Het risicovereveningsmodel

Het risicovereveningsmodel is een complex model dat bedoeld is om verschillen in de (verwachte) zorgkosten tussen verzekerden te compenseren. Ondanks jaarlijkse verbeteringen zijn er nog steeds uitdagingen waar het risicovereveningsmodel mee te maken heeft. De uitdagingen zijn:

Er is nog steeds sprake van ondercompensatie van ongezonde verzekerden en overcompensatie van gezonde verzekerden;
De invoering van constrained regression leidt tot een verbetering van de verevening tussen gezonde en ongezonde verzekerden. Constrained regression voegt echter ook complexiteit aan het model toe en heeft weer andere nadelen;
Ex-postverevening is heringevoerd, ondanks de afspraak bij de invoering van het risicovereveningssysteem dat ex-post verevening afgebouwd zou worden. Ex-post verevening leidt tot vermindering van doelmatigheidsprikkels;
Het risicovereveningsmodel an sich zorgt ervoor dat passende en doelmatige zorg niet altijd wordt gestimuleerd. Innovaties voor chronisch zieken worden niet gestimuleerd.

Onze visie voor het verbeteren van het risicovereveningsmodel is een aanpaksystematiek die mogelijkheden biedt voor de problematiek van het huidige model, zoals (extreme) ondercompensaties, verkeerde doelmatigheidsprikkels en de complexiteit. De veelzijdigheid van de huidige problematiek vraagt om innovatievere oplossingen: het gebruik van Machine Learning (als aanvulling) en een verlegging van de focus van zorggebruik naar ziektebeeld binnen de vereveningskenmerken. Deze combinatie biedt kansen om het risicovereveningsmodel beter te laten werken en tegelijk de juiste prikkels te behouden.

Lees meer over onze visie op het risicovereveningsmodel in de whitepaper.