは、現在、医療保険市場でスマートデフォルトをより広範に使用しているのはなぜですか?

まず、政策立案者や雇用者は、このような強力な方法で保険の選択を促すような政策を実施することに消極的である可能性が高い。 たとえば、デフォルト設定が過度に攻撃的である場合、多くの消費者は、平均的な人がより良くなっても、悪化させる計画に自動登録される可能性があります。

これには、自動登録のしきい値を非常に控えめに設定して、実質的な期待利得を持つ消費者のみが影響を受けるようにすることができます(潜在的な利点も減少します)。

しかしながら、より根本的な問題は、データの欠如である。 残念なことに、規制当局は、スマート・デフォルト・ポリシーを正確に実施するために必要なパーソナライズされた健康リスク、保険の利用および人口統計に関するリアルタイムの消費者データを、しばしば持っていません(年金選択にも当てはまります)。 理由の1つは、保険会社は、自らが独自の理由で規制当局とのデータの共有を拒否することが多く、 最高裁判所は支持した 彼らの立場。

このような場合でも、スマートなデフォルトは可能ですが、消費者には価値が低く、実装においてはより慎重でなければなりません。

その他の考慮事項

消費者の選択が、より自由に流れる自然なプロセスではなく、アルゴリズムによって推進される市場競争の影響についてはほとんど知られていない。

たとえば、保険会社は、アルゴリズムの既知の機能を体系的に活用して、より多くの人々を計画に押し込もうとする可能性があります(Googleとインタラクションする広告主様と同様)? あるいは、個人が自分の保険を選ぶプロセスに従事することが少なくなります。つまり、実際にどのようなメリットがあり、それに関連するリスクについての情報は少ないでしょうか?

スマートなデフォルトのようなポリシーを実装することで、消費者が最小限の欠点でより良い選択をするのを助けることができるかどうかを判断するには、コンピュータアルゴリズムが消費者の選択を可能にする結果を理解することが重要です。 しかし、保険会社が規制当局とより詳細なデータを共有し始めるまでは不可能である。

著者について会話

ハンドベンBen Handel、カリフォルニア大学バークレー校経済学部助教授。 彼の研究は、消費者の意思決定と健康保険市場の市場設計を研究し、消費者の意思決定と市場規制との間の相互作用を示している。

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

関連書籍:

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