米国の医療制度の大失敗の原因の一つは、ビッグデータの役割を無視していること。ビッグデータが米国の医療制度を変えたのであって、良くなったわけではありません。
保険料は常に、罹患率と死亡率の統計に基づいてアクチュアリーによって算出されてきました。これはデータ上のデータであるメタデータに基づいており、ほとんどのアクチュアリーは大量の被保険者データに潜って分析する手段を持っていません。このシステムでは、保険会社の収益性は被保険者の規模に比例して直線的に成長するため、保険会社は利益を維持するために常にできるだけ多くの人を被保険者にしたいと考えます。
しかし、1990年代以降、コンピュータのコスト低下により、個人の健康状態に応じた料率の設定が可能になりました。健康保険ビジネスにおける顕著な変化は、保障内容の追求から料率へのシフトであり、米国における健康保険のビジネスモデルは、できるだけ多くの人をカバーすることから、少数の人をカバーすること、すなわち健康保険制度の必要性が低い人、すなわち健康な人を対象に保険を購入することへと変化しました。
健康保険の目的は、大多数の被保険者の収益に依存することから、すべての被保険者の収益に依存することへと変化しました。人はいずれ死ぬのですから、社会性のある政策としては不適切であることは、世界中で明らかになっています。
米国の医療保険会社の利益は急上昇していますが、その結果、何百万というアメリカの家族が医療保険に守られていません。
社会の目標が国民の健康保護であることを考えれば、もはや保険だけで医療をまかなうことは不可能であることは明らかです。新たなバブルの崩壊に直面するだけです。
ビッグデータの問題は、最終的には市場化によって解決されるという見方もあります。どのように解決するのでしょうか？純粋に経済的な力だけを見ても、問題を解決する方法はまだ見えてきません。
