CONCEPTUAL APPROACHES TO THE INTERPRETATION AND MEANING OF GENETIC INFORMATION FOR INSURANCE RISK ASSESSMENT
DOI:
https://doi.org/10.35774/sf2025.03.109Keywords:
life insurance, critical illness insurance, genetic information, underwriting, insurance risk assessment, Ukraine.Abstract
Вступ. Досліджено теоретичні підходи до визначення та ролі генетичної інформації для оцінки страхових ризиків з урахуванням особливостей, умов і практики функціонування страхових ринків як в Україні, так і за кордоном. Систематизовано умови та фактори, які необхідно враховувати під час застосування генетичної інформації людини для оцінки її страхових ризиків у сферах страхування життя та страхування на випадок хвороби (зокрема, медичному страхуванні).
Мета – обґрунтувати концептуальні підходи до визначення та ролі генетичної інформації для оцінки страхових ризиків, пов’язаних із життям і здоров’ям.
Результати. Доведено, що в сучасних умовах можливості технологій генетичних досліджень є дієвим інструментом оцінки страхових ризиків, пов’язаних із життям та здоров’ям, та/або для обґрунтування будь-яких інших умов договорів страхування життя та страхування на випадок хвороби (зокрема, медичного страхування). Відповідно до результатів дослідження обґрунтовано концептуальні підходи до визначення та класифікації генетичної інформації людини для оцінки її страхових ризиків. Запропоновано генетичну інформацію заявника на страхування поділяти на два блоки, де перший охоплює результати генетичного аналізу заявника на страхування та його запити на проведення таких генетичних досліджень; а другий – дані про його сімейну медичну історію, яка містить аналогічну інформацію про членів сім’ї заявника на страхування (зокрема, результати генетичних аналізів; прояв у них симптомів захворювань чи порушень стану здоров’я тощо). Встановлено, що для різних страхових ризиків (смерть, зокрема та, яка настала внаслідок захворювання; гостре захворювання, що виявлено вперше в житті під час дії договору страхування; загострення хронічного захворювання; виникнення критичних захворювань) різною буде і роль генетичної інформації, яку використовують для їх оцінки.
Висновки. Проведено теоретичні дослідження української та міжнародної практики визначення та ролі генетичної інформації для оцінки страхових ризиків. Запропоновано концептуальні підходи до визначення генетичної інформації для цілей андерайтингу. Встановлено, що з метою найбільш ефективної та якісної оцінки страхових ризиків доцільно використовувати ту генетичну інформацію, яка буде найбільш релевантною до відповідних страхових ризиків. Обґрунтовано необхідність під час застосування генетичної інформації для оцінки страхових ризиків врахувати такі особливості, як вид страхового ризику, що оцінюється (смерть та/або захворювання – моногенне чи полігенне); строк дії страхового договору; вік та стать заявника на страхування тощо.
Introduction. The research paper explores theoretical and practical approaches to the definition and meaning of genetic information for insurance risks assessment.
The purpose of the article is to empirically examine the definition and meaning of genetic information for insurance risks assessment regarding the life and health insurance products.
Results. According to the research results, the article substantiates conceptual approaches to defining and classifying a person’s genetic information for assessing their insurance risks. It is proposed to divide the genetic information of an insurance applicant into two blocks, where the first mainly includes the results of genetic analyses of the insurance applicant himself and his requests for such genetic research. At the same time, it is proposed to include data on the insurance applicant’s family medical history in the second block of genetic information. Furthermore, as a result of the study, it was found that for different insurance risks; acute illness detected for the first time in life during the validity of the insurance contract; exacerbation of a chronic illness; occurrence of critical illnesses) the role of genetic information, which is used to assess them, will be different.
Conclusions. The research paper proposes conceptual approaches to defining genetic information for underwriting purposes. The study found that for the high-quality assessment of insurance risks, it would be advisable to use the genetic information to the relevant insurance risks. This study substantiates the need to take into account such features when using genetic information to assess insurance risks, such as the type of insurance risk being assessed; the term of the insurance contract; the age and gender of the applicant for insurance, etc.
References
1. Macdonald, A. S. (2024). Genetic testing and actuarial science. Annals of Actuarial Science, 18, 1–4. https://doi.org/10.1017/S1748499524000034
2. Joly, Y., Ngueng Feze, I., Simard, J. (2013). Genetic discrimination and life insurance: a systematic review of the evidence. BMC Medicine, 11, 1–15. https://doi.org/10.1186/1741-7015-11-25.
3. Pro strakhuvannia. Zakon Ukrainy № 1903-IX vid 18.11.2021 [On insurance. Law of Ukraine]. (2021, November, 18) Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1909-20?lang=en#Text.
4. Rothstein, M. A. (2018). Time to end the use of genetic test results in life insurance underwriting. The Journal of Law, Medicine & Ethics, 46, 794–801. https://doi.org/10.1177/1073110518804243.
5. Godard, B., Raeburn, S., Pembrey, M., Bobrow, M., Farndon, P., Aymé, S. (2003). Genetic information and testing in insurance and employment: technical, social and ethical issues. European Journal of Human Genetics: EJHG, 11, 123–142. https://doi.org/10.1038/sj.ejhg.5201117.
