医保基金的压力谁来承受?
人社部发布的《中国社会保险发展年度报告(2014)》显示,2014年职工医保支出增幅比收入增幅高1.1个百分点,居民医保支出增幅高出收入增幅9.0个百分点。而根据2013年的数据显示,多个统筹地区的职工医保资金和居民医保资金早已不堪重负。医疗费用大幅度增长之下医保基金的承受能力日益受到考验。今年年初,人社部官网发布消息称医保基金“穿底”风险日益凸显。
6月20日,国家卫生计生委下发《关于尽快确定医疗费用增长幅度的通知》(以下简称《通知》),要求按照自上而下、层层分解的原则,将控费目标逐级分解到各地市(县市)和公立医院。力争到2017年年底,全国医疗费用增长幅度降到10%以下。这是自去年11月国家五部门联合印发《关于控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见》(以下简称《控费意见》)后,国家卫生计生委再次“剑指”控费。《控费意见》提出了控制医疗费用增长的诸多措施,而《通知》则明确了控费的具体目标。结合深化医改2016年重点工作任务把“严格控制医疗费用不合理增长”作为公立医院改革任务之一单独列出,不难发现医疗费用不合理增长已经到了政府不得不下决心去控制的地步。
医疗费用是根据一个国家的经济发展状况,逐步提高,也就是“以收定支、量入为出”,不会超出政府的承受范围。我国医疗保险制度还存在不完善的地方——统筹层次偏低、政策体系单一、医疗制度多轨运行不公且低效等,而政府目前采取的措施是发布一些要求文件和推行一些相关控费政策,其结果是控费的压力落在了医院和医生的肩上,医院已经到了从传统的粗放式经营向精细化管理转变的关键关头,必须增强经营管理意识和成本控制意识,经营不善或出现巨额亏损的医院将面临当初国企改革的命运,或者政府买单,或者交给市场。
然而在政府投入十分有限、医疗收费又不断控制的情况下,医院发展和医务人员利益如何保障?这是一个难题,医院管理者甚至医院所有人员都必须去面对。医院必须有效整合医疗资源,加强医疗机构精细化管理等“内控”机制,有效抑制医疗费用的不合理增长,减轻患者就医负担,提高患者就医感受,这是医院不可回避的责任和义务。医院可以先从以下三方面做起:
首先是政策体系的完善,医院可参照兄弟单位的运作模式,并结合国家相关法律法规,为医疗保险管理提供一个良好的外部环境和法律政策保障。同时,严抓制度落实,设立监督岗位,推行监督、管理、运作一体化医疗保险服务,加强服务效用和服务质量。
主要针对两个方面的宣传:一是针对内部医护人员,宣传重点放在制度解释和政策执行方面,引导内部职工严格遵守制度和落实制度要求;二是针对参保对象,宣传重点放在工作流程解释和投诉渠道方面,要让参保对象了解赔付条件和赔付政策,加强对医疗保险的认识。
利用信息化技术,通过大数据分析医院费用构成,进行医保控费管理,杜绝不合理收费,实现医院管理的精细化和科学化,并能为参保人提供优质高效的医疗服务。
金豆医疗数据基于成熟的知识库对医院医保相关数据进行相关审核、分析,研发了医院医保智能监管平台,为医院提供了一套及时、全面的院内医保费用分析和智能监管的控费解决方案,能帮助医生更好的进行临床诊疗,并辅助医院合理分配和管理医保费用,最大程度保证医院医保费用的的高效利用。
金豆医保智能监管平台主要从费用管理、医保指标监测、病组管理、智能审核等几个方面对医保费用进行监管:
1)费用管理:控制费用不合理增长,减少医疗浪费。
事前:额度管理,通过内置算法把额度按月分配到各个科室,将医保压力下行。
事中:额度监控,监控各科室的医保费用使用情况,建立预警指标,对警戒值和异常值及时预警和干预。
事后:额度使用情况分析,深入分析各科室超医保定额情况,找到重点超额科室/医生/患者。
2)医保指标监测:了解医保控费指标变动的原因,及时调整应对策略,提高患者满意度,为医保费用管理指出方向。
从医保余额、科室超额、患者负担、医疗质量和医生违规次数等方面进行实时监控,发现异常点,并可通过层层下钻,找到问题的根源,通过分析病人的具体费用发生情况来判断该医保是否合理并作出决策。
3)病组管理:可视化的对比分析,为医疗质量的提高、相关病组医保费用的控制和医保政策的制定提供数据支持。
针对不同支付方式的病种进行有针对性的单独管理,发现问题病例或从诊疗过程中控制某类疾病的费用,同时有助于医院对医保议价。
4)智能审核:从前端医生所开处方医嘱监控,再到后期结算单据完整的自动审核流程,实现不合理医保费用的降低。
从事前、事中、事后三方面进行不合理诊疗行为的预警、监控和事后发现进行全方位管理,弥补人工做控费抽查的不足。帮助医院及时掌握医保费用使用情况,并通过事后的数据分析及时发现主要的控费点。
本文来自其他网站,不代表健我头条立场和观点,如若转载,请注明出处:https://news.jianwo.com/detail_9693.html如有版权问题,请联系客服配合您删除这篇文章。
- 0
参与讨论
金豆医疗数据
最近文章
- 2016-12-28
- 2016-12-27
- 2016-12-26
- 2016-12-23
- 2016-12-22