캐나다 CI보험에서 유전자 검사결과의

언더라이팅 효과(2)

II. 모델설계(2)

□ 추가적인 가정들

인구는 3천5백만명을 가정함

유전자검사율(Testing Rate)은 1/30로 가정하며 특정유전자를 보유한 사람의 연간 검사율을 의미함

CI보험 구매비율을 75%를 가정하며, 유전자검사결과가 양성인 사람 중 75%가 CI보험을 구매한다는 것을 의미함

거절률(Declined)

10%의 청약자가 연구에서 논의되는 질병과 관련 없는 이유로 청약이 거절되며 이는 표준형과 비표준형에 동일하게 적용됨

사망률 가정은 [CIA 97-04 표]의 비흡연자를 사용함

이환율(Morbidity)은 CIA에서 최근 발행된 두 가지 2008 CANCI와 2003~2011년 경험데이터를 사용함

유전자 검사결과가 양성인 사람 중 비표준형 0.5%, 표준형은 3% 해지율을 가정했으며, 유전자검사를 하지 않거나 음성인 사람의 해지율은 4%를 가정함

표준형의 경우 초기에 낮다가 점차적으로 증가하는 것이 보다 적합하지만 모형을 단순화 하기 위해 3%로 일정하게 가정함

가입금액은 $250,000로 가정하였음

□ 방법

각 질병에 대해서 1년동안 유전자검사결과가 양성인 사람(test-positive)이 구매한 CI보험을 시뮬레이션함

각 질병마다 구매된 CI보험의 집단은 인구에 출현율(Prevalence), 연간 검사를 하는 비율(Testing Rate), 가입 거절되지 않는 비율(1-declined), '예측력(Prediced)-1%' 를 곱하여 산출함

계산된 하나의 집단을 남자 표준형, 남자 비표준형, 여자 표준형, 여자 비표준형 4개의 그룹으로 나누고 각각 가정된 가입금액($250,000)만큼 CI보험에 가입함

유전자검사 연령과 보험가입 연령은 동일하다고 가정

그리고, 최근 캐나다에서 판매된 CI보험과 유사한 분포의 기본집단(base group)에 대한 시뮬레이션을 실시

기본집단은 유전자검사결과가 음성반응(test-negative)을 보인 사람과 유전자검사를 하지 않은 사람(untested)들로만 구성된 집단을 의미함

‘기본그룹’과 ‘기본 및 유전자검사 양성반응을 보인 그룹’의 차이를 비교하고자 함

두 시뮬레이션을 통해서 지급청구자료와 계약자료는 도달연령 30~65세, 경과기간 40년으로 요약하고

언더라이팅에서 유전자정보 사용 금지로 인한 효과는 기본그룹대비 ‘기본 및 유전자검사 양성반응을 보인 그룹’의 A/E ratio(시뮬레이션한 CI 지급청구 대비 예상 지급청구) 증가로 측정함

III. 모델결과

□  ‘기본그룹’대비 ‘기본 및 유전자검사 양성반응을 보인 그룹’의 A/E Ratio는 남자 16%, 여자 41%가 증가하여 전반적으로 26% 증가함

유방암에 대해서 여성만 시뮬레이션을 했기 때문에 최종 효과는 여성에게 더 크게 나타남

[표2]는 각각의 유전자의 효과를 나타내며, 린치증후군의 효과는 9.4%로 가장 컸으며 유방암 6.4%로 뒤를 이음

[표2] 질병별 효과

질병분류	효과
유방암(BRCA)	6.4%
린치증후군(Lynch)	9.4%
팽창심근병증(DCM)	0.4%
맹목(Blindness)	1.0%
다낭성신질환(PKD)	4.3%
알츠하이머증후군(ADEO)	4.5%

동 모델에서 가장 중요한 비유전자 요소는 가입금액과 유전검사결과가 양성인 사람 중에서 보험에 가입하는 사람들의 비중임

[그림7] 가입금액별 효과	[그림8] 구매비율별 효과

[그림7]은 가입금액에 따라 [그럼8]는 구매하는 사람의 비중에 따른 영향도를 나타내며

가입금액와 구매비율이 증가할수록 효과가 증가하는 선형관계를 가지고 있음을 보여줌

효과가 가입금액과 구매비율에 비례하기 때문에 역선택효과를 추정해볼 수 있음

기본적으로 유전자검사결과가 양성인 사람 중 75%가 가입금액 $250,000로 청약을 하고 나머지는 보험을 가입하지 않음을 가정

만약 50%가 가입금액 $250,000에 가입한다면 효과는 26%의 2/3인 17%에 가까울 것이며, 75%의 사람이 $100,000에 가입한다면 효과는 26%의 40%인 10%수준으로 떨어질 것임

□ 시뮬레이션에서 사용된 가정의 민감도 분석을 실시함

유전자검사 검사율(Testing rate), CI보험구매비율, 가입금액이 감소할수록 효과는 감소하는 것으로 나타남

검사율을 1/30에서 1/40으로 낮추면 효과는 6.1%p하락

CI보험구매비율이 75%에서 50%로 감소할 경우 효과는 8.2%p 하락

보험가입금액이 $250,000에서 $150,000로 감소하면 효과는 9.9%p하락

그 외 거절률 및 해지율의 변화에 따른 민감도는 두드러지지 않음

[표3] 가정에 따른 민감도분석

가정	효과	증감
기본가정	26.0%	-
검사율 1/30 → 1/40	19.9%	-6.1%
CI 구매비율 75% → 50%	17.9%	-8.2%
가입금액 $250,000 → $150,000	16.1%	-9.9%
거절률 10% → 5%	27.4%	1.3%
표준형 해지율 0.5% → 0%	28.3%	2.3%
비표준형 해지율 3% → 0.5%	25.5%	-0.5%
기본그룹의 해지율 4% → 3%	22.1%	-3.9%

III. 결론

□ 시뮬레이션 결과 요약

캐나다에서 유전자정보를 사용한 보험인수 금지법안의 제정에 따른 효과를 검토하고자 모델을 설정함

중대한 질병 6가지를 고려했으며 각 조건별로 CI보험을 구매하는 경우를 시뮬레이션함

6개 질병을 모두 고려할 경우 평균적으로 CI보험에서의 지급청구는 26%까지 증가할 것이며 이는 보험료의 증가를 수반할 것으로 예상됨

유전자검사 결과가 양성인 사람 중 몇 명의 사람이 CI보험을 구매하는 비율과 가입금액의 크기에 따라 효과는 크게 달라질 것임

법안 제정한 직후보다는 시간이 지나고 널리 알려지면 CI보험을 구매하는 비율이 더 커질 것이며 효과는 26%보다 확대될 것임

□ 모델을 단순화했기 때문에 현실을 잘 나타내지 못하는 한계점이 있으나 법안 제정에 따른 효과를 추정하는 데에 참고할 수 있을 것임

CI보험에서 담보하는 질병에 대한 유전자검사가 늘어나면 보험인수시에 유전자정보 사용금지로 인한 효과는 더욱 확대될 것이며 이에 따른 선제적 대응이 이뤄져야할 것임

특정 유전자와 질병관의 연관성이 뚜렷할 경우 부보불가능한 위험으로 간주하고 CI보험담보범위에서 제거하는 방법도 하나의 대안이 될 수 있음

□ 국내에서는 유전자정보를 활용한 보험인수가 시행되고 있지 않지만, 보험인수에 유전자정보를 도입할 경우 정보비대칭 문제의 해소로 인한 효과를 추정하는 데 참고할 수 있을 것임

Life Insurance Product Review 2012.10 제10호	한국 생명보험시장의 진화

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