2019年健康保险十大技术趋势(下)

保观 | 聚焦保险创新

今日延续上期主题,共同探讨健康险在未来的十大技术趋势。

本报告来自凯捷咨询 Capgemini,讨论了2019年十大趋势如何影响健康保险行业,以及保险公司应如何采取行动,从而把控市场动态,领航行业未来。报告分上、下部分,本篇分享后五大趋势。

趋势六:物联网设备,实施预防性护理模式

健康险公司正在迈向预防性医疗模式体系,并通过使用物联网设备提供积极的健康举措。根据《2018年世界保险报告》(WIR), 45.7%的技术精通型客户和38%的千禧一代客户愿意接受保险公司主动提供的个性化服务。而健康险公司可以通过实时监控用户健康数据,及时进行医疗干预,并通过健康计划鼓励更健康的生活方式。

关键因素

· 随着全球医疗成本的攀升,保险公司有必要降低成本,以控制索赔成本;

· 可穿戴设备越来越受欢迎,客户的接受程度也越来越高:

——调研公司CCS Insight预计,到2019年底,可穿戴设备市场规模将达到250亿美元,销量将超过2.45亿件。

· 客户越来越愿意与保险公司分享数据,尤其是在保费打折的情况下;

· 糖尿病和心脏病等慢性疾病的增加,要求人们转向预防性护理和更健康的生活方式。

趋势&案例概述

保险公司正在使用可穿戴设备,持续监测投保人的健康参数,这有助于在出现异常情况时及时干预

——联合健康(United Healthcare)为其医疗保险优惠计划(Medicare Advantage plan)的参与者提供了访问德康医疗(Dexcom)连续血糖监测系统的机会。它能帮助参与者了解个人的饮食和运动模式如何影响血糖水平,从而采取适当的预防措施。

保险公司正在鼓励健康的生活方式,并对健康行为给予奖励:

——印度阿迪亚比拉(Aditya Birla)健康保险公司利用可穿戴设备收集用户的活跃天数,并提供高达30%的年保费奖励,以此来激励健康行为。

健康险公司正在开发更多以社区为基础的护理项目,并为老龄化和慢性病人群提供解决方案:

——医疗保险巨头哈门那(Humana)制定了一项人口健康战略,其重点是通过健康项目和干预措施,改善社区健康和慢性病等主要社会问题。 该公司的目标是到2020年使其服务的社区健康指数提升20%。

——荷兰大型健康险公司CZ与联网设备公司Qorvo合作,在当地推出了一个电子健康系统,帮助提高老年人在家独立生活的能力。 据 Grand View Research 的调研,到 2022 年,全球电子健康市场的规模预计将达到 3080 亿美元,而医疗保健行业向患者健康数字化管理的过渡,预计将成为该市场最重要的驱动因素。

启示

· 通过互联连接的实时数据,执行及时的护理干预措施,降低索赔成本;

· 频繁、积极的介入可以带来更好的客户体验,并提高客户忠诚度;

· 健康险公司可能面临更严格的监管审查,以防止对风险更高的客户采取歧视行为。

趋势七:分析技术赋能预测诊断和个性化护理

如今,在人口健康模式中,越来越多地关注整体人口健康,而非情景性护理实例。 保险公司可以利用分析技术来预测投保人对疾病的易感性,因此可以提供及时的护理干预。

关键因素

· 及时干预和主动降低风险,进而降低不断增长的医疗成本;

· 行业转向基于价值的护理,要求提高护理的成本效率;

· 人工智能、机器学习和图像识别技术的进步为预测诊断、数据驱动的正确治疗铺平了道路。

趋势&案例概述

通过对客户可能患病的概率进行预测分析,洞察客户未来的健康轨迹:

——保险科技创企Lumiata开发了世界上第一个医疗图表,组织和分析了数亿个有价值的数据点,生成与症状、诊断、手术和药物相关的准确的见解和预测,从而优化每个医疗保健互动。

分析技术还能决定最佳的治疗方案,确定最有效的治疗方法和具有成本效益的药物;通过分析照片或视频,保险公司利用移动App对疾病进行初步监测和诊断:

——平安保险推出了一款在线健康管理App - “平安好医生”,通过24小时全天候图文及视频在线咨询,为用户提供辅助诊断、康复指导及用药建议。

——荷兰初创公司SkinVision使用机器学习和分析技术,通过分析用户在移动App中上传的照片来监测皮肤癌早期症状。

行为分析使保险公司能够研究客户偏好,从而提高依从性和个性化护理

——健康保险公司Anthem计划利用行为分析来提高客户参与技巧,并提供高度个性化的体验。该公司通过集成不同的数据(如索赔数据、临床数据、电子健康记录、化验室结果和其他关键数据集)开发消费者风险图像,并将客户划分不同群体,提供无摩擦的针对性护理体验。

启示

· 预测性诊断使保险公司能够实施积极和及时的护理干预,提高护理的成本效率,降低索赔成本;

· 保险公司可以通过移动App提供方便、准确的初始监测服务,从而提高客户满意度和忠诚度;

· 对于保险公司来说,在人工智能、机器学习和分析技术方面提高能力将是提供有效护理服务的关键。

趋势八:远程医疗改变了医疗服务方-支付方-患者的关系

远程医疗越来越受欢迎,预计到2021年,国际远程医疗行业的价值将超过400亿美元。远程医疗为保险公司节省了成本,并通过手机和电脑端的视频咨询,为投保人提供随时随地与医生联系的便利。

关键因素

· 移动网络的普及,使得远程服务成为可能;

· 成像技术的快速进步为虚拟咨询的改进提供了条件;

· 在降低服务成本的同时,满足了客户的便利需求;

