A Prescription Trend Analysis using Medical Insurance Claim Big Data

Optimal Health Insurance and Trade-Off between Health and Wealth

“…We also observe the emerging trends in medical care industry and health insurance industry as follows: (i) due to technology transformation in insurance industry and evolution in people's lifestyle, it is essential to improve the existing actuarial techniques [39]; (ii) health insurance claim big data could be used to understand the trends in medicine prescriptions for diseases [40]; (iii) with the support of big data of people's disease occurrence rate, actual treatment costs, and demographic characteristics, the insurer is able to formulate personalized solutions for each and every policyholder [39,41]. However, there are still barriers to conquer for data access [42].…”

Discovering and comparing types of general practitioner practices using geolocational features and prescribing behaviours by means of K-means clustering

“…This study used ‘open’ prescription data to identify levels of antidepressant use in Northern Ireland. Elsewhere, prescription data has been used to analyse prescription patterns in hospitals 7 , prescription patterns while taking into account the patient’s symptoms 8 , to track disease and examine seasonality 9 and gain insights into the differences in prescription behaviour of individual GP practices 10 . Whilst other studies have examined the differences in prescribing behaviours in general 11 and for specific medications such as antidepressants 6 and hormone therapy 12 , no studies have been identified examining prescribing behaviours a method of classifying GP practices.…”

Arquitectura de consolidación de la información para seguros de la salud mediante Big Data

“…Los seguros de salud se aplican en diferentes sectores como, el sector público que atiende personas con financiamiento de impuestos, el sector privado que se financia con el cobro a los clientes, el seguro social que se financia con aportes de los empleados, y finalmente el seguro comunitario que se financia de impuestos y de la participación de la comunidad [5] [6]. En los seguros de salud se evidencia la usabilidad del Big Data (BD) por las siguientes razones: entender la expansión de enfermedades, tendencias en uso de medicamentos, mejorar los servicios médicos, aumentar el conocimiento médico desde diferentes perspectivas, suministrar información médica a los clientes, divisar cambios en prescripciones médicas, obtener sensores sociales, vincular las prescripciones entre medicamentos y enfermedades [7][8] [9], búsqueda en aumentar la experiencia del cliente, mejorar los comentarios de los clientes en los procesos y redes sociales [5][10], detectar fraudes generales en los reclamos [11], entre otros. Así Big Data introduce grandes mejoras en el área del seguro de salud como: lealtad y retención de clientes, entender la conducta de los clientes, buscar oportunidades con otros clientes, entender la conducta de los canales de ventas en seguros, aumento en venta de seguros de salud, conducta de los beneficiarios de las pólizas, búsqueda de nuevas redes de personas, reducción de costos y precios en la compañía, detectar fraudes en los reclamos, selección inmediata de reclamos interrelacionadas entre compañías y mejoras en los proceso de reclamaciones [5] [12].…”

“…En Japón todos los ciudadanos están obligados a adquirir un seguro de salud, es decir la cobertura es 100%. Naciones que aplican Big Data en seguro de salud son India [5], Japón, Corea, Taiwán [7], Indonesia [14]. Los participantes en los seguros de salud son: pacientes, beneficiarios, compañías farmacéuticas, proveedores de salud públicos y privados, médicos, compañías de seguro médico, compañías de seguro general, intermediarios de seguros, gobiernos locales y los gobiernos nacionales [7] [15].…”

“…Naciones que aplican Big Data en seguro de salud son India [5], Japón, Corea, Taiwán [7], Indonesia [14]. Los participantes en los seguros de salud son: pacientes, beneficiarios, compañías farmacéuticas, proveedores de salud públicos y privados, médicos, compañías de seguro médico, compañías de seguro general, intermediarios de seguros, gobiernos locales y los gobiernos nacionales [7] [15]. Las existentes leyes locales y normas generales para uso correcto de los datos de salud, deben ser cumplidas por médicos y proveedores de salud, además los cambios en las regulaciones se aplican a los procedimientos y sistemas informáticos; es necesario recordar que la adherencia en normas de salud es esencial en la gestión de información privada de los pacientes, y en este escenario los datos generados por la pandemia COVID-19 también deben respetarse [16][17] [18].…”