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【深度】医疗投资:如何用医疗大数据拯救黛玉?

 fgh315 2018-06-07

  提起红楼梦,我们总是说黛玉多病,即使贾府没发生巨变,她和宝玉也难长久。

  这个潜意识揭示了我们所有人的误区:黛玉的病很严重,是治不好的。虽然书中没有直接描写黛玉的病情,但是大家肯定会这么想,一直用极名贵的人参肉桂养着,尚且不能痊愈,这病还能小得了?

  然而,我们都错了。黛玉的病只需喝几碗燕窝粥就能好。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  「依我说每日早起用上等的燕窝一两,冰糖五钱,熬出粥来喝,比药还强,最是滋阴补气的。」

  黛玉何尝不知宝钗这话儿说得有理,可她寄人篱下,羞于开口。燕窝粥虽便宜(对比黛玉的人参,真的不贵),但她蹭着贾母的药已然讪讪,又怎么好意思劳烦旁人天天煮粥。

  归根到底,她和宝钗不同。

  虽说两人都住在贾府,可宝钗经济独立,「不过亲戚的情分,白住在这里,一应大小事情又不沾他们一文半个,要走就走了 。」

  黛玉却是「无依无靠投奔了来的,一无所有,吃穿用度,一草一木,皆是和他们家的姑娘一样,那起小人岂有不多嫌的?」

  这样说起来,黛玉之死,更像是没钱引发的悲剧。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  问题是,黛玉真的没钱吗?

  事实上,黛玉家里肯定比贾府有钱。林家祖上也是钟鼎之家,曾袭过列侯,只比贾府的公爵低一级而已。到林爸爸这儿,世袭的爵位虽没了,但林爸爸又抢上了科举出身,出任巡盐御史这样的肥缺。究竟有多肥,看看曹雪芹的家世就懂。

  所以,并无嗣子的林爸爸去世后,五世积累的财富大多落在黛玉一人身上。我们如何能说她没钱呢?

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  只是,这笔巨额家产被旁的人挪用了。不论是凤姐夫妇,还是贾母。总之,没到黛玉手中。

  可见,纵有万贯家财,也难免漏算,图留遗恨。林爸爸错就错在,没给黛玉买上一份保险。

  斯人已逝,感慨难免。只能设想,如果林爸爸给黛玉投了医保,也许她也不必活得这么小心翼翼。但很可惜,那会还没有保险这个发明。

  而且,即使她有医保,如果没有医疗大数据,她的医保账户肯定会和你的遭遇一样。最后,还是会沦落到想和一碗燕窝粥而不得的地步。

  1 你的医保账户真的只剩 1200 元

  我知道,你是肯定有医保的。但,你的医保账户只有 1200 元。(嗯,差不多够去医院看3次感冒)。

  当然,你肯定要反驳:「 我的医保账户不止1200元。」

  不过,账户上的数字和实际中的数字,还是有差距的。

  现在,你的医保账户中,实际资金真的只有 1200 元。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  截至2015年年末,城镇基本医疗保险统筹基金累计结存8114亿元。(数据来自:《2015年度人力资源和社会保障事业发展统计公报》)

  平均到该基金 6.66 亿的基数上,每人剩余1218元。

  你以为这已经是最坏的事儿了么?图样图森破......

  账户负资产也不是没可能的。

 

  2 医保基金困局

  近几年,「收入增速」正在与「支出增速」顽强地作斗争。但我们看不到胜利的曙光,这才是最可怕的事儿。

  否则,就算我们有先见之明买了医保,也是然并卵。一旦生病,还是逃不出无力支付的命运,黛玉喝不上燕窝粥,我们喝不上粥。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  为什么打不赢?

  一方面,步子迈太大,被扯了。

  2007年以来,城镇职工、居民、新农合的参保人数复合增长率均达到两位数以上,全面医保的覆盖面迅速扩大,达到98%。

  这导致未来参保人数的可增长空间变得很小。除非大幅提高人均缴费标准,否则医保基金收入增速也将不可避免地放缓。

  但是,提高人均缴费标准的同时,也将加大财政支出和企业负担。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  另一方面,人口老龄化正在增加医保支出。

  学界甚至大胆地给出了某些全国性医保出现缺口的具体时间。华中科技大学在2015年撰写的一份报告里预测道:城镇职工基本医疗保险基金,将在2017年当期出现收不抵支,2024年累计亏空7353亿元。

  这的确令人惊恐,但从2015年的数据看,担忧其实是有依据的。

  2015年,在职工基本医疗保险参保人数中,参保职工21362万人,参保退休人员7531万人,分别比上年末增加321万人和276万人。

  现在的情况是,3个在职的,养1个退休的。

  而且,增量的比例不容乐观,每年新增的加参保职工和退休人员比例已经接近1:1。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  截至目前,虽然全国范围内的缺口还没出现,但局部地区已经因为人口失衡,青黄不接。

  这一点甚至被权威人士所承认。去年,人社部部长尹蔚民称,由于只做到了地市级的统筹,所以个别地区出现了收支不平衡。

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  当然,国外有些研究认为人口老龄化并不一定导致医疗支出增加。

  可问题是,这里是中国,一个存在巨大医疗浪费的国度。

  如你所知,一旦生病去医院,就意味着有一系列的科室和账单在等着我们。

  这是一个我们所有人都知道的事情,几乎每一个人都遭遇过过度医疗、看见过欺诈骗保。

  当我们提到一件事情的时候,不需要数字论证,不需要举例说明,但所有人都懂,这意味着什么......时代特色?抑或社会顽疾吧。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  面对这种「收入上不去,支出下不来」的局势,怎么破?

