LEMBAGA LEMBA ANTI FRAUD ASURANSI INDONESIA

Transkripsi

1 Potensi Abuse & Fraud pada INA CBG Yaslis Ilyas Ketua Umum Lembaga Anti Fraud Asuransi Indonesia (LAFAI)

2 Introduksi LAFAI LEMBAGA ANTI FRAUD ASURANSI INDONESIA

3 VISI dan MISI Visi Mencegah kecurangan dalam Bidang Asuransi Misi Memberikan bantuan Konsultasi, Mediasi dan Advokasi, baik kepada perorangan maupun perusahaan yang terlibat dalam ruang lingkup dunia asuransi Membantu melakukan proses litigasi Kegiatan Melakukan investigasi, mediasi, konsultasi dan advokasi Melakukan penelitian, penyuluhan, pendidikan dan pelatihan Mengembangkan jaringan kerja di kalangan terkait Sebagai pusat informasi fraud asuransi

4 REKAM JEJAK Deklarasi LAFAI Training verifikator Jamkesmas Layanan publik SMS Kerjasama DJSN Obat Maret 2010 Kerjasama PT ASKES Kerjasama PERSI 2013

5 ABUSE & FRAUD ASURANSI di business process Registrasi Pengelolaan Dana Pembayaran Iuran Administrasi Klaim Pelayanan Provider

6 di pihak terkait ABUSE & FRAUD ASURANSI

7 Abuse vs Fraud Abuse : semua pemeriksaan dan tindakan yang tidak punya niat utk mendapatkan keuntungan finansial, tp menimbulkan in-efisiensi spt: pemeriksaan Lab yg berlebihan atau Overutilisasi ( 90% kasus) Fraud : Upaya penipuan untuk memperoleh keuntungan pribadi dan merugikan pihak lain contoh: Upcoding. Multiple Claim, dll ( 10% kasus)

8 Fraud adalah: Segala bentuk kecurangan dan ketidak wajaran yang dilakukan berbagai pihak dalam mata-rantai pelayanan kesehatan untuk memperoleh keuntungan sendiri yang (jauh) melampaui keuntungan yang diperoleh dari praktek normal. Pemeriksaan yang tidak atas indikasi Peresepan bahan dan obat yang manfaatnya masih diperdebatkan

9 Definisi: Kecurangan Pelayanan Kesehatan National Health Care Anti-Fraud Association (NHCAA) Kecurangan pelayanan kesehatan adalah kesengajaan melakukan kesalahan atau memberikan keterangan yang salah (misrepresentasi) oleh seseorang atau entitas yang mengetahui hal itu dan dapat menghasilkan sejumlah manfaat yang tidak legal kepada individu, entitas, atau pihak lain.

10 Penyebab Fraud Adanya peluang Resiko kecil Penegakkan hukum lemah Otoritas tinggi Gap harga/tarif terlalu tinggi (INA CBG vs Tarif RS) Gaji terlalu kecil?

11 Hasil Survei Asosiasi Asuransi Kesehatan Amerika, esehatan Amerika, 1993

12 Number of Fraud Cases Investigated ,850 26, , Tahun

13

14 Consumer Fraud Cases by Type, 1992 Fraudulent Misrepresentation in Applications 5% False Records of Employment/Eligibility 25% Falsfying Claims 40% Other Types of Consumer Fraud 30%

15 Studi Kalaim Fraud Pembedahan RS Sumber: Yulherina Tujuan: Mengetahui karakteristik klaim yang terduga fraud Mengetahui mekanisme penanganan kasus terduga fraud Mengetahui upaya pencegahan fraud klaim

16 Distribusi klaim RS/ Spesialisasi Bedah Umum Bedah Lain Non bedah Total A B C Jumlah

17 22, 22% Besar dan khusus Kecil dan sedang 78, 78% 30% Besar dan khusus Kecil dan sedang 70%

