Dữ liệu lớn có thể giúp bạn chọn bảo hiểm y tế tốt hơn như thế nào
Mọi người có một thời gian khó khăn để đưa ra lựa chọn khi nói đến bảo hiểm y tế, vì vậy các nhà nghiên cứu đang phát triển các công cụ để giúp bệnh nhân đưa ra quyết định tốt nhất.
Có rất nhiều sự lựa chọn dễ dàng cho người tiêu dùng. Kẹp giấy: dễ dàng. Bọt biển đĩa: dễ dàng. Những sản phẩm đó ngồi ở một đầu của quang phổ. Ở đầu bên kia, vô cùng xa vời, là bảo hiểm y tế.
Điều đó thật khó khăn.
Bằng chứng cho thấy, mọi người có một thời gian khó khăn khi đưa ra lựa chọn khi nói đến bảo hiểm y tế, ông Cameron Bundorf , phó giáo sư tại Trường Y khoa Stanford với một cuộc hẹn lịch sự tại Trường Kinh doanh tốt nghiệp Stanford. Sự phức tạp có thể là quá lớn và do đó, mọi người thường chọn các kế hoạch dưới mức tối ưu để trừng phạt họ với chi phí cao hơn và tạo ra thị trường không hiệu quả. Vì vậy, chúng tôi muốn tìm ra loại công cụ nào sẽ giúp mọi người đưa ra quyết định, Bund nói Bundorf.
Với Maria Polyakova của Trường Y khoa Stanford và Ming Tai-seale của Đại học California, San Diego, cô đã phát triển một công cụ dựa trên web với thuật toán phù hợp với hồ sơ y tế của những người đăng ký Medicare Phần D với các lựa chọn bảo hiểm sức khỏe tốt nhất để kê đơn thuốc. Những người đã sử dụng thuật toán có nhiều khả năng thay đổi sang một kế hoạch tốt hơn. Họ cũng báo cáo sự hài lòng hơn với quá trình lựa chọn bảo hiểm y tế, mặc dù cuối cùng họ đã dành nhiều thời gian hơn cho nó.
LÀM CHO SỰ LỰA CHỌN BẢO HIỂM DỄ DÀNG VÀ TỐT HƠN
Những người tham gia nghiên cứu được chỉ định vào nhóm đối chứng hoặc một trong hai phương pháp điều trị. Nhóm kiểm soát được chuyển đến các tài nguyên Medicare trực tuyến hiện có để chọn một trong 22 chương trình kê đơn có sẵn cho họ. Trong khi đó, các nhóm điều trị đã nhận được hỗ trợ từ thuật toán, tự động lấy thông tin từ hồ sơ y tế của họ và đối chiếu với các chương trình thuốc theo toa. Khi xem xét các lựa chọn của họ, cả hai nhóm điều trị đều có thể xem một bảng trực tuyến cho thấy phân tích cá nhân về chi phí có thể có cho mỗi kế hoạch. Thêm vào đó, một trong các nhóm điều trị đã được hiển thị một điểm số chuyên gia của người dùng cho mỗi kế hoạch, một số từ 0 đến 100, thuật toán được tạo ra để xếp hạng các kế hoạch; ba tùy chọn tốt nhất đã được tô sáng ở đầu bảng.
Cả hai phương pháp điều trị đều khuyến khích mọi người thay đổi sang các chương trình bảo hiểm có lợi hơn, nhưng việc điều trị bao gồm các đề xuất của chuyên gia về vụng trộm cùng với ước tính chi phí tỏ ra hiệu quả hơn. Những người tham gia điều trị này đã chọn chuyển đổi kế hoạch thường xuyên hơn 36% so với những người trong nhóm kiểm soát. Chúng tôi đã tìm thấy bằng chứng rõ ràng rằng sự can thiệp đã thay đổi hành vi của mọi người, đặc biệt là trong trường hợp khi chúng tôi đưa ra lời khuyên chuyên môn, ông Bundorf nói.
