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关于医保诈骗,你了解多少?

2019-03-23 17:56
来源:澎湃新闻·澎湃号·湃客
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3月3日下午,国家医疗保障局局长胡静林在两会部长通道中表示,今年国家医保局将把打击欺诈骗保作为医保工作的头等大事。

医疗保险是国家法律强制力保障的社会制度,它由各级相关组织机构和管理机构来运营,那么新闻报道中所出现的有关医保诈骗的案例只是个例么?还是我国各省市本来就存在相当规模的社会医疗保险诈骗?

数舆君今天将带小伙伴们走近社会医疗保险诈骗,看看究竟是什么原因导致大家看病就医的钱被不法分子盯上。另外数舆论君也会探访学术领域,评一评专家学者们对付这些坏分子的灵丹妙药。

首先,数舆君要给大家简单介绍一下医保诈骗究竟是什么

个人或组织故意的欺骗或虚假的表述以使其本人或组织获得不法利益 。

——美国全国卫生保健反欺诈协会(NHCAA)

数舆君解读

医保诈骗指的不仅是患者通过制造假的报销材料来欺骗医院医保办,从医保基金里骗取费用,而且还指医疗机构利用自己优势向政府的医疗保险经办机构提供虚假信息来获得利益。个人、医疗机构和政府的医疗保险经办机构都可能进行医保诈骗。

数舆君搜集了某省的城乡居民医保骗保案例数据,带小伙伴们看看仅一个省份的城乡居民医疗保险所发生的骗保事件相关信息。

居民医疗保险诈骗中的票据诈骗是最常见的,故数舆君借助现有研究中的数据来说明问题。

01 票据诈骗多来自哪里?

研究资料来源于某省2007-2014年40个区县所上报的新农合骗保案例,共计290例。

这些假的票据上载明的就医机构属于该省的有18家,而省外的就医机构多达108个,数舆君可以推测利用外省的就医票据到本省的医保部门骗取保险基金的成功率较高!

不幸的是江苏省的医疗机构好像被骗保的不法分子盯上了,有将近30%的假票上写的机构属于江苏省境内,其次的是北京和上海分别达到24%和20%。

图1:票据诈骗发生地分布 数据源:《基本医疗保险骗保案例分析》)

数舆君注意到一个可怕的数字:假票据中金额最高的竟然达到709万元,假票据的平均金额达到了65753元,最低的也有22760元。在2013年的时候骗保数达到顶峰,一年中发生了110例之多。小伙伴们看到这些数字是不是也为大家的看病钱担心呢?

02 假票据都出自哪些“医疗机构”?

先从该省内说起,省内某医科大学的附属医院中招,假票据中写着该附属医院名字的假票据达到40%。其次为某省立医院、阜阳市肿瘤医院和解放军第105医院,占比均为8%。

在外省的机构中,这些假票据来自12个省市的108个不同的医疗机构。前10名分别为南京军区南京总医院、上海长海医院、南京鼓楼医院、北京301医院、复旦大学附属肿瘤医院、北京协和医院、浙江省人民医院、上海东方肝胆外科医院、阜外心血管病医院和江苏省人民医院。

图2:新农合骗保案例假票据中省外就医机构前十位 (数据源:《基本医疗保险骗保案例分析》)

外省这10所医疗机构全部为三甲医院,该省内的医疗机构也是规模较大的医院。假票据上写明的就医机构一般是北京、上海和南京的大医院,票据上的就医费用一般都在万元以上。值得注意的是,部分来自外省的假票据所载明的医疗机构比较集中。比如,伪造南京军区南京总医院的就医凭证的占所谓江苏省假票据的41.56%。

图3:新农合骗保案例假票据伪造就医医疗机构分布(数据源:《基本医疗保险骗保案例分析》)

03 还有哪些其他类型的医保诈骗?

数舆君告诉大家,除了上面利用假票据的医保诈骗外,还存在其他类型的医保诈骗。已经发现的医保诈骗的类型有:

冒名顶替:一般而言就是利用他人的身份信息去就医,这是个人常用的骗保行为,但是冒名顶替也离不开医疗机构的“睁一只眼,闭一只眼”。

床位作假:挂床住院,把参保人的卡拿来办住院手续,而虚假病人全部住院费用则变为医院的收入。例如:海南省安宁医院2009年至2012年间,通过伪造住院病历、挂床住院等方式套取医保基金共计2千多万元。

编造虚假住院、门诊特殊病等有关资料

特殊病或者大病的报销比例不同,个人可以利用伪造的特殊病或者大病的资料获得更多报销,医疗机构内部人员也可以串通病人伪造假的资料骗取医保基金。

除此之外,医保诈骗还有文书作假(制作假病例)、过度治疗(医院通过这种方式增加收入,个人将多开的药品转售给药贩子)、病因作假(将非医保支付病种,例如车祸 、工伤、打架斗殴、自杀等,改成医保支付病种)等常见类型。

04 为什么会产生医保诈骗?

