Ano, nakonec se ukázalo, že kvůli emailům nezkrachovaly poštovní úřady a i když k jisté restrukturalizaci tržních vertikál docházelo, v úhrnu jednotlivé vertikály naopak rostly díky intenzifikaci využití a tím i zvýšení dostupnosti produktů z dané vertikály. Jenže doba pokročila a ukazuje se i odvrácená strana pokroku.
Je způsobeno složitostí současného světa, že je těžké domyslet právě ty negativní efekty. A je příliš snadné je bagatelizovat, ačkoliv vstupují do životů milionů lidí a ničí je nikoliv tím, že je nutí najít si novou práci či rozšířit si znalosti, ale rozsáhlou změnou podmínek, jimž se jednotlivec těžko přizpůsobuje. To vede k růstu nespokojenosti ve společnosti a k hlubším transformačním procesům, začasté revoluční povahy.
To bylo zatím příliš obecné povídání, takže zkusím něco konkrétního. Případ “Obamacare”, tedy Zákonu o ochraně pacientů a dostupné péči.
Nástup analýzy velkých dat předurčil reformy zdravotního pojištění
V Česku obecně nejsou prerekvizity zavedení Obamacare příliš známé a zákon je vnímán spíše negativně, jako příliš socialistický, podobně jako Obamova vláda. Obamacare čeká na své objektivnější zhodnocení a tohle ponechám stranou, my se podíváme na to, jak nástup analýzy velkých dat (Big Data) předurčil reformy zdravotního pojištění vedoucí k tomu, co se souhrnně nazývá Obamacare.
V roce 2000 bylo v programu soukromého zdravotního pojištění v USA přes 72 % americké populace, v roce 2010, v posledním roce před zavedením Obamacare už jen 64 % populace. Za propad v číslech mohla hlavně hispánská menšina, která přidala 27 milionů obyvatel, ale jen 42 procent z nich si pořídilo soukromou zdravotní péči. Ostatní spadali do státních programů zdravotního pojištění jako Medicaid, které výrazně limitují dostupnou zdravotní péči tím, že na ni citelně omezují platby.
Pátrání po příčinách tohoto “nezájmu” hispánské menšiny o soukromé zdravotní pojištění není snadné. Do jisté míry se na něm podílí menší zaměstnanost v této komunitě, někdy i nelegální způsob obživy, jenže soukromé pojištění si lze platit i z práce na černo.
Zlepšování prediktivních modelů
Výrazným faktorem v osmiprocentním propadu uživatelů soukromého pojištění se tak zdá být hlavně pokročilá datová analytika. Do té americké soukromé zdravotní pojišťovny masivně investovaly od přelomu tisíciletí a velmi výrazně zlepšovaly prediktivní modely.
Díky tomu začaly výrazně deferenciovat platby a dostupnost pojištění pro jednotlivé rizikové skupiny. Situace ve výrazně urychlila po roce 2005, kdy prediktivní modely i výpočetní výkon a dostupnost dat pro ně dosáhly kritické úrovně, při níž byly pojišťovny schopné “diagnostikovat” pacienta na bázi dat podobně kvalitně, jako lékař při vyšetření.
Doposud velmi plošně dostupné soukromé zdravotní pojištění tím přestalo být pro řadu lidí dostupné.
Buďto byli přímo odmítáni nebo jim byla nabízena velmi nevýhodná smlouva. Výdaje za zdravotní pojištění za deset let vzrostly na více jak dvojnásobek, násobně před inflací a růstem mezd. Situace se ještě zhoršila důsledkem krize v letech 2008-2010, kdy se podíl lidí nekrytých soukromým pojištěním ještě zvýšil. Na státní zdravotní pojištění Medicaid spadlo velké množství lidí, kteří potřebovali zdravotní péči, jenže státní pojištění nehradí tolik prevenci, jako až akutní zákrok.
Výrazně vzrostla finanční nákladnost amerického zdravotního pojištění
Na státní úhradu se tak navalilo větší množství akutních zákroků, což navíc zhoršovalo kvalitu životů lidí – namísto včasného řešení zdravotních problémů formou prevence či včasným zákrokem byli nuceni čekat až na akutní ošetření, které si vyžádalo dlouho rekonvalescenci, obnášelo pracovní omezení i dlouhodobé zdravotní následky.
V roce 2010 třetina nepojištěných dospělých měla problémy se splácením účtů za zdravotní péči, v roce 2013 už více jak 40 % lidí, pětina nepojištěných přišla těmito dluhy do vážných finančních potíží, jež jim například neumožňují splácení či získání hypoték na bydlení.
Výsledek byl jednoduchý a očekávatelný: výrazně vzrostla finanční nákladnost amerického zdravotního pojištění pro lidi. Zatímco v roce 2000 se zdravotní péče podílela 13% na HDP, o deset let později to bylo 17% a nyní atakuje dvacetiprocentní hladinu. V roce 2011 šlo o dvouapůlnásobek průměrných výdajů zemí OECD.
Snížení dostupnosti komerčního pojištění mělo ještě jeden zajímavý efekt: snížení pracovní mobility a elasticity pracovního trhu. Lidé měli obavy hledat nové zaměstnání, když to obnášelo riziko přehodnocení jejich zdravotní pojistky, přičemž si řada firem nemohla dovolit paušálně nabízet pojistku jako benefit, ačkoliv dříve tomu tak bylo.
Privatizace zisků a externalizace nákladů
Big Data nejsou samozřejmě jediným viníkem, jsou ale symptomem toho, co levicoví ekonomové označují za privatizaci zisků a externalizaci nákladů. Zdravotní pojištění nebyl ani před rokem 2000 nijak špatný business, přičemž největším omezením vstupu do odvětví byly vysoké vstupní náklady. Zvýšení výtěžnosti zavedením datové analytiky výrazně zvýšilo ziskovost na úkor obslužnosti populace a nevedlo ani k poklesu nákladů pojištěných jednotlivců.
Úspora z datové analytiky se zkrátka nepřenesla na pojištěné, ale byla trasformována do zisku, přičemž nebylo prakticky myslitelné, aby vyrostla nová konkurence kromě státní, protože prostředí jeví prvky oligopolu. To byl nakonec také důvod, proč se Barack Obama rozhodl pro Obamacare, jedinou druhou realistickou možností by byla striktní regulace odvětví hraničící se zestátněním.
Americké zdravotnictví není z problémů venku, to ani zdaleka. Je přitom ale zajímavé, jak moc za ně může pokročilá technologie, u níž byste to nečekali zdaleka tak prvoplánově, jako třeba u jaderné bomby.