Trong bối cảnh thử nghiệm, những thay đổi này đã tạo ra 270.000 đô la tiền tiết kiệm cho người tiêu dùng. Và trong khi điều này có vẻ là một con số tương đối nhỏ, nó được gắn với một nhóm tương đối nhỏ gồm 316 đối tượng điều trị có quyền truy cập vào khuyến nghị của chuyên gia. Nếu các tác động tương tự được ngoại suy đối với gần 25 triệu người đăng ký tham gia Medicare Phần D, và giả sử tỷ lệ tham gia tương đương như Bundorf và các đồng nghiệp của cô đã thấy trong thí nghiệm này thì tiết kiệm được sẽ là $ 680 triệu. Điều này đặc biệt đáng chú ý do bản thân công cụ này có giá dưới 1,8 triệu đô la để phát triển.
BĂNG QUA THẾ GIỚI CHÍNH SÁCH
Mặc dù ý nghĩa thực tế là rõ ràng, hai cân nhắc quan trọng kiểm duyệt việc dịch phát hiện này thành chính sách.
Đầu tiên, một phần nhỏ những người đủ điều kiện tham gia nghiên cứu đã chọn đăng ký. Cuối cùng, 1.185 người đã tham gia vào nghiên cứu trong số gần 30.000 người được mời; và những người cuối cùng tham gia là những người am hiểu công nghệ hơn những người không tham gia. Trên hết, các nhà nghiên cứu lo lắng rằng những người có lợi nhất có thể không được bầu tham gia.
Những người chọn tương tác với thuật toán là những người tiêu dùng tinh vi; Polyakova nói rằng họ là những người mua sắm tích cực, những người đang tìm kiếm thông tin. Điều này cho thấy rằng nếu chúng tôi muốn cải thiện sự lựa chọn của những người hiện đang có kế hoạch tồi tệ nhất, thì chỉ cần cung cấp công cụ trực tuyến sẽ không giải quyết được vấn đề. Một cách tiếp cận chủ động hơn là cần thiết.
Thứ hai, toàn bộ nhân khẩu học của nghiên cứu không phải là đại diện cho dân số Medicare rộng lớn hơn. Bundorf và các đồng nghiệp của cô đã hợp tác với Tổ chức Y tế Palo Alto để thực hiện thí nghiệm, điều đó có nghĩa là những người tham gia sống ở một trong những khu vực giàu có và công nghệ nhất của đất nước. Cho dù kết quả sẽ tổng quát hóa là không biết. Polyakova nói rằng mọi người ở những nơi khác, những người có thu nhập thấp hơn và ít tiếp xúc với các công cụ như thế này, có thể cư xử hoàn toàn khác nhau.
MỘT THUẬT TOÁN GIÀNH CHIẾN THẮNG (VÀ MỘT CẢNH BÁO)
Bundorf và các đồng nghiệp của cô không chắc chắn ngay từ đầu rằng sự can thiệp này sẽ thay đổi hành vi. Một đống bằng chứng cho thấy rằng chỉ cần cung cấp cho mọi người thông tin không ảnh hưởng đến kết quả. Nhưng kết quả chỉ ra một trong những thiết kế thông minh của nghiên cứu: Bằng hai phương pháp điều trị riêng biệt, các nhà nghiên cứu có thể đo lường hiệu quả của thông tin một mình, cho thấy tổng chi phí của mỗi người tiêu dùng cũng như lời khuyên của chuyên gia kết hợp với thông tin.
Polyakova nói và lời khuyên làm một cái gì đó khác với thông tin. Khi mọi người tiếp xúc với lời khuyên, nó không chỉ thay đổi kiến thức về một sản phẩm mà còn thay đổi cách họ thực sự coi trọng các tính năng của sản phẩm đó.
Điều này, cô lưu ý, có ý nghĩa phức tạp và quan trọng. Chúng tôi có xu hướng nghĩ về phần mềm như Microsoft trung tính Microsoft Excel không có chương trình nghị sự nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng với các thuật toán hiện đại. Các công ty có thể, và có khả năng sẽ triển khai các thuật toán đưa ra lời khuyên một cách chiến lược, có lẽ để quảng bá một sản phẩm nhất định hoặc tăng doanh thu và che giấu trong quy trình này sẽ là cách mà các thuật toán này thay đổi cách chúng ta đánh giá các sản phẩm khác nhau.
Polyakova nói, nếu mọi người phản ứng nhanh với loại lời khuyên về thuật toán này, thì nó sẽ khiến tương lai rất gần trở nên khá thú vị. Nhiều câu hỏi về chính sách và quy định về cách bảo vệ người tiêu dùng khỏi các can thiệp không lành tính sẽ sớm cần sự chú ý của chúng tôi.