18 Kesesuaian klaim Sejumlah 130 dari 177 kasus (73,4%) menunjukkan ketidaksesuaian (terduga fraud)----- sekurang- kurangnya 1 ketidaksesuaian 128 dari 177 (72,7%) ketidaksesuaian tarif tagihan dan Kesepakatan 54 dari 177 (30,5%) ketidaksesuaian tindakan dan dokumen pendukung/pasien

19 Kasus Terduga Fraud Berdasarkan RS RS A RS B Klaim terduga fraud di RS A 75 dari 100 klaim (75%) Klaim terduga fraud di RS B 55 dari 59 klaim (92%) Klaim dari RS C tidak ada yang terduga fraud

20 Kasus Terduga Fraud Berdasarkan Klasifikasi Pembedahan Sedang Besar Khusus Prosentase terbesar ketidaksesuaian terjadi pada tindakan operasi yang diklasifikasikan sebagai operasi besar Hasil verifikasi menunjukkan tindakan yang dilakukan termasuk klasifikasi sedang Contoh apendektomi: Ditagihkan sebagai operasi besar Tindakannya dilaporkan sebagai laparatomi eksplorasi sehingga memenuhi unsur klasifikasi besar

21 Kasus Terduga Fraud Berdasarkan Jenis Pembedahan Tindakan bedah umum Tindakan bedah spesialistik Tindakan spesialis lain Jenis pembedahan yang paling banyak penyimpangan adalah bedah umum dengan kasus: Apendektomi Ekstirpasi lipoma Ekstirpasi Fibro Adenoma Mamae (FAM) Herniotomi Dll Tingginya penyimpangan jenis pembedahan umum juga disebabkan karena kasus pembedahan umum juga paling banyak

22 Kasus Terduga Fraud Berdasarkan Kriteria Fraud Ta g ih a n D ia g no sis Tin da ka n ketidaksesuaian klaim ketidaksesuaian klaim Ketidaksesuaian paling banyak adalah penyimpangan tagihan dari tarif yang berlaku, sebagian besar terjadi di RS A Penyimpangan di RS B terjadi dalam bentuk ketidaksesuaian tindakan yang dilakukan pada pasien dengan tagihan rumah sakit ke asuransi Ketidaksesuaian diagnosis dan tindakan yang diberikan, pasien operasi elektif ditagihkan cito, atau lipoma soliter (tunggal) dilaporkan multipel UPCODING!!!

23 Besaran Fraud Kesehatan USA 2012: 10% dari volume industri kesehatan USA yang bernilai US $ 2,8 triliun per tahun Setara dengan US$ 280 miljard Indonesia : mungkin prosentasenya lebih besar. Mengapa? Bila 10% dari volume industri kesehatan Indonesia yang bernilai Rp. 390 trilliun per tahun (2012), setara dengan Rp. 39 trilliun

24 Concern thd Abuse & Fraud Kes Di USA adanya Program Medicare (1965) & Medicaid (1965) krn besarnya dana publik yg digunakan utk pembiyaan Kes publik yg dibiayai dana publik Obamacare ( the Patient Protection and Affordable Care Act0 (2010) hrs kan : Asuradur standar premium, same rates regardless preexisting condition & sex. Indonesia Jamkesmas, khususnya BPJS (2014) akan gunakan dana publik ratusan triliun Butuh: Internal & External Kontrol ( cth: LAFAI)

25 KASUS POTENSI FRAUD KLAIM JAMKESDA KOTA X DGN SISTEM PEMBAYARAN INA CBG

26 HASIL EVALUASI TERKAIT DENGAN PENERAPAN TARIF INA CBGs 1. Masih banyak RS yang belum memahami konsep pembayaran sistem paket. Akibatnya: opini seolah olah pembayaran Jamkesda atau Jamkesmas ada batas biaya (plafon). Konflik peserta vs RS. 2. Dampak yang muncul dari point 1 adalah : a. Adanya penagihan biaya ke keluarga pasien untuk kasus yang melebihi paket ina CBGs atau kasus yang memang secara medis masuk katagori high Risk dan memerlukan biaya besar. b. Adanya penolakan pasien dengan alasan tdk ada TT untuk kasus yang cenderung lbh tinggi dari tarif INA CBG c. Adanya kecenderungan unbundling d. Adanya kecenderungan kasus pulang paksa. e. Adanya kecenderungan pasien disuruh keluar kmd masuk kembali

