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大量證據(jù)表明，在醫(yī)療保險(xiǎn)方面，人們很難做出選擇。我們想弄清楚哪種類型的工具可以幫助人們做出決策。----凱特?本多夫（M. Kate Bundorf）

斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院副教授凱特?邦多夫（Kate Bundorf）表示：“有大量證據(jù)表明，人們?cè)谶x擇健康保險(xiǎn)時(shí)會(huì)遇到困難?！?復(fù)雜性可能是壓倒性的，結(jié)果，人們經(jīng)常選擇次優(yōu)計(jì)劃，以更高的成本對(duì)其進(jìn)行懲罰并創(chuàng)建效率低下的市場(chǎng)。“因此，我們想弄清楚哪種類型的工具可以幫助人們做出決策，”本多夫說。

她與斯坦福醫(yī)學(xué)院的Maria Polyakova和加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校的Ming Tai-Seale一起，開發(fā)了一種基于網(wǎng)絡(luò)的工具，該工具具有一種算法，該算法將Medicare Part D參保人的病歷與處方藥的最佳健康保險(xiǎn)相匹配毒品。使用該算法的人更有可能更改為更好的計(jì)劃。他們還報(bào)告說，他們對(duì)選擇健康保險(xiǎn)的過程更加滿意，盡管他們最終花了更多時(shí)間在上面。

使保險(xiǎn)選擇更輕松，更好
研究參與者被分配到對(duì)照組或兩種治療方法之一。對(duì)照組被引導(dǎo)到現(xiàn)有的在線Medicare資源中，以從他們可用的22種處方計(jì)劃中選擇一種。同時(shí)，治療組獲得了算法的支持，該算法自動(dòng)從他們的病歷中提取信息，并將其與處方藥計(jì)劃進(jìn)行匹配。在審查他們的選擇時(shí)，兩個(gè)治療組都可以在線查看表格，該表格顯示了每個(gè)計(jì)劃的可能成本的個(gè)性化分析。除此之外，其中一個(gè)治療組還顯示了每個(gè)計(jì)劃的“專家評(píng)分”，即該算法產(chǎn)生的用于對(duì)計(jì)劃進(jìn)行排名的數(shù)字（從0到100）；表格頂部突出顯示了三個(gè)最佳選項(xiàng)。

兩種治療方法都鼓勵(lì)人們改用更優(yōu)惠的保險(xiǎn)計(jì)劃，但是這種結(jié)合“專家”建議和成本估算的方法被證明更為有效。與對(duì)照組相比，接受這種治療的參與者選擇計(jì)劃的頻率提高了36％。Bundorf說：“我們發(fā)現(xiàn)了明確的證據(jù)，表明干預(yù)措施改變了人們的行為，特別是在我們提供專家建議的情況下。”

在實(shí)驗(yàn)的背景下，這些更改為消費(fèi)者節(jié)省了270,000美元。盡管這似乎是一個(gè)相對(duì)較小的數(shù)字，但它與能夠獲得專家推薦的316個(gè)治療對(duì)象的相對(duì)較小的存儲(chǔ)庫有關(guān)。如果將相同的影響推算到參加Medicare D部分的近2500萬人，并假設(shè)參與率與本多夫和她的同事在該實(shí)驗(yàn)中所看到的相同，則將節(jié)省6.8億美元。鑒于該工具本身的開發(fā)成本不到180萬美元，這一點(diǎn)尤其值得注意。

穿越政策世界

盡管實(shí)際含義很明確，但是有兩個(gè)重要的考慮因素可緩和將這一發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為政策的可能性。
首先，一小部分符合條件的人選擇參加研究。最后，在將近30,000名受邀者中，有1,185人參加了這項(xiàng)研究；最終加入的人比不參加的人更精通技術(shù)。最重要的是，研究人員擔(dān)心，那些受益最大的人可能沒有選擇參加。

“選擇與算法進(jìn)行交互的人是老練的消費(fèi)者；他們是尋找信息的活躍購(gòu)物者?！?Polyakova說?！斑@表明，如果我們想改善目前計(jì)劃最糟糕的人們的選擇，那么僅僅在線提供該工具將無法解決問題。” 有必要采取更加積極主動(dòng)的方法。

其次，該研究的總體人口統(tǒng)計(jì)學(xué)不能代表更廣泛的Medicare人口。本多夫和她的同事與帕洛阿爾托醫(yī)學(xué)基金會(huì)合作進(jìn)行了這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，這意味著參加實(shí)驗(yàn)的人住在該國(guó)最富裕，技術(shù)最先進(jìn)的地區(qū)之一。結(jié)果是否能一概而論。Polyakova說：“可以想象，其他地方的人，他們的收入較低，很少接觸這類工具，他們的行為可能會(huì)完全不同?！?

算法獲勝（和警告）

本多夫和她的同事們一開始不確定這種干預(yù)是否會(huì)改變行為。大量證據(jù)表明，僅向人們提供信息不會(huì)影響結(jié)果。但是結(jié)果指向了這項(xiàng)研究的巧妙設(shè)計(jì)之一：通過進(jìn)行兩種截然不同的處理，研究人員能夠單獨(dú)衡量信息的效果-顯示每個(gè)計(jì)劃的消費(fèi)者總費(fèi)用-以及與信息配對(duì)的專家建議。

“咨詢的作用與信息有所不同，Polyakova說?！爱?dāng)人們接觸到建議時(shí)，它不僅會(huì)改變他們對(duì)產(chǎn)品的知識(shí)，而且還會(huì)改變他們實(shí)際對(duì)產(chǎn)品功能的重視程度。

她指出，這具有復(fù)雜而重要的含義。我們傾向于將軟件視為中立的-Microsoft Excel沒有議程-但是現(xiàn)代算法并非總是如此。公司可以并且可能會(huì)從戰(zhàn)略上部署建議算法，也許是為了推廣某種產(chǎn)品或增加收入，而在此過程中隱藏的將是這些算法改變我們?nèi)绾卧u(píng)價(jià)不同產(chǎn)品的方式。

Polyakova說：“如果人們對(duì)這種算法建議做出響應(yīng)，那么不久的將來就會(huì)變得非常有趣?！?“有關(guān)如何保護(hù)消費(fèi)者免受非良性干預(yù)的許多政策和法規(guī)問題將很快引起我們的關(guān)注?！?