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借助大數據選擇更適合的健康保險
發(fā)布時間:2021-05-02 21:42:27

大量證據表明,在醫(yī)療保險方面,人們很難做出選擇。我們想弄清楚哪種類型的工具可以幫助人們做出決策。----凱特?本多夫(M. Kate Bundorf)


斯坦福大學醫(yī)學院副教授凱特?邦多夫(Kate Bundorf)表示:“有大量證據表明,人們在選擇健康保險時會遇到困難?!?復雜性可能是壓倒性的,結果,人們經常選擇次優(yōu)計劃,以更高的成本對其進行懲罰并創(chuàng)建效率低下的市場。“因此,我們想弄清楚哪種類型的工具可以幫助人們做出決策,”本多夫說。


她與斯坦福醫(yī)學院的Maria Polyakova和加利福尼亞大學圣地亞哥分校的Ming Tai-Seale一起,開發(fā)了一種基于網絡的工具,該工具具有一種算法,該算法將Medicare Part D參保人的病歷與處方藥的最佳健康保險相匹配毒品。使用該算法的人更有可能更改為更好的計劃。他們還報告說,他們對選擇健康保險的過程更加滿意,盡管他們最終花了更多時間在上面。


使保險選擇更輕松,更好
研究參與者被分配到對照組或兩種治療方法之一。對照組被引導到現有的在線Medicare資源中,以從他們可用的22種處方計劃中選擇一種。同時,治療組獲得了算法的支持,該算法自動從他們的病歷中提取信息,并將其與處方藥計劃進行匹配。在審查他們的選擇時,兩個治療組都可以在線查看表格,該表格顯示了每個計劃的可能成本的個性化分析。除此之外,其中一個治療組還顯示了每個計劃的“專家評分”,即該算法產生的用于對計劃進行排名的數字(從0到100);表格頂部突出顯示了三個最佳選項。


兩種治療方法都鼓勵人們改用更優(yōu)惠的保險計劃,但是這種結合“專家”建議和成本估算的方法被證明更為有效。與對照組相比,接受這種治療的參與者選擇計劃的頻率提高了36%。Bundorf說:“我們發(fā)現了明確的證據,表明干預措施改變了人們的行為,特別是在我們提供專家建議的情況下?!?


在實驗的背景下,這些更改為消費者節(jié)省了270,000美元。盡管這似乎是一個相對較小的數字,但它與能夠獲得專家推薦的316個治療對象的相對較小的存儲庫有關。如果將相同的影響推算到參加Medicare D部分的近2500萬人,并假設參與率與本多夫和她的同事在該實驗中所看到的相同,則將節(jié)省6.8億美元。鑒于該工具本身的開發(fā)成本不到180萬美元,這一點尤其值得注意。


穿越政策世界

盡管實際含義很明確,但是有兩個重要的考慮因素可緩和將這一發(fā)現轉化為政策的可能性。
首先,一小部分符合條件的人選擇參加研究。最后,在將近30,000名受邀者中,有1,185人參加了這項研究;最終加入的人比不參加的人更精通技術。最重要的是,研究人員擔心,那些受益最大的人可能沒有選擇參加。


“選擇與算法進行交互的人是老練的消費者;他們是尋找信息的活躍購物者?!?Polyakova說?!斑@表明,如果我們想改善目前計劃最糟糕的人們的選擇,那么僅僅在線提供該工具將無法解決問題。” 有必要采取更加積極主動的方法。


其次,該研究的總體人口統(tǒng)計學不能代表更廣泛的Medicare人口。本多夫和她的同事與帕洛阿爾托醫(yī)學基金會合作進行了這項實驗,這意味著參加實驗的人住在該國最富裕,技術最先進的地區(qū)之一。結果是否能一概而論。Polyakova說:“可以想象,其他地方的人,他們的收入較低,很少接觸這類工具,他們的行為可能會完全不同。”


算法獲勝(和警告)

本多夫和她的同事們一開始不確定這種干預是否會改變行為。大量證據表明,僅向人們提供信息不會影響結果。但是結果指向了這項研究的巧妙設計之一:通過進行兩種截然不同的處理,研究人員能夠單獨衡量信息的效果-顯示每個計劃的消費者總費用-以及與信息配對的專家建議。


“咨詢的作用與信息有所不同,Polyakova說?!爱斎藗兘佑|到建議時,它不僅會改變他們對產品的知識,而且還會改變他們實際對產品功能的重視程度。

她指出,這具有復雜而重要的含義。我們傾向于將軟件視為中立的-Microsoft Excel沒有議程-但是現代算法并非總是如此。公司可以并且可能會從戰(zhàn)略上部署建議算法,也許是為了推廣某種產品或增加收入,而在此過程中隱藏的將是這些算法改變我們如何評價不同產品的方式。

Polyakova說:“如果人們對這種算法建議做出響應,那么不久的將來就會變得非常有趣?!?“有關如何保護消費者免受非良性干預的許多政策和法規(guī)問題將很快引起我們的關注?!?

 

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