美國醫(yī)保體系慘敗的原因之一在于忽略大數據的作用。大數據讓美國醫(yī)保系統(tǒng)發(fā)生了改變，不是變得更好。

一直以來，保險公司的保險費率是由精算師根據發(fā)病率和死亡率統(tǒng)計來精算的。這基于元數據，也就是數據的數據，大部分精算師是沒有辦法深入到大量投保數據中進行分析的。在這個系統(tǒng)中，保險公司的贏利能力與投保人規(guī)模呈線性增長，因此保險公司總是希望有盡可能多的人投保，以維持利潤。

但在20世紀90年代開始，計算機成本下降，使得基于個人健康結果的費率核算成為了可能。健康保險業(yè)務的一個顯著變化就是從追求覆蓋轉為利率，在美國健康保險的商業(yè)模型已經從盡可能覆蓋轉為覆蓋少數人群，也就是為哪些不那么需要健康保險系統(tǒng)的人群，也就是健康者購買保險。

健康保險目標已經從依靠多數投保人牟利，轉為從所有的投保人牟利。由于人最終都會死去，作為一個社會性質的政策這不恰當，這是世界各地都已經明了的事情。

美國健康保險公司利潤猛增，但其結果是數百萬的美國家庭沒有健康保險的保護。

鑒于社會的目標是提供市民健康保障，把保險作為唯一的健康保險顯然已經不可行。這只會是一個新的泡沫，面臨破滅。

有人認為，市場化最終會解決大數據的問題。怎么解決？從單純的經濟力量看，我還沒有看到如何解決問題。（ lion編譯 ）