데이터 과학에 근거한 의약품 구매 가격으로 비즈니스 분석 지원

• 포괄성 — 모든 의약품 포함

• 적시성 — 적시에 가격 변동 반영

• 접근성 — 모든 이해 관계자가 사용할 수 있고 쉽게 접근 가능

• 조작에 대한 영향을 받지 않음 — 단일 입력이 결과에 지나친 영향을 주지 않음

• 정확성 — 실측 반영

• 투명성 — 의약품 가격이 어떻게 형성되는지 이해

PAC 방법론은 일반적인 의약품 가격 책정 문제를 해결하는 일괄 솔루션을 제공하기 때문에 이해관계자가 복잡한 환경에서 비즈니스를 운영하는 데 도움을 줍니다.

• 가격 책정 계약의 성과를 결정하고 비용을 관리하며 보험급여 환급률에 도움이 되도록 의약품 취득 원가와 밀접하게 연관되는 가격 범위를 결정합니다.

• 가격 책정 전략을 정당화하고 네트워크 만족도를 높이며 항소 건수를 낮추는 데 활용할 수 있는 공정하고 균형적인 방법입니다.

• 가격 조정이 필요한 보험급여 환급 이상값을 신속하게 파악하여 수익과 협상 조건을 개선합니다.

• 가격 탄력성, 수익성, 보험 수익의 지속가능성을 고려하면서 '통상 및 관례 요금(U&C)'를 결정하고 현금 가격을 책정하는 보다 안정적인 출발점을 제공합니다.

• MAC 목록을 최적화하고, 투명성 관련 규제 조건을 충족하며, 가격이 허용 범위에서 벗어나는 의약품 그룹을 파악하여 가격 책정 전략을 정당화합니다.

• 제네릭 의약품군의 과거 데이터를 활용하여 의약품 가격을 책정하고, 과거 약국 구입 비용을 이해하며 과거 추세를 분석하여 미래 추세를 예측합니다.

'지니 계수'라는 계량경제학의 개념을 차용함으로써 특정 의약품이 제조업체에서 얼마나 집중되어 있는지 또는 광범위하게 퍼져 있는지를 확인하여 가격과 가격 변동에 대해 깊은 인사이트를 확보할 수 있습니다.

• 지니 계수의 변화를 평가하여 한 의약품군에서 특정 제조업체의 의약품 가용성의 변화를 이해하고 가격 변동을 예상하거나 설명합니다.

• 단일 공급자에서 다수의 공급자로, 또는 그 반대로 변화하는 의약품을 파악하여 제품 수요뿐만 아니라 브랜드 의약품에서 제네릭 의약품으로 변하는 제품에 미치는 영향을 예측합니다.