Gesundheitspläne und Pharmazie -Nutzen -Manager stehen vor unzähligen Herausforderungen, wenn sie versuchen, Spezialmedikamentenausgaben zu verwalten. Um Probleme wie steigende Arzneimittelpreise, Datensilos und ein undurchsichtiges klinisches und finanzielles Risiko zu lösen, sind die Zusammenarbeitspartner von wesentlicher Bedeutung, um einen nachhaltigeren Ansatz für das Arzneimittelmanagement mit Spezialitäten zu schaffen. Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittliche Analysen in diese Zusammenarbeit wird zu einer besten Praxis, um verborgene Kosten-Treiber aufzudecken, die wirklichen Auswirkungen zu simulieren und zukünftige Ausgaben mit größerer Präzision vorherzusagen. Nicole Bullochnik, Senior Vice President Drug Value Strategy in Abarca, erklärte, wie der Gesundheits- und Pharma -Sektor zusammenarbeiten kann, um die Arzneimittelkosten für die Spezialitäten zu verändern.
Um die Kosten für die Arzneimittelkosten zu erfassen, betonte Bullochnik, dass die größte Hürde des Marktes das hohe Niveau der Unbekannten-unvorhersehbare Ergebnisse, begrenzte langfristige Daten und unsichere Patientenvolumina-ist, die jeden bereits im Spielen gespielten Kostendruck vergrößern. Die Preise steigen weiter an, wenn die Schulterbudgets von Zahler und Krankenhäusern schulterxplodiert werden, die von Faktoren wie der wachsenden Pipeline von Gentherapien, aggressiven Einnahmenzielen innerhalb der Pharma und zulässigen Marketingvorschriften zurückzuführen sind. Da Spezialtherapien relativ kleine Patientenpopulationen bedienen, setzen die Hersteller höhere Preise, um die steigenden F & E -Investitionen wiederherzustellen.
Die F & E -Ausgaben für Arzneimittel stiegen zwischen 2015 und 2019 um fast 50 Prozent. Die Entwicklung eines Medikaments kann bis zu 2 Milliarden US -Dollar kosten.
Weitere zu berücksichtigende Faktoren sind:
Komplexes Nutzungsmanagement-Der Prozess zur Entwicklung und Verwaltung von Schritttherapien, früheren Genehmigungen und Formularien kann ressourcenintensiv sein. Inkonsistente oder unvollständige Daten aus mehreren Quellen, Datensilos, können die Dinge weiter erschweren, da sie die Entscheidungsfindung behindern. Es ist eine ständige Herausforderung, die Einhaltung des Patienten bei der Behandlung bei gleichzeitiger Minimierung von Abfällen zu gewährleisten. Hohe Variabilität und Unvorhersehbarkeit bei Spezialmedikamentenstarts und unerwünschten Ereignisraten, was das Haushaltsmanagement erschwert.
„Aus unserer Sicht besteht der schnellste Gewinn darin, Daten zusammen zu nähen-Ansprüche, Labor, Genomik und sozial-detminante Feeds-und dann Vorhersagemodelle auffließen lassen, was wirklich fährt, bevor er das Hauptbuch trifft“, sagte Boulchnik.
„KI kann nun nicht nur das Volumen der neuen Spezialitätstherapie prognostizieren, sondern auch die Wahrscheinlichkeit von unerwünschten Ereignissen vorhersagen, was den Plänen budget genauer und früher eingreifen kann“, fügte sie hinzu.
Um einen nachhaltigeren Ansatz für das Arzneimittelmanagement von Spezialitäten zu schaffen, müssen Gesundheitspläne, PBMs, Arzneimittelhersteller und Spezialapotheken zusammenarbeiten und einheitliche Lösungen mitkostenziieren.
„Anstatt sich auf statische Datenvertausch zu verlassen, entwickeln wir die KI-fähigen Datenpipelines zusammen und bauen gemeinsame analytische Lösungen auf, um gemeinsame Sichtbarkeit in Kosten- und Qualitätstreiber zu bieten“, stellte Boulchnik fest.