Q1 “医保报销审核过程真假难辨。”

患病诊疗的过程是不是真实发生了,审核人很难判断,出借或者借用医保卡的行为也很难彻底识别,此外,用药的合理性和治疗效果很难评价,都为医保诈骗提供了便利,为医患合谋埋下隐患。监管机构虽然能够通过网络技术实现医疗数据的监控和分析,但也不能完全保证就医行为的真实性,门诊统筹医疗费用支付风险难以控制。

Q2 “社会医疗保险制度是社会保险制度中最为复杂的社会系统工程,其涉及面广、运行机制复杂等特点,无疑使医保基金的安全运行存有先天性缺陷,使它极易成为诈骗分子眼中的猎物。”

 一些规模比较小的医院,为了自身生存和获得更多的经济利益,“不得不”加入骗保者的行列。但是也有一些大型的、医疗技术较好的定点医院违规操作,浪费或者骗取医保基金。由于医保经办机构难以取消其定点医院的资格,这些“行业制霸”往往屡查屡骗,屡骗屡查。

此外,医疗保险市场的信息不对称,作为信息优势方的医疗机构往往会做出虚假宣传、夸大病情、过度医疗、诱导住院等行为,这也属于骗取医保基金的行为。

05 关于医保诈骗,网友怎么看?

@人民日报官方微博 2018年12月15日发表微博:【两部委:举报欺诈骗保,最高奖10万】国家医保局和财政部:举报奖励坚持精神奖励与物质奖励相结合,统筹地区医疗保障部门可按查实欺诈骗保金额的一定比例,对符合条件的举报人予以奖励,最高额度不超过10万元,举报奖励资金,原则上应当采用非现金方式支付。”

评论该条微博的男女比例基本均衡,男性评论者383人,女性评论者377人。关于举报医保诈骗最高奖励10万元,男女关注的热情程度没有明显差异。

图4:该条微博下网络讨论的性别分布 (数据源:数舆)

评论者地域分布上,山东、北京、广东和江苏的网友评论最多。

图5:该条微博下网络讨论的地域分布(数据源:数舆)

支持两部委新出台的政策的网友占47%,但是对这项新政策不满的网友也有48%,加上明确反对的5%,对这项政策不乐观的网友达到了50%以上。

图6:该条微博下网络讨论的态度分布(数据源:数舆)

微博网友评论中“打击”“严查”“严厉打击”“严厉”“零容忍”分别出现39次、34次、22次和20次。对于惩戒不法分子,网友们的态度十分坚决。

图7:该条微博下网络讨论的词云图(数据源:数舆)

网友们态度坚决,究竟为何不满情绪达到50%以上?也许从网友们点赞最多的评论中找到答案。普通民众非常支持尽早管好医保诈骗问题,但网友们对举报者的信息保护还不够信任。

“希望鼓励举报的同时,也能够很好的保证举报人的个人信息。曾经有举报人举报后接到了被举报人的威胁电话!”

——@东海小公举

06 又该如何铲除医保诈骗?

Q1 健全法制法规是众多学者的一致观点。

学者们认为虽然我国2014年公布的刑法第266条解释解决了医保欺诈的定性问题,但是实践中医保欺诈的情形很复杂,如何应对各种情况,需要通过细化司法解释进一步予以明确,解决好定量问题,以便各地执行,更为重要的是要将被骗取的医保基金完璧归赵。

Q2 改革现行的社会医疗保险制度也十分重要。

切断医疗机构效益与医疗服务供给量之间的联系能够有效遏制医保诈骗。建立规范而科学的医保基金信息监管平台和医保反诈骗异地协查机制,完善多部门医保反诈骗执法协作机制,设立专业化医保监管执法机构,加强对医保违法违规行为的社会监督。

来自数舆君的tip:由于我国社会医疗保险制度统筹层次不高和管理碎片化,目前还不能充分做到异地就医信息共享,所以大家也能看到前面所举的某省城乡居民医保诈骗中很多假的票据都来自于外省,这样就能理解为什么学者们认为需要加强信息的共享和异地诈骗协查啦。因为医保欺诈与公安、审计、财政、卫生、药监等部门都有关联,所以加强各部门的联系也十分重要。

Q3 构建更为智能化的医保欺诈识别系统。

有学者使用随机森林的方法分病种进行特征选择,然后通过基于Clustering-Based Local Outlier Factor(CBLOF)的方法以及改进的CBLOF方法检测异常的结算费用,同时通过基于规则的方法检测频繁就医和分解住院行为。

来自数舆君的tip:所谓CBLOF就是基于聚类的局部异常因子的方法,这是一种数据挖掘的方法,利用大数据自动识别医保欺诈能够克服医保违规审核人工操作工作量大效率低下的问题。

尽管解决医保欺诈问题面临着众多艰难困苦,但数舆君相信在国家医保局和社会各界的共同努力下,反医保欺诈制度会越来越完善,觊觎医保基金的坏分子将无处藏匿,国家医保局局长胡静林在今年两会部长通道中要求的“长出牙齿、带上电”的医保反欺诈制度在不久的将来一定会实现。

参考文献:

[1]林源. 国内外医疗保险欺诈研究现状分析[J]. 保险研究, 2010(12):115-122.

[2]李亚子, 汪和平, 凌道善, et al. 基本医疗保险骗保案例分析:以某省新型农村合作医疗为例[J]. 中国卫生经济, 2016, 35(4):34-37.

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[6]杨泉权.社会医疗保险诈骗行为的防范及对策[J]. 读天下(综合), 2017.

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[12]林源, 李连友. 美国医疗保险反欺诈实践及对我国的启示[J]. 中央财经大学学报, 2012(01):0-0.

[13]潘松松, 张伟佳. 基于混合方法的医疗欺诈行为检测[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2017(5).

撰文:杨攀续  白君梅

计算机数据支持:滕宇

可视化:柳缘园

校对:陶丽丽 颜明芬

责编:杨攀续

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