A cura di @Perodatrent.

Un articolo di Bloomberg spiega che il dibattito in USA sull’abolizione dello Affordable Care Act (Obamacare) ha avuto il merito di  mettere in evidenza che, se si vuole organizzare la sanità basandosi sulle assicurazioni private, allora bisogna che le persone sane siano “convinte” ad assicurarsi per abbassare i premi delle persone malate.

L’impiego di tecnologie Big Data pone però un problema: sfruttando le conoscenze sul comportamento delle persone, rivelato dalle loro scelte e preferenze, si può prevedere chi si ammalerà con maggiore probabilità. E di conseguenza modulare l’offerta assicurativa fino a scoraggiarlo:

In the context of a free market, the big data healthcare conundrum is this: The better we get at predicting and treating, say, diabetes, the better private insurance companies will get at charging people for their future diabetes care. The asymptotic limit is a subpopulation of poor, sick people who cannot afford insurance and live off Medicaid, and a bunch of healthy people who are well covered but don’t need insurance. As Republicans have learned in recent weeks, high-risk pools are incredibly expensive.

L’unica soluzione oggi disponibile e realistica, sostiene l’autore dell’articolo, per mantenere una forma di condivisione del rischio sarebbe un’assicurazione sanitaria universale.

Immagine da Wikimedia.