· 控制不断上升的医疗成本,进而降低保险公司的索赔成本。

趋势&案例概述

通过提供远程咨询服务,帮助投保人住院率,这些服务可以随时随地通过手机、平板和电脑访问:

——安泰保险(Aetna)和蓝十字与蓝盾协会(美国专业医保服务机构),通过与远程医提供商Teladoc合作,为其成员提供远程医疗服务。

——健康护理提供商Amerigroup计划向其在德克萨斯州的医疗保险优惠计划(Medicare Advantage Plan)成员提供免费的远程医疗咨询服务,让其成员能够24小时不间断地接触到注册医生和持牌治疗师。

远程医疗使保险公司能够为偏远地区的客户提供更好的医疗服务;远程咨询也被用于行为卫生服务,并为患有慢性非传染性疾病的成员提供护理:

——医疗保险公司Capital Blue Cross推出了一个虚拟护理App,将投保人与执业精神病医生和咨询师联系起来,为患者提供精神健康和心理咨询服务。 这款App可以提供21种不同语言的护理,包括美国手语。

启示

· 远程诊断可以有效减少病人住院率,避免差旅、门诊等一系列相关费用,从而为医疗生态系统中的所有成员带来方便和成本效益;

· 保险公司需要开发更好的远程诊断能力,充分利用远程医疗的潜力。

趋势九:区块链技术,统一医疗数据的潜在解决方案

区块链使用分布式账本技术,以不可变更、高度透明和安全的方式存储数据。健康保险公司可以利用区块链来提高运营效率,并改善与生态系统中不同利益相关者之间的最新数据共享。

关键因素

· 行政主导推动统一的电子健康档案(EHRs)和透明数据共享:

——为了改善医疗质量、安全和效率,政府部门正在建设个人可管理的电子健康档案,如澳大利亚的“My Health Record”,美国的MyHealthEData。

· 医疗行业更新和跟踪供应商信息的成本估计每年超过20亿美元;

· 由于筒仓式数据存储导致的数据重复和流程效率低下,需要一种有效的数据管理解决方案。

趋势&案例概述

健康险公司希望通过区块链技术,解决行业数据管理效率低下的问题:

——根据《2018年世界保险报告》(WIR), 69.2%的健康保险公司正处于将区块链技术用于其组织自动化计划的概念化阶段。

会员希望访问准确、最新的供应商信息,如供应商是否在网络中、供应商凭证和许可证,以获得无缝体验;保险公司希望区块链能够实现这一目标:

——美国三家健康险巨头(Humana,Multiplan和United Healthcare)和两家医疗信息技术供应商(Optum和Quest Diagnostics)共同推出了一个合作试点项目,重点研究区块链技术在医疗机构数据共享中的应用,从而提高数据的准确性,简化管理,提高医疗服务的可及性。

提高电子健康档案的可访性,以便在不同供应商之间共享:

——初创公司Embleema在美国推出了PatientTruth,第一个基于区块链技术的个人健康记录系统,可让患者在去中心化系统中获得所有健康历史记录,从而实现医疗数据共享的及个人对数据的掌控。另一方面,患者也能以自身数据参与临床研究并获得代币。

——医疗领域的数字初创公司MintHealth推出了一个基于区块链的健康记录平台,允许患者通过移动App访问自己的健康记录数据。

启示

· 使用区块链统一数据集可以简化操作,降低成本;

· 轻松获取最新的医疗供应商信息可以使保险公司提供更好的客户体验;

· 区块链可以提供数据透明度和安全性,更好地集成各种健康生态系统伙伴;

· 改良的数据集可以使用数据挖掘和商业智能技术来确定改善护理的方法。

趋势十:人工智能提高运营效率

人工智能的发展势头日益强劲,通过语音助手、预测诊断、精简内部流程等众多方式广泛应用于医疗保健领域,另外,它还被用于欺诈检测以及改善索赔处理,从而提高运营效率。

关键因素

· 利润率压力要求运营效率和成本优化:

——据反保险欺诈联盟估计,保险业每年因欺诈损失约800亿美元。

· 保险公司寻求卓越的索赔经验,无缝处理和更快的支付,以推动客户满意度;

· 人工智能的进步有助于处理从各种来源获取的大量结构化和非结构化数据。

趋势&案例概述

利用人工智能改善索赔处理,从而减少了人工干预,提高速度和效率

——印度保险公司ICICI Lombard推出了一项基于人工智能的健康险索赔审批技术,将理赔处理时间缩短至一分钟。投保人可以选择医生和诊所,并进行无现金、无纸化就诊。

使用认知文档处理(CDP)技术实现内部操作自动化,使保险公司能够减少人为错误,比如错误的信息归档,从而提高处理速度和效率:

——人工智能创企WorkFusion从非结构化文档中自动提取社保数据,进入核心保险系统,这大大减少了公司的人工干预。

——墨西哥保险科技公司Expediente Azul利用人工智能和光学字符识别(OCR)技术,提供认知文档处理能力,使理赔处理更加顺畅。

使用人工智能更精确地检测欺诈性索赔,从而节省成本

——创企Shift Technology专为保险公司提供基于人工智能的欺诈检测和预防解决方案,分析索赔数据,并对可疑索赔发出实时警报。英国健康保险反欺诈组织(HICFG)选择了Shift Technology来开发一个强化的健康保险反欺诈数据库,使成员能够更好地打击索赔欺诈。

启示

· 利用人工智能为投保人提供无缝、全自动和定制化的理赔体验;

· 与人工智能领域的保险科创合作,快速高效地优化整个价值链的流程;

· 使用人工智能可以提高员工的生产率,使他们关注复杂的案例和更多的增值活动;

· 通过更精简的索赔流程和更好的欺诈检测来实现成本节约。

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