新加坡2024年8月30日 — 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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