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必要的護理還是濫用行為?解讀開藥過量背後的原因

2024-08-30
閱讀時間:閱讀 1 分鐘
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新加坡2024年8月30日 /美通社/ — 你是否想過,醫生給你開的十張感冒藥處方是否真的有必要?還是背後有更複雜的濫用問題?

今日案例:向7歲兒童多收費
曼谷的7歲男孩Somsak(化名)發燒咳嗽,被診斷為常見的呼吸道合胞病毒(RSV)感染。醫生給Somsak開了一個處方,其中包含一系列治療甲型/乙型流感、RSV、人偏肺病毒(hMPV)、冠狀病毒(Covid)和腺病毒的藥物。

Prescription Package Prescribed to RSV Viral Infection

一位來自加拿大的全科醫生表示:「處方中包含幾種不必要的藥物。退燒藥和補液是合適的,但孟魯司特、蘭索拉唑和昂丹司琼似乎過多,沒有明確的適應症。Pseudoephedrine和Berclomine似乎也沒有必要。」

額外的藥物導致了約35%的超額收費,既影響了Somsak的家庭經濟,也給他的身體帶來了過重的藥物負擔。

不幸的是,這並不是人們所希望的管理不善的診所的罕見案例,而是發生在曼谷的一家頂級醫院,這種情況在亞洲各地普遍存在。為了應對醫療欺詐和濫用行為,諸如Novo AI等科技公司開發了一些工具,用於標記不準確和不一致之處。

亞洲醫療保健行業中的醫療欺詐和濫用問題
據美國醫療保險反欺詐協會估計,醫療費用中的欺詐和濫用率為 3-8%。在亞洲,這一數字在香港等發達市場約為15%左右(Sedgwick,2024 年),而在亞洲其他地區則高達35%(《亞洲保險評論》,2023年)。

為什麼會出現這種情況?成熟市場用了數十年時間,通過使用ICD-10、程序代碼和藥品代碼等系統實現了理賠流程的標準化。這些系統使保險公司能夠有效地發現濫用行為。儘管這些方法在北美已經被廣泛採用,但在亞洲的實施情況仍不一致。各國政府缺乏強有力的強制規定,許多醫院也負擔不起雇用醫療編碼員的費用。

由於對利益相關者的激勵不足,因此就有可能發生濫用行為。最終,患者不得不承擔非必要藥物、額外費用和更高保費所帶來的壓力。

我們可以做些什麼?
在政府和醫院等待實施系統性變革的同時,生成式AI技術可以幫助解決這個問題,而且成本較低。

Novo AI設計的系統可自動識別相應的醫療代碼,並標記潛在的多收費或不必要的處方藥。隨著更廣泛的變革逐步展開,所有的理賠申請都能得到審查,以防止出現濫用行為,從而為每個人節省大量費用。

有時,自下而上的方法可能更為有效。畢竟,這關係到我們的健康和錢包。

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曼谷的7歲男孩Somsak(化名)發燒咳嗽,被診斷為常見的呼吸道合胞病毒(RSV)感染。醫生給Somsak開了一個處方,其中包含一系列治療甲型/乙型流感、RSV、人偏肺病毒(hMPV)、冠狀病毒(Covid)和腺病毒的藥物。

Prescription Package Prescribed to RSV Viral Infection

一位來自加拿大的全科醫生表示:「處方中包含幾種不必要的藥物。退燒藥和補液是合適的,但孟魯司特、蘭索拉唑和昂丹司琼似乎過多,沒有明確的適應症。Pseudoephedrine和Berclomine似乎也沒有必要。」

額外的藥物導致了約35%的超額收費,既影響了Somsak的家庭經濟,也給他的身體帶來了過重的藥物負擔。

不幸的是,這並不是人們所希望的管理不善的診所的罕見案例,而是發生在曼谷的一家頂級醫院,這種情況在亞洲各地普遍存在。為了應對醫療欺詐和濫用行為,諸如Novo AI等科技公司開發了一些工具,用於標記不準確和不一致之處。

亞洲醫療保健行業中的醫療欺詐和濫用問題
據美國醫療保險反欺詐協會估計,醫療費用中的欺詐和濫用率為 3-8%。在亞洲,這一數字在香港等發達市場約為15%左右(Sedgwick,2024 年),而在亞洲其他地區則高達35%(《亞洲保險評論》,2023年)。

為什麼會出現這種情況?成熟市場用了數十年時間,通過使用ICD-10、程序代碼和藥品代碼等系統實現了理賠流程的標準化。這些系統使保險公司能夠有效地發現濫用行為。儘管這些方法在北美已經被廣泛採用,但在亞洲的實施情況仍不一致。各國政府缺乏強有力的強制規定,許多醫院也負擔不起雇用醫療編碼員的費用。

由於對利益相關者的激勵不足,因此就有可能發生濫用行為。最終,患者不得不承擔非必要藥物、額外費用和更高保費所帶來的壓力。

我們可以做些什麼?
在政府和醫院等待實施系統性變革的同時,生成式AI技術可以幫助解決這個問題,而且成本較低。

Novo AI設計的系統可自動識別相應的醫療代碼,並標記潛在的多收費或不必要的處方藥。隨著更廣泛的變革逐步展開,所有的理賠申請都能得到審查,以防止出現濫用行為,從而為每個人節省大量費用。

有時,自下而上的方法可能更為有效。畢竟,這關係到我們的健康和錢包。

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一位來自加拿大的全科醫生表示:「處方中包含幾種不必要的藥物。退燒藥和補液是合適的,但孟魯司特、蘭索拉唑和昂丹司琼似乎過多,沒有明確的適應症。Pseudoephedrine和Berclomine似乎也沒有必要。」

額外的藥物導致了約35%的超額收費,既影響了Somsak的家庭經濟,也給他的身體帶來了過重的藥物負擔。

不幸的是,這並不是人們所希望的管理不善的診所的罕見案例,而是發生在曼谷的一家頂級醫院,這種情況在亞洲各地普遍存在。為了應對醫療欺詐和濫用行為,諸如Novo AI等科技公司開發了一些工具,用於標記不準確和不一致之處。

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據美國醫療保險反欺詐協會估計,醫療費用中的欺詐和濫用率為 3-8%。在亞洲,這一數字在香港等發達市場約為15%左右(Sedgwick,2024 年),而在亞洲其他地區則高達35%(《亞洲保險評論》,2023年)。

為什麼會出現這種情況?成熟市場用了數十年時間,通過使用ICD-10、程序代碼和藥品代碼等系統實現了理賠流程的標準化。這些系統使保險公司能夠有效地發現濫用行為。儘管這些方法在北美已經被廣泛採用,但在亞洲的實施情況仍不一致。各國政府缺乏強有力的強制規定,許多醫院也負擔不起雇用醫療編碼員的費用。

由於對利益相關者的激勵不足,因此就有可能發生濫用行為。最終,患者不得不承擔非必要藥物、額外費用和更高保費所帶來的壓力。

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在政府和醫院等待實施系統性變革的同時,生成式AI技術可以幫助解決這個問題,而且成本較低。

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