雇主健康保险的未来

美国的雇主们一直在想方设法减少损益表上历来排在第二或第三位的支出项目——医疗费用。一些令人惊讶的新闻头条在商界掀起了波澜“星巴克花在医疗保健上的钱比咖啡豆还多”，“通用汽车是一家与汽车公司有关联的健康和福利公司”。虽然这两种说法在历史上都是正确的，但美国的雇主——包括这两种说法通用汽车而且星巴克-了解保持员工和亲人健康所面临的挑战。它既昂贵又复杂。

在过去的20年里，雇主们已经寻找了各种各样的解决方案来解决这个问题。2022卡塔尔世界杯赛程表时间这些解决方案2022卡塔尔世界杯赛程表时间包括健康计划、不同的提供者访问机制，以及试图引入旨在减少使用的干预措施。这些努力的成功充其量是有限的。

在同一时间范围内，大公司(定义为1000名员工或以上)从一个全保险到自费计划的增长从62%到90%。原因很简单:大公司(拥有更大的样本量)利用了更多人口的更大的可预测性。正因为如此，保险公司能够以比历史上可能的更低的价格向雇主出售自筹资金为受保人口提供资金的经济利益。这在很大程度上是金融结构效率提高的结果，使提供者能够从自我保险的概念中榨取越来越多的价值，随着时间的推移为大公司提供更低的价格。

然而，仅仅通过提高这些久经考验的金融工具的效率来实现增值变得越来越困难。应对医疗保健费用不断上涨的问题，需要管理团队更直接地参与了解、管理和改善员工和受抚养人群的医疗保健结果。

雇主健康保险将走向何方

这会是什么样子?雇主们现在甚至意识到，他们真的不了解医疗费用项目，也不了解推动业务发展的其他主要费用项目。这一旅程的第一步将是更好地获取和理解医疗数据到目前为止，大多数雇主对这一点知之甚少。自筹资金的雇主计划有充分的动机去了解这种成本结构，尽管它存在着复杂性，但到目前为止，大多数计划还没有有效的方法来衡量、预测和管理这种成本结构。

雇主健康保险的未来将是通过减少这些雇主群体对医疗保健服务的利用来推动附加价值。它还将包括利用更广泛的视角来观察各种提供者的表现，然后根据那些持续提供低成本、高质量护理的提供者做出决策。为了真正有所作为，雇主需要将他们的数据与地理区域内的其他公司结合起来，以获得比以往任何时候都更好的提供商图景。要做到这一点，需要一套与以往降低成本的方式截然不同的工具和基础设施。这些工具和基础设施的一些例子包括一些老的备用工具，以及新的、创新的结构和方法，以真正生成各种数据和分析，为公司做对他们的员工和他们的底线正确的事情。

数据来源

从历史上看，人力资源团队可用的唯一数据来源是追溯性的、几个月前的索赔文件数据，这些数据通常只讲述了故事的一部分。理赔数据对于详细说明保险公司、公司和最终雇员批准和支付的程序和治疗非常有用，但这些数据是特定于某个时间点的、特定于事件的，通常是由一些事件或正在发生的问题驱动的。直到最近，更恒定的、健康驱动的数据，如心率、热量和液体摄入、每日锻炼和所采取的步骤，才可以结合在一个解决方案中，以改变个人如何看待和评估自己的健康。

Fitbits之类的追踪器则是如此在这个市场上取得重大进展．事实上，Fitbit在2018年宣布了一项新举措，将他们从设备中收集的数据更紧密地结合到一个项目中，旨在帮助雇主更好地了解员工和依赖人群的健康和财务状况。随着技术的进一步融合，将设备和基础设施结合在一起，这是一个将继续增长的趋势，从而能够更清晰地解决健康和福祉的驱动因素，以及最有效地改善结果和降低成本的干预措施。

基础设施

除了改善雇主跟踪和收集个人健康和健康数据的方式外，最近还在基础设施以过去不可能的方式整合这些数据的能力方面取得了长足进展。这些基础设施的改善有两条途径。首先是能够看到一个人更完整的画面。将运动、卡路里、液体、生物特征和睡眠数据放在一个地方，并相互关联，可以让个人做出更好的决定。相应地，将相同的数据与整个员工群体的索赔数据和临床数据结合起来，管理层就可以在整个员工群体中围绕护理质量和成本做出更好的决策。在未来，还可以将这些跨地域的雇主数据结合起来，从而使用更大的样本量来更精确地提出质量和成本建议。

把它们结合在一起

最后，一旦雇主有了数据源和基础设施，他们仍然缺少一块。谁能代表员工最好地利用这些数据?有人可能会说，一线的医疗保健专业人员，而不是人力资源部门，可以最好地利用数据为最佳实践提供信息。虽然首席人事官手中的数据是无价的，可以为员工创造最佳的福利计划，但日常工作应该交给临床医生和初级保健提供者，让他们提高临床效果，降低成本。

这种新范式的一个例子可以在过去十年中针对雇主健康保险空间的初级保健诊所提供者的增加中找到。市场上有几个在这方面做得很好的例子:跨界卫生，一个医疗,VillageMD在美国我想到了几个名字。新加坡富勒顿健康它在东南亚8个地区拥有500多家诊所，是一家在这一领域进行创新的国际供应商。

这些提供者都明白这个基本的现实:虽然雇主(在较小程度上还有雇员)是大多数医疗保健系统的最终支付人，但当老板对他们自己的个人健康状况了解太多时，雇员会有点不安。这是我们所生活的数据革命的一个缺点——如此多的数据加剧了隐私问题，并与人们的恐惧形成鲜明对比:通过数据，我们自己的健康可能被用来对付我们。虽然保障措施已经到位，但这种担心在很大程度上是杞人忧天，但如果将整个系统完全置于能够发挥最大作用的个人和群体——初级保健提供者——手中，整个系统的工作效果会好得多。

具有前瞻性的初级保健提供者理解这种转变，并正在努力将所有来源的数据纳入到一个提供者模型中，以保留最好的数据，同时最小化风险。允许医疗保健专业人员随时掌握这些数据，可以最大限度地降低隐私风险，同时允许这些专业人员根据全部数据开出治疗处方和建议。这有望防止历史上可能恶化的问题，花费更多的钱和降低生产力。

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