  「收入增速」上不去,可以加大薅羊毛的力度,或者找到第三方支付。一会儿,我们可以推理下,看看这两条路能不能走。

  至于「支出增速」下不来,总不能让我们逆生长吧,再说有医疗浪费这个拦路虎在,即使成功逆生长也没用,我们也不可能一辈子不去医院啊。

 

  3 破局:薅羊毛

  「收入增速」与「支出增速」缠斗之际。我国出招了。

  于是,在经历了连续两年「收入增速」被「支出增速」反超后,2015年底终于迎来了一个好消息:「收入增速」比「支出增速」高了一个百分点。

  这是怎么办到的呢?

  去年,政府放的这个招数是:提高补助标准。

  What ? 这是增加政府支出,好么。

  是的,所以同时也要提高城镇居民个人缴费基础。纳尼......

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  2015 年,城乡居民基本医疗保险的财政补助标准在 2014 年的基础上,再提高 60 元,达到人均 380 元;同时,提高个人缴费标准 30 元,达到人均 120 元。

  然后,如你所见,2015 年的「收入增速」重新超过了「支出增速」。当然,政府还有提高「收入增速」的其他手段,有了成绩我们也不能抹杀。

  总之,咱先不以小人之心来想它。毕竟降低中国医保的自费比例,是增强医保普惠性质的好事儿。

  近些年,我们的个人支付比例虽然在逐渐下降,但仍常年飘在30%红线之上,非常影响我民的幸福生活。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  可是,我们多掏钱,意味着企业和国家都要多掏钱。所以.......你懂的,用这种方式提高「收入增速」,在达到及格线后,很难再重复循环使用。

  目前,最为令人捉急是,财政对医保的补贴力度已经是大跨步前进了。各级财政对城镇居民医保补助标准不断提高,从 2007 年的人均 40 元,已达到了 2015 年的人均 380 元。

  未来财政补贴还有多少增长空间呢?

  即使有足够空间,可提高财政补贴力度同时,也要提高个人缴费标准。在医疗浪费的现实背景下,这真的是一个好的途径吗?

  分明就是明知山有虎,偏向虎山行的节奏。

  4 破局: 第三方支付

  在第三方支付上动脑筋之前,我们不妨先想一个问题。

  如何避免医疗浪费?

  我暂时只能想到两个,一是制度,二是技术。

  在制度上,设立一个有能力、有意愿监督医疗浪费的角色。倒推回去,你会发现,这个角色非第三方支付莫属,比如商业健康险。

  一旦你生病,是它要掏真金白银。为了赚钱,你说它会不会主动操心过度医疗这事儿?

  至于说第三方支付有没有能力进行监督,那要看它在医院收入占多大比例。

  在这一点上,美国的商业健康险做得特别好,既有意愿,又能能力。

  聊到这儿,不能不说说美国的医保体系了,虽然川普和希拉里天天喊要改革,但它其实有蛮多可以借鉴的地方。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  美国的医保体系很复杂,但,对患者而言,逻辑就一条。

  医院出于盈利考虑,肯定会提供足够的治疗,保险公司出于盈利考虑,避免发生过度医疗。于是,患者得到了最优结果。

  在此基础上,美国医保为之设计了相应的制度,给商业保险留出了足够的发展空间。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  美国的医保体系大致分为两部分:公共医疗保险和私人医疗保险。

  其中,最基础的医疗保险,是 Medicare 中的 Part A 和 Part B 。Medicare 有4个部分,每部分的覆盖范围不同,由于 Part A 和 PartB 都不是全保,所以很多人还会去商业保险公司参保 Medicare Advantage Plan(又称 Part C)。

  简言之,美国的基础医保覆盖范围有限,更多需要商业保险来进行个性化保障。

  所以,在美国,HMO、PPO 类管理式医疗保险业务非常发达,相对有效的完成了分级治疗和医疗控费两件事。而这两件事,恰是目前中国医改所面临的问题。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  至于我国,大一统的基本医保差在意愿(误),瘦小的商业健康险差在能力。

  商业保险的量实在太小,然而,医疗服务方又处于绝对的强势地位,像三甲医院已经人满为患,根本不需要保险公司带客。

  所以,商业保险根本没办法影响到医疗服务方,仅能从用户身上做风险管理。

 

  5 破局:医疗大数据

  至于技术上,现在已经有采用医疗大数据进行医疗控费的案例。

  Clover Health 是一家美国的新型医疗保险创业公司,拳头产品是 Medicare Advantage plan 中的 PPOs 。简言之,就是在 Medicare 的基础保障之上,增加个性化保障内容,加大处方药的保障范围。

