Mémoires d'Actuariat
Intégration de la base Open Damir dans des analyses techniques santé
Auteur(s) BOYER S.
Société Actélior
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 27/06/2024
Résumé
La transformation digitale permet la collecte d’une quantité grandissante de données dans divers secteurs d’activité. Certaines de ces données sont désormais disponibles en Open Data (en accès libre et gratuit). Depuis 2015, les bases Open Damir, reprenant l’ensemble des remboursements effectués par l’Assurance Maladie Obligatoire, tous régimes confondus, sont publiées régulièrement. De prime abord, ces bases constituent une source inestimable d’informations pour les différents acteurs. Toutefois, leurs volumétries complexifient l’exploitation et la compréhension des données. L’intégration de cette base de données au sein des outils pré existants du cabinet de conseil en actuariat Actélior, sont les enjeux de ce mémoire. Comprendre, analyser, exploiter et intégrer les bases Open Damir dans le suivi technique santé et l’outil de tarification santé Actélior en sont les objectifs. Après avoir rappelé le fonctionnement du système français de l’assurance santé, nous présentons les bases de données Open Damir que nous avons traité via Python pour les rendre exploitables. Puis, nous détaillons les différentes étapes de la construction des deux outils incluant ces bases de données. Tout d’abord, le suivi technique Damir permet d’ajouter aux analyses actuelles une dimension nationale permettant aux clients de positionner le niveau de prestations santé de leur portefeuille par rapport aux données nationales réelles. Quant à la tarification santé Damir, l’outil est réalisé par le biais d’une modélisation « Coût x Fréquence », implémentée à l’aide de Modèles Linéaires Généralisés sur R. Finalement, les deux tarifications santé, Actélior et Damir, sont liées à partir d’un modèle de crédibilité adapté au cadre de l’étude. Cette méthode a pour objectif d’établir un tarif plus ajusté en prenant en compte des données externes riches en information.
Abstract
Digital transformation is leading to increasing volumes of data collection in various sectors of activity. Some of this data, called Open Data, is now freely accessible. Since 2015, the Open Damir database, which include all healthcare reimbursements made by the French National Health Insurance System, has been published regularly. At first sight, this database is an invaluable source of information for all stakeholders. However, its volumes makes it complex to handle and understand the data. This database has never been studied nor used by the actuarial consulting company Actélior so far. Integrating it within the pre-existing tools of Actélior (the health technical risk monitoring tool, and the health risk pricing tool) is the subject of this memoir. More precisely, the objectives are first to understand and analyse the Open Damir database. After describing how the French National Health Insurance System works, we introduce the Open Damir database as well as the extraction process for our study, carried out via Python. We then detail the different steps involved in the enrichment of the existing Actélior tools with the processed Open Damir database. As for the health technical risk monitoring tool, adding the Damir technical monitoring opens up a whole new level of analysis by enabling clients to position the level of health consumption in their portfolio in relation to actual national data. As for the health risk pricing tool, the aim is to determine a better-adjusted pricing by taking into account relevant, recent and sizeable external data. This is done by, first, modelling Damir data using a "Cost x Frequency" approach implemented using Generalized Linear Models on R, and then integrating it within the pre-existing Actélior pricing tool using a credibility model developed specifically for this purpose.
Auteur(s) BOYER S.
Société Actélior
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 27/06/2024
Résumé
La transformation digitale permet la collecte d’une quantité grandissante de données dans divers secteurs d’activité. Certaines de ces données sont désormais disponibles en Open Data (en accès libre et gratuit). Depuis 2015, les bases Open Damir, reprenant l’ensemble des remboursements effectués par l’Assurance Maladie Obligatoire, tous régimes confondus, sont publiées régulièrement. De prime abord, ces bases constituent une source inestimable d’informations pour les différents acteurs. Toutefois, leurs volumétries complexifient l’exploitation et la compréhension des données. L’intégration de cette base de données au sein des outils pré existants du cabinet de conseil en actuariat Actélior, sont les enjeux de ce mémoire. Comprendre, analyser, exploiter et intégrer les bases Open Damir dans le suivi technique santé et l’outil de tarification santé Actélior en sont les objectifs. Après avoir rappelé le fonctionnement du système français de l’assurance santé, nous présentons les bases de données Open Damir que nous avons traité via Python pour les rendre exploitables. Puis, nous détaillons les différentes étapes de la construction des deux outils incluant ces bases de données. Tout d’abord, le suivi technique Damir permet d’ajouter aux analyses actuelles une dimension nationale permettant aux clients de positionner le niveau de prestations santé de leur portefeuille par rapport aux données nationales réelles. Quant à la tarification santé Damir, l’outil est réalisé par le biais d’une modélisation « Coût x Fréquence », implémentée à l’aide de Modèles Linéaires Généralisés sur R. Finalement, les deux tarifications santé, Actélior et Damir, sont liées à partir d’un modèle de crédibilité adapté au cadre de l’étude. Cette méthode a pour objectif d’établir un tarif plus ajusté en prenant en compte des données externes riches en information.
Abstract
Digital transformation is leading to increasing volumes of data collection in various sectors of activity. Some of this data, called Open Data, is now freely accessible. Since 2015, the Open Damir database, which include all healthcare reimbursements made by the French National Health Insurance System, has been published regularly. At first sight, this database is an invaluable source of information for all stakeholders. However, its volumes makes it complex to handle and understand the data. This database has never been studied nor used by the actuarial consulting company Actélior so far. Integrating it within the pre-existing tools of Actélior (the health technical risk monitoring tool, and the health risk pricing tool) is the subject of this memoir. More precisely, the objectives are first to understand and analyse the Open Damir database. After describing how the French National Health Insurance System works, we introduce the Open Damir database as well as the extraction process for our study, carried out via Python. We then detail the different steps involved in the enrichment of the existing Actélior tools with the processed Open Damir database. As for the health technical risk monitoring tool, adding the Damir technical monitoring opens up a whole new level of analysis by enabling clients to position the level of health consumption in their portfolio in relation to actual national data. As for the health risk pricing tool, the aim is to determine a better-adjusted pricing by taking into account relevant, recent and sizeable external data. This is done by, first, modelling Damir data using a "Cost x Frequency" approach implemented using Generalized Linear Models on R, and then integrating it within the pre-existing Actélior pricing tool using a credibility model developed specifically for this purpose.