6. Macdonald, A. S., Yu, F. (2011). The impact of genetic information on the insurance industry: conclusions from the “bottom-up” modelling programme. ASTIN Bulletin: The Journal of the IAA, 41, 343–376. https://doi.org/10.2143/AST.41.2.2136981.
7. Hudson, K. L., Rothenberg, K. H., Andrews, L. B., Kahn, M. J., Collins, F. S. (1995). Genetic discrimination and health insurance: an urgent need for reform. Science (New York, N.Y.), 270, 391–393. https://doi.org/10.1126/science.270.5235.391.
8. O’Neill, O. (1997). Genetic information and insurance: some ethical issues. Phil. Trans. R. Soc. Lond. B. The Royal Society, 352, 1087–1093.
9. Pokorski, R. J. (1997). Insurance underwriting in the genetic era. Am. J. Hum. Genet, 60, 205–216.
10. Subramanian, K., Lemaire, J., Hershey, J. C., Pauly, M., Armstrong, K., Asch, D. A. (1999). Estimating adverse selection costs from genetic testing for breast and ovarian cancer: The case of life insurance. The Journal of Risk and Insurance, 66, 531–550. Available at: https://repository.upenn.edu/bepp_papers/5.
11. Sandberg P. (1995). Genetic information and life insurance: a proposal for an ethical European policy. Social Science & Medicine, 40, 1549–1559. https://doi.org/10.1016/0277-9536(95)00023-z.
12. Howard, R.C.W. (2014). Genetic testing model: if underwriters had no access to known results. Report to CIA Research Committee, 1–18.
13. Hoy, M., Orsi, F., Eisinger, F., Moatti, J. P. (2003). The impact of genetic testing on healthcare insurance. The Geneva Papers on Risk and Insurance, 28(2), 203–221.
14. Pro derzhavnu reiestratsiiu henomnoi informatsii liudyny. Zakon Ukrayiny № 2391-IX vid 09.07.2022 [On the state registration of human genomic information. Law of Ukraine]. (2022, July, 09). Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2391-20?lang=en#Text.
15. The Genetic Information Nondiscrimination Act (GINA). 2008. Available at: https://www.govinfo.gov/content/pkg/PLAW-110publ233/pdf/PLAW-110publ233.pdf.
16. Zharovska, I. M. (2021). Henetychna informatsia yak novitnia oznaka dyskryminatsii [Genetic information as the latest sign of discrimination]. Naukovo-informatsiynyi visnyk Ivano-Frankivskoho universytetu prava imeni Korolia Danyla. Pravo – Scientific and Informational Bulletin of the Ivano-Frankivsk University of Law named after King Danylo. Law, 11, 65–70. DOI: 10.33098/2078-6670.2021.11.23.65-70.
17. Equal employment opportunity commission (2025). Code of Federal Regulations. Definitions specific to GINA, 29 CFR 1635.3. Available at: https://www.ecfr.gov/current/title-29/subtitle-B/chapter-XIV/part-1635/section-1635.3#.
18. Macdonald, A. (2011). The actuarial relevance of genetic information in the life and health insurance context. Gatineau (QC): Office of the Privacy Commissioner of Canada, 1–15. Available at: https://www.priv.gc.ca/media/1737/gi_macdonald_201107_e.pdf.
19. Gutiérrez, M. C., Macdonald, A. S. (2003). Adult polycystic kidney disease and critical illness insurance. North American Actuarial Journal, 7:2, 93–115.
20. Gutiérrez, C., Macdonald, A. S. (2007). Adult polycystic kidney disease and insurance: A case study in genetic heterogeneity. North American Actuarial Journal, 11, 90–118.
21. Gui, E. H., Macdonald, A. S. (2002). A Nelson-Aalen estimate of the incidence rates of early-onset Alzheimer’s disease associated with the Presenilin-1 gene. ASTIN Bulletin, 32, 1–42.
22. Espinosa, C., Macdonald, A. S. (2007). A correction for ascertainment bias in estimating rates of onset of highly penetrant genetic disorders. ASTIN Bulletin, 37, 429–452.
23. Gutiérrez, M. C., Macdonald, A. S. (2004). Huntington’s disease, critical illness insurance and life insurance. Scandinavian Actuarial Journal, 4, 279–313.
24. Lu, L., Macdonald, A. S., Waters, H. R., Yu, F. (2007). A dynamic family history model of hereditary nonpolyposis colorectal cancer and critical illness insurance. Annals of Actuarial Science, 2, 289–325.
25. Gui, E. H., Lu, B., Macdonald, A. S., Waters, H. R., Wekwete, C. (2006). The genetics of breast and ovarian cancer III: A new model of family history with insurance applications. Scandinavian Actuarial Journal, 6, 338–367.
26. Ramanan, V., Vinod, R., Williams, C.M., Ramachandran, S., Venkatasubramanian, S. (2025). Genetic data governance in crisis: policy recommendations for safeguarding privacy and preventing discrimination. ArXiv, abs/2502.09716, 1–18. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.09716.
27. Karlsson Linnér, R., Koellinger, P. D. (2022). Genetic risk scores in life insurance underwriting. Journal of Health Economics, 81, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.jhealeco.2021.102556.