Có rất nhiều sự lựa chọn dễ dàng cho người tiêu dùng. Kẹp giấy: dễ dàng. Bọt biển đĩa: dễ dàng. Những sản phẩm đó ngồi ở một đầu của quang phổ. Ở đầu bên kia, vô cùng xa vời, là bảo hiểm y tế.
Điều đó thật khó khăn.
Bằng chứng cho thấy, mọi người có một thời gian khó khăn khi đưa ra lựa chọn khi nói đến bảo hiểm y tế, ông Cameron Bundorf , phó giáo sư tại Trường Y khoa Stanford với một cuộc hẹn lịch sự tại Trường Kinh doanh tốt nghiệp Stanford. Sự phức tạp có thể là quá lớn và do đó, mọi người thường chọn các kế hoạch dưới mức tối ưu để trừng phạt họ với chi phí cao hơn và tạo ra thị trường không hiệu quả. Vì vậy, chúng tôi muốn tìm ra loại công cụ nào sẽ giúp mọi người đưa ra quyết định, Bund nói Bundorf.
Với Maria Polyakova của Trường Y khoa Stanford và Ming Tai-seale của Đại học California, San Diego, cô đã phát triển một công cụ dựa trên web với thuật toán phù hợp với hồ sơ y tế của những người đăng ký Medicare Phần D với các lựa chọn bảo hiểm sức khỏe tốt nhất để kê đơn thuốc. Những người đã sử dụng thuật toán có nhiều khả năng thay đổi sang một kế hoạch tốt hơn. Họ cũng báo cáo sự hài lòng hơn với quá trình lựa chọn bảo hiểm y tế, mặc dù cuối cùng họ đã dành nhiều thời gian hơn cho nó.
LÀM CHO SỰ LỰA CHỌN BẢO HIỂM DỄ DÀNG VÀ TỐT HƠN
Những người tham gia nghiên cứu được chỉ định vào nhóm đối chứng hoặc một trong hai phương pháp điều trị. Nhóm kiểm soát được chuyển đến các tài nguyên Medicare trực tuyến hiện có để chọn một trong 22 chương trình kê đơn có sẵn cho họ. Trong khi đó, các nhóm điều trị đã nhận được hỗ trợ từ thuật toán, tự động lấy thông tin từ hồ sơ y tế của họ và đối chiếu với các chương trình thuốc theo toa. Khi xem xét các lựa chọn của họ, cả hai nhóm điều trị đều có thể xem một bảng trực tuyến cho thấy phân tích cá nhân về chi phí có thể có cho mỗi kế hoạch. Thêm vào đó, một trong các nhóm điều trị đã được hiển thị một điểm số chuyên gia của người dùng cho mỗi kế hoạch, một số từ 0 đến 100, thuật toán được tạo ra để xếp hạng các kế hoạch; ba tùy chọn tốt nhất đã được tô sáng ở đầu bảng.
Cả hai phương pháp điều trị đều khuyến khích mọi người thay đổi sang các chương trình bảo hiểm có lợi hơn, nhưng việc điều trị bao gồm các đề xuất của chuyên gia về vụng trộm cùng với ước tính chi phí tỏ ra hiệu quả hơn. Những người tham gia điều trị này đã chọn chuyển đổi kế hoạch thường xuyên hơn 36% so với những người trong nhóm kiểm soát. Chúng tôi đã tìm thấy bằng chứng rõ ràng rằng sự can thiệp đã thay đổi hành vi của mọi người, đặc biệt là trong trường hợp khi chúng tôi đưa ra lời khuyên chuyên môn, ông Bundorf nói.
Trong bối cảnh thử nghiệm, những thay đổi này đã tạo ra 270.000 đô la tiền tiết kiệm cho người tiêu dùng. Và trong khi điều này có vẻ là một con số tương đối nhỏ, nó được gắn với một nhóm tương đối nhỏ gồm 316 đối tượng điều trị có quyền truy cập vào khuyến nghị của chuyên gia. Nếu các tác động tương tự được ngoại suy đối với gần 25 triệu người đăng ký tham gia Medicare Phần D, và giả sử tỷ lệ tham gia tương đương như Bundorf và các đồng nghiệp của cô đã thấy trong thí nghiệm này thì tiết kiệm được sẽ là $ 680 triệu. Điều này đặc biệt đáng chú ý do bản thân công cụ này có giá dưới 1,8 triệu đô la để phát triển.