Die Gelegenheit hört jedoch nicht beim Datenaustausch auf. Innovative Strategien können durch genauere Zusammenarbeit zwischen Gesundheitsunternehmen aufgebaut werden.
AI-Tailored Adhärenzinterventionen: Verwenden Sie AI, um patientenspezifische Outreach-Strategien zu entwerfen, Medikamentenabfälle zu begrenzen und Unterstützungsprogramme zu aktivieren. Pharma -Partner können die Auswirkungen verbessern, indem sie zusätzliche Adhärenzressourcen bereitstellen.
SDOH- und Care -Ressourcenintegration: Einbetten sozialer Determinanten der Gesundheitsressourcen (SDOH) in Patientmodelle ein und passen Personen mit Programmen für Lebensmittel, Transport und finanzielle Unterstützung an. Teilen Sie Erkenntnisse mit Pharma, um die Initiativen des Patientenzugangs zu erweitern.
Pharma-Co-Innovation-Piloten: Entwickeln Sie Diagnose- oder Follow-up-Kits für Patienten mit Mobilitätsproblemen und nutzen reale Daten zur Verfeinerung von Spezialmedikamentenprotokollen.
Analytics-Beteiligungsunterstützung: Implementieren von Systemen, die klinische Kriterien mit Deckungsregeln überschreiten und Nebeneffektrisiken vorhersagen, die Fallmanagement und Berufungen verbessern.
Vergleichende Effektivitätsmodellierung: Verwenden Sie KI, um klinische Ergebnisse, finanzielle Anreize und reale Nutzung zu analysieren, um die kostengünstigsten Therapien zu empfehlen.
Prognosen für dynamische Nachfrage: Erstellen von Modellen, die Spezialisierungspikes mit Spezialmedikamenten vorhersehen und Taktiken für frühzeitige Minderung ermöglichen, z.
Bewertung der Switch-Readiness: Wenden Sie maschinelles Lernen an, um die Stabilität der Patienten und die Übergangsbereitschaft für Biosimilar- oder kostengünstigere Therapieschalter zu bewerten.
„Von dort aus können wir Verträge entwickeln und optimieren, die herkömmliche und wertorientierte Möglichkeiten maximieren, die die Erstattung an Patientenergebnisse verbinden, um das finanzielle Risiko zu minimieren“, betonte Bullochnik.
„Durch die Übergabe von KI-gesteuerten Erkenntnissen in kollaborative Frameworks entsperren wir intelligenteren und schnelleren Möglichkeiten, die Spezialkosten zu verwalten und die Patientenversorgung gleichzeitig zu verbessern“, fügte sie hinzu.
Datenanalysen können umsetzbare Erkenntnisse liefern, indem sie kostengünstige Patienten vorhergesagt. Modelle für maschinelles Lernen können Personen markieren, die wahrscheinlich Spezialtherapien benötigen, um proaktive Interventionen zu unterstützen. Gesundheitspläne können Echtzeit-Medikamenteneinhaltung durch Patienten verfolgen und die Einhaltung von Lücken mit den projizierten nachgeschalteten Kosten korrelieren, wodurch die Einhaltung der Just-in-Time-Öffentlichkeitsarbeit ermöglicht wird, die vermeidbare Komplikationen abwendet.
Angesichts der Kosten für Spezialmedikamente, die voraussichtlich steigen werden, in Verbindung mit den NIH -Kürzungen bei der klinischen Forschungsfinanzierung sind die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Organisationen im Gesundheitswesen und der Pharmasektor von entscheidender Bedeutung, um zu verhindern, dass die Arzneimittelpreise für Spezialitäten außer Kontrolle geraten. Durch die Nutzung der KI und das gemeinsame Engagement für Innovation werden die Führungskräfte von den Nachzügler in der Zukunft des Arzneimittelmanagements getrennt.
Foto: Vithun Khamsong, Getty Images