  在它的商业逻辑里,如果能避免用户发生住院治疗,就能降低公司的保险费用支出,从而获取更多利润。

  于是,它试图通过医疗大数据来提高利润率。这一点使得 Clover Health 更像是一个科技公司,它的创始团队不仅拥有数据分析能力,而且组成情况是下图这样。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  具体而言,由于它的产品是 Medicare 的补充计划,定位是老年人市场,这部分人群拥有较丰富的病历信息,可以通过过往的保险理赔记录进行查询。

  所以,它通过分析会员就诊中的诊疗、用药等数据,筛选出可能存在健康隐患的用户,并对其进行健康干预。

  或者提醒已患病用户继续诊疗,降低其住院治疗的风险。比如,当会员住院时,Clover Health 会派护理人员上门服务,确保患者服用适当的术后药物。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  Tip:美国的医院与医生分离,住院所需花费的食宿护理等费用价格不菲,所以很多美国保险公司会提供会员健身等服务,注重参保人的健康情况,竭力避免其发生住院理赔行为。

  截至目前,由于 Medicare Advantage Plan 需要付月费,但 Clover Health 部分的计划号称 0 月费,再加赔付机制流畅等原因。它在新泽西州的发展还不错,占有率和保险成本数据颇为可观。

  前不久,还在多个县拿到了 SENIOR CHOICE GOLD AWARD ,以及 1.65 亿美元的融资。

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  不过,我知道你最好奇的是 Clover Health 的大数据控费究竟有没有效果?

  它宣称:2015 年上半年的数据显示,与美国新泽西州其他人群相比,Clover Health 的用户住院率低了 50 %,再次住院率低了 34 %。它的术后护理业务为每位患者的平均节省 1 万美元。

  显然,Clover Health 是要「治未病」,所以究竟有多少人通过它的干预治疗变得更加健康,其实很难用数据衡量。它所抛出的数据,究竟能在多大程度上反映模式效果,也还需要进一步思考。

  从它现在的发展来看,其实是存在一些其他问题。不过,这些并不是它一家的问题,我们可以留到第六部分再聊。

  6 天花板与陷阱并存

  在医保基金勉励维持的大背景下,市场各方对于商业健康险的渴望,其实就像渴得久了想喝水那样儿。

  政策这边儿,也是一路力挺,去年底公布了好几个买健康险免个税的试点城市。

  因此,健康险的保费收入也是一路狂飙,一年高过一年。增速从年增长 2%质变到去年的 51.87%,规模从2010年的 677 亿上涨到 2410 亿。

 

  这个市场的天花板究竟有多高?

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  长江证券直接撂下了一段吓死人的预测:健康险保费在1 万亿左右,运营收益10%,PE 约为30 倍,产业链估值为「万亿保费,千亿利润,3 万亿市值」。

  以现有的增长速度看,万亿保费并非空言。

  只是,我们并没在市面上看到几款像美国那样的提供一系列健身房、护士 BlaBla 的健康险啊。

  别担心,不是我们眼瞎了。

  在现有的健康险盘子里,重疾险占了一半,企业补充医疗保险占了一半。狭义健康险只吃了点残渣。

  最令人困惑的在于千亿利润。因为在现实中,专业健康险公司常年亏损。

  也许,对健康险公司来说,最大的痛苦是,都知道空间不可限量,可他们不仅没看到长江证券预测的 10%的运营收益,而且根本不赚钱!

医疗投资:如何用大数据拯救黛玉?

  运营健康险的挑战在于,你想和谁做加法都不容易。

  如果你想+医院,拿到大量的健康数据,抛开医院批条不说,你至少要先掂量自己有多少斤两吧,开医院可是妥妥地重资产。

  如果你想+大数据分析,就更复杂了。

  像 Clover Health ,它可是一家创业公司,你有没有想过为什么它扩张这么慢?按理说,技术类公司应该像病毒一样极速扩张的。

  从预防角度说,即便你有足够的信息,但是你可以合法利用的个人信息有多少呢?

  另外,干预这个行为所面对的是不同个体的不同阶段,需要个性化的解决方案。数据分析业务可以将边际成本往 0 压缩,但在接下来的干预环节中,人工成本却很难降低。

  当然,你可以利用大数据设计分级付费。这种做法面对团体险时,显然是有利的。但在面对个人险时,却需谨慎设计,否则很可能出现逆向选择。

  7 意识流

  我一直相人的大脑里会有一种类似虫洞的东西存在,很久之前的想法,会同很久之后的想法,突然就建立起联系。

  黛玉的燕窝粥,1200元的医保账户余额,政府大力推进的健康险免个税,医疗大数据,就是这样巧妙地建立了它们的联系。

  在黛玉那个年代,如果你能发明个保险或者家族基金什么的出来,肯定能握一票达官贵族,说锦衣玉食都是小瞧了你。

  在我们这个数据年代,如果你能看透健康险市场的天花板与陷阱,并抓住机遇。你说,该冠上一个什么样的定语?

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