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博士用统计模型查出医院多收10万费用 医保局已将该案移交公安机关卫健部门处理

   2023-12-03 21:17:15 互联网2
核心提示:近日,一篇名校博士自述:我是怎样查出医院多收我爸10万医疗费的的文章,迅速在网上流传。一位脑出血患者,在芜湖市第二人民医院重症监护病...

近日,一篇“名校博士自述:我是怎样查出医院多收我爸10万医疗费的”的文章,迅速在网上流传。

博士用统计模型查出医院多收10万费用 医保局已将该案移交公安机关卫健部门处理

一位脑出血患者,在芜湖市第二人民医院重症监护病房(ICU)治疗了117天,医保结算了75.9万元,患者自费21.9万元。患者家属怀疑医疗费用偏高,经过对住院资料的统计模型分析,发现医院涉嫌存在虚构医药服务项目、超量开药、重复收费、串换药品、将不属于医保范围的医药费用纳入医保等违法违规使用医保基金的行为。

在接到举报后,安徽省及芜湖市医保部门向芜湖市第二人民医院追回18.69万元医保基金,处违约金5.6万元;芜湖市第二人民医院退还3.12万元患者自付费用。目前,医保局已将该案移交公安机关、卫健部门处理。

现代医疗非常专业,因专业而复杂,收费也非常细碎,一般家庭无法复制他们的行为,没有能力进行这种核查。

患者的姐妹,是一名老会计,负责每天往医院账上交费。每次交完费用,会让ICU的护士打一个单子,并做成EXCEL表格。患者的妻子,每天都在医院看护。他们发现了最初的线索,患者的儿子,是科研工作者,法学博士,同时也接受过一点经济学训练。在发现不对后,他把信息一一录入Excel中,在Excel里,对每项治疗项目按照日期排序,做成了一个面板数据,截取一段时间的治疗项目,利用统计软件来分析每个项目的变化趋势,重点关注上升快、波动大的时段和项目,最终精确地发现了各种虚报治疗的时间、数量,虚构治疗项目。实际上,在这类事情上,不管是被举报方,还是接受举报的监管机构,难免会因人而异,法学博士的身份,谈吐,背后的社会资源,都使得各方不敢轻视,最终举报基本上一路顺畅。

没有充足的人手,根本没有时间、精力去核查;没有专业的数据分析能力,也无法完成核查。正是因为人力充分,且具有专业素质,才能最终完成这种核查以及举报。对一般老百姓来说,这样的核查很难做到。

正如这位博士所说:“在我爸爸治疗过程中,我亲身经历了国家医保政策给普通百姓带来的重大利好,所以才对违法违规套取医保基金、侵害老百姓‘救命钱’的行为深恶痛绝。”骗医保基金的钱,其实就是骗老百姓的救命钱。医保基金的总量是有限的,在这个患者身上花多了,其他患者可能就会被受限。所以,骗取医保基金的钱,需要严厉打击。

另一方面,医务工作者都是经过多年训练而成,事后处罚虽然是罪有应得,但对个人、对社会来说,也损失了宝贵的人才。所以,事后的打击虽然重要,但事中的管理更加重要,只有堵上漏洞,才能避免产生侥幸之心。

相关部门的确也在堵漏洞。2022年4月15日,国家医保局发布通知,要求2022年11月底前,实现DRG/DIP功能模块在全国落地应用。

DRG(Diagnosis Related Groups,疾病诊断相关分组),是指根据病人年龄、性别、住院天数、主要诊断、病症、手术处置、疾病严重程度及合并症、并发症等因素,将临床特征与医疗资源消耗相近的病人分入同一组,以组为单位打包确定一个统一的价格、收费、医保支付标准。

DIP(Big Data Diagnosis-Intervention Packet,按病种分值付费)为中国独创,是基于大数据的病种分值付费技术。是根据真实住院病例,将每个诊断按其治疗方式不同进行分组、组合,形成 DIP 的病种组合,从而形成 DIP 目录库,作为支付标准。比如,诊断为阑尾炎,采用保守治疗是一组;采用阑尾切除术是另一组。

但是,DRG/DIP方法的本质,是建立在统计学上的,从整体层面,建立对病种的开支约束。这种方法,和药品集采差不多,都是使少数人可以管理庞大的医保规模。

然而,医疗天然存在不确定性,每个患者的情况是不同的,对单个患者而言,这类方法仍然过于粗放,会遇到很多实际问题。比如,集采可能反而会加大供需关系的进一步失衡,一些药就消失了。再比如DRG制度中,医院发现复杂病例,预估会超预算,就会拒诊。这都是医疗这个行业中,天然存在,不可消除的不确定性造成的。而这种不确定性,会给人造成钻空子的空间。

人的问题只有靠人。在国外的医保结构中,保险公司承担了这个管理环节的功能,各国的医保制度都有自己的优点和弊端。但有一点值得学习,那就是每位医生的处方会受到商业保险公司专门人员的审核,尤其是花费高昂的处方,几乎都会被专业人员审核处方的合理性,有没有违规之处。

那么,一个事中管理的办法,就是把医保经费更多地分摊到管理部分,增强人力,加强医保管理的颗粒度。这样虽然会增加管理的人力成本,但却能提高医疗开支的整体效率。

医院能钻一个这么大的漏洞,归根到底,是管理仍然过于粗放。投入更多的资源,提升医保管理的颗粒度,或许是一个可行的办法。

 
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