Le 23 janvier dernier, Agnès Buzyn, ministre des Solidarités et de la Santé, lançait les premières concertations dans le cadre du projet « Reste à charge zéro ». L’objectif est de parvenir, d’ici 2022, à un reste à charge nul pour l’optique, les prothèses dentaires et les audioprothèses. Or, ces postes sont parmi ceux les moins bien remboursés par l’assurance maladie obligatoire. Selon une étude de la DREES[1], le taux de reste à charge des ménages est compris entre 25 et 35% pour l’optique et les prothèses dentaires et peut dépasser les 50% pour les audioprothèses alors que le taux moyen de reste à charge pour l’ensemble des dépenses de santé est inférieur à 10%.
La mise en place d’un tel projet aura donc nécessairement des impacts conséquents sur tous les acteurs du système de soins français, et notamment les organismes assureurs. Ceux-ci devront être capables de quantifier et d’appréhender rapidement les enjeux de ces mesures alors que les premières annonces concernant le projet sont attendues fin mai / début juin 2018. Pour répondre à ces problématiques, une analyse des comportements de consommation des assurés semble donc indispensable.
L’utilisation de modèles Data Science peut s’avérer pertinente dans ce cadre. En effet, ces modèles, par leurs capacités à traiter des bases de données de tailles importantes, permettent l’intégration de nombreuses variables. En plus des données internes à l’entreprise (salaire, ancienneté dans l’entreprise, …), des données économiques et sociales (nombre d’équipements de santé dans la commune, revenu médian de la commune, …) ou encore des données propres au salarié (situation familiale, …) pourront être ajoutées à ces modèles et apporteront de nouvelles informations dans l’analyse des comportements des assurés. L’analyse des variables explicatives obtenues par les différents algorithmes de Data Science pourront servir à la mise en place d’une politique de prévention ou de plans d’action. De plus, des indicateurs pourront être créés afin d’assurer un suivi dans le temps des actions mises en place.
L’ajout de ces nouvelles variables doit néanmoins être conditionné non seulement par le nouveau Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), dont la mise en application sera effective le 25 mai 2018 mais également par la Norme de Pratique relative à l’utilisation et la protection des données massives, des données personnelles et des données de santé à caractère personnel – dite norme « NPA 5 »[2] de l’Institut des Actuaires. L’éthique de l’utilisation des données et l’application des algorithmes sur les données est un axe essentiel pour les actuaires du Cabinet GALEA & Associés soumis à l’appartenance à cette norme et garantie une utilisation de toutes données dans la stricte règle définie par cette norme.
Les utilisations potentielles des modèles Data Science en santé ne se limitent pas à l’analyse de la consommation des assurés. L’implémentation de tels modèles peut également faciliter l’identification de potentielles dérives au sein de certains groupes d’assurés en mettant en exergue de nouvelles variables explicatives. L’étude des comportements d’adhésion et de résiliation des assurés peut aussi être améliorée via la mise en place de modèles Data Science.
Le cabinet GALEA & associés propose de vous accompagner dans l’analyse des comportements de vos assurés et la recherche de données pertinentes dans le domaine de la santé.
[1] http://drees.solidarites-sante.gouv.fr/IMG/pdf/cns_2017.pdf
[2] https://www.institutdesactuaires.com/global/gene/link.php?doc_id=11625&fg=1