27 Contoh: data Ranap yang dibuat 2 kasus sebagai dampak Nilai Paket INA CBG yang rendah Klaim an Ny X : 2 berkas klaim ranap di RS yang sama No DIAGNOSA TGL MASUK TGL KELUAR LOS TARIF INA CBG ACTUAL 1 Fracture of lumbar vertebra 16/04/ /05/ Fracture of lumbar vertebra 08/05/ /05/ Catatan : Real cost berdasarkan tarif RS lebih tinggi dari tarif ina cbg. RS memeacah klaim menjadi 2. Konsep pembayaran paket yang salah dikarenakan nilai Paket yang jauh dari actual. Perlu review tarif INA CBG?

28 Contoh: data Ranap yang biaya Real Cost jauh dibawah harga paket INA CBG (Perbedaan ini peluang Upcoding ) Klaim an Ny Y: 2 berkas klaim ranap di RS yang sama No DIAGNOSA TGL MASUK TGL KELUAR LOS TARIF INA CBG ACTUAL 1 Heart disease, unspecified 09/05/ /05/ Heart disease, unspecified 28/05/ /05/ Catatan : Real cost berdasarkan tarif INA CBG lebih Tinggi ( Diagnosa+tindakan2) sedangkan real berkas dan bukti tindakan2 RS yg ada menggambarkan biaya yg rendah sebenarnya. Ini memperlihatkan Konsep pembayaran paket INA CBD yang salah dikarenakan nilai Paket yang jauh dari actual. Fraud dpt terjadi dgn Upcoding, perlu kontrol thd semua bukti tindakan2 yg dilakukan!

29 Contoh: Data Rajal Overutilisasi anak dengan diagnosa Microcephali KODE DIAGNOSA TGL BEROBAT TARIF INA CBG REAL COST Z09.8 Kontrol 01/03/ No data Z09.8 Kontrol 09/03/ No data Z09.8 Kontrol 15/03/ No data Z09.8 Kontrol 29/03/ No data Z09.8 Kontrol 03/05/ No data Z09.8 Kontrol 10/05/ No data Z09.8 Kontrol 16/05/ No data Z09.8 Kontrol 24/05/ No data Z09.8 Kontrol 31/05/ No data Catatan : Biaya kesehatan untuk rawat jalan perbulan pada pasien ini jadi sekitar 1,5 juta sd 2 juta perbulan. Secara medis indikasi kontrol setiap minggu masih perlu dipertanyakan. Kelemahannya klaim dengan sistem pembayaran INA CBG tidak mensyaratkan dokumen pendukung seperti FFS. Apakah peserta benar hadir tidak diketahui.!

30 Contoh: Data Overutilisasi Rajal an Tn X (6 x selama bulan april 2012) KODE DIAGNOSA TGL BEROBAT TARIF INA CBG REAL COST Z /03/ No data Z98.8 Other specified postsurgical states 13/03/ No data z /03/ No data i50.0 Congestive heart failure 02/04/ No data K76.1 Chronic passive congestion of liver 03/04/ No data R74.0 Elevation of levels of transaminase and lactic acid dehydrogenase [LDH] 04/04/ No data Z98.8 Other specified postsurgical states 11/04/ No data I35.1 Aortic (valve) insufficiency 12/04/ No data Z09.8 Follow-up examination after other treatment for other conditions 16/04/ No data

31 Pola Tagihan kasus appendicitis - 67 % dengan komplikasi ( Patut diduga Upcoding perlu pembuktian ) DIAGNOSA RS X TOTAL KASUS APPENDICITIS 6 BLN RS Y Grand Total % Acute appendicitis with generalized peritonitis Acute appendicitis with peritoneal abscess % % Acute appendicitis, unspecified % Grand Total %

32 Mari Berjuang Melawan Fraud & Abuse Asuransi Kesehatan Terima Kasih