BĂNG QUA THẾ GIỚI CHÍNH SÁCH
Mặc dù ý nghĩa thực tế là rõ ràng, hai cân nhắc quan trọng kiểm duyệt việc dịch phát hiện này thành chính sách.
Đầu tiên, một phần nhỏ những người đủ điều kiện tham gia nghiên cứu đã chọn đăng ký. Cuối cùng, 1.185 người đã tham gia vào nghiên cứu trong số gần 30.000 người được mời; và những người cuối cùng tham gia là những người am hiểu công nghệ hơn những người không tham gia. Trên hết, các nhà nghiên cứu lo lắng rằng những người có lợi nhất có thể không được bầu tham gia.
Những người chọn tương tác với thuật toán là những người tiêu dùng tinh vi; Polyakova nói rằng họ là những người mua sắm tích cực, những người đang tìm kiếm thông tin. Điều này cho thấy rằng nếu chúng tôi muốn cải thiện sự lựa chọn của những người hiện đang có kế hoạch tồi tệ nhất, thì chỉ cần cung cấp công cụ trực tuyến sẽ không giải quyết được vấn đề. Một cách tiếp cận chủ động hơn là cần thiết.
Thứ hai, toàn bộ nhân khẩu học của nghiên cứu không phải là đại diện cho dân số Medicare rộng lớn hơn. Bundorf và các đồng nghiệp của cô đã hợp tác với Tổ chức Y tế Palo Alto để thực hiện thí nghiệm, điều đó có nghĩa là những người tham gia sống ở một trong những khu vực giàu có và công nghệ nhất của đất nước. Cho dù kết quả sẽ tổng quát hóa là không biết. Polyakova nói rằng mọi người ở những nơi khác, những người có thu nhập thấp hơn và ít tiếp xúc với các công cụ như thế này, có thể cư xử hoàn toàn khác nhau.
MỘT THUẬT TOÁN GIÀNH CHIẾN THẮNG (VÀ MỘT CẢNH BÁO)
Bundorf và các đồng nghiệp của cô không chắc chắn ngay từ đầu rằng sự can thiệp này sẽ thay đổi hành vi. Một đống bằng chứng cho thấy rằng chỉ cần cung cấp cho mọi người thông tin không ảnh hưởng đến kết quả. Nhưng kết quả chỉ ra một trong những thiết kế thông minh của nghiên cứu: Bằng hai phương pháp điều trị riêng biệt, các nhà nghiên cứu có thể đo lường hiệu quả của thông tin một mình, cho thấy tổng chi phí của mỗi người tiêu dùng cũng như lời khuyên của chuyên gia kết hợp với thông tin.
Polyakova nói và lời khuyên làm một cái gì đó khác với thông tin. Khi mọi người tiếp xúc với lời khuyên, nó không chỉ thay đổi kiến thức về một sản phẩm mà còn thay đổi cách họ thực sự coi trọng các tính năng của sản phẩm đó.
Điều này, cô lưu ý, có ý nghĩa phức tạp và quan trọng. Chúng tôi có xu hướng nghĩ về phần mềm như Microsoft trung tính Microsoft Excel không có chương trình nghị sự nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng với các thuật toán hiện đại. Các công ty có thể, và có khả năng sẽ triển khai các thuật toán đưa ra lời khuyên một cách chiến lược, có lẽ để quảng bá một sản phẩm nhất định hoặc tăng doanh thu và che giấu trong quy trình này sẽ là cách mà các thuật toán này thay đổi cách chúng ta đánh giá các sản phẩm khác nhau.
Polyakova nói, nếu mọi người phản ứng nhanh với loại lời khuyên về thuật toán này, thì nó sẽ khiến tương lai rất gần trở nên khá thú vị. Nhiều câu hỏi về chính sách và quy định về cách bảo vệ người tiêu dùng khỏi các can thiệp không lành tính sẽ sớm cần sự chú ý của chúng tôi.
Nhận xét
Đăng nhận xét