生活中,如果有人以帮忙买药、自己医保卡未达报销门槛等理由,借用你的医保卡,可得小心了!因为你出租或出借自己的医保卡,有可能被不法分子拿去骗取医保基金。切不可为了蝇头小利,出租出借自己的医保卡。
近年来,一些单位和个人想方设法钻规则漏洞,搞商业贿赂,进行上下串通,大肆骗取国家医保基金。从发生的多起诈骗医保基金案件看,动辄人均涉案几百万元。如何保护好我们的医保卡?医保制度还存在哪些漏洞需要补充完善?请看记者的采访。
诈骗医保基金案件多发
日前,记者从北京市第二中级人民法院获悉,2019年8月至2020年8月,该院及辖区审理了诈骗医保基金案件35件,被告人47人,犯罪金额达4600余万元,人均涉案金额近100万元。其中,一人被判处无期徒刑,并处没收个人全部财产,5人被判处十年以上有期徒刑。
北京二中院刑二庭庭长谭劲松分析指出,诈骗医保基金涉及药品生产企业、医保定点医院、处方医生、持卡患者、赃款折现多个环节,各环节之间及内部相互勾结,共同骗取医保基金。
据介绍,骗取医保基金犯罪方式和类型通常表现为:医疗机构工作人员诈骗医保基金,冒用他人医保卡,大量开药,大量收集医保卡,非法大量收集药品等。
北京二中院发布的典型案例显示,某社区卫生站系北京市医保定点医疗机构。自2011年至2017年,该卫生站法人代表张某、药房负责人王某、会计孙某、护士李某共谋,采用伪造药品入库登记、虚假录入药品数量、虚假挂号等方式骗取医保基金共计3000余万元。法院经审理对被告人张某判处无期徒刑,对王某判处有期徒刑十四年,对李某判处有期徒刑三年,对孙某判处有期徒刑三年、缓刑三年。
北京二中院法官杨子良介绍,有的不法分子通过收集大量医保卡,到医院冒名就诊,虚开大量处方药物后对外加价出售;有的人明知他人使用医保卡进行冒充就诊等诈骗犯罪活动,而将收集的医保卡提供给他人使用,赚取医保卡租赁费或提成;有人还专门从事诈骗医保获取药品犯罪的下游犯罪。
“此类行为人或者事前共谋诈骗医保基金,约定事后收购药品,或者事前无共谋,但明知是犯罪所得药品而收购、分销,或者没有获得买卖药品许可而收购药物。”杨子良说。
违规开药给“药贩子”可乘之机
谭劲松介绍,从案发情况看,仅有3%的案件(1件)系自首,11%的案件(4件)系政府医保主管部门通过大数据系统发现个别医保卡使用异常后被查,而86%的案件(30件)系同案人员举报、交代得到查处,“一查一串”现象明显。
据了解,案件中举报、交代的原因,多是同案人员因其他犯罪被公安机关查处后交代,或因涉嫌医保卡使用异常被公安机关传唤后供述。
北京二中院统计显示,涉及骗取医保基金案件中,共同犯罪率达到97%(34件),个人犯罪占3%(1件)。共同犯罪人之间一般系家人、亲属、同事等熟人关系,相互之间有传授犯罪手法及介绍上下游犯罪人的情况。分赃上,主犯所分赃款较多,从犯所分赃款较少。
“无论使用何种手段的医保诈骗,最终都需要大量医保卡消费套现。”谭劲松说,根据相关规定,医保卡只能本人使用,出租、出借医保卡的,应依法退还资金并受到处罚,明知他人进行诈骗犯罪仍提供医保卡的构成共同犯罪,但部分参保居民法律意识淡漠,为了几百元上千元蝇头小利违反法律规定,造成国家医保基金的巨额损失。
同时,骗取医保基金案件多发的现象,还暴露出违规开药和环节制度存在漏洞。有的医生开药时未核对身份。日常就医中,一些行动不便的老人会让亲属朋友代为开药,医生通常不会审查、记录代开药人身份情况,客观上也难以审查代开药的人是否是老人亲属,这就让职业“药贩子”冒名就诊有了可乘之机。
调查发现,不同医院间缺乏联查机制。根据相关规定,急诊一次性开药量不超过3天,一般情况不超过7天,病人行动不便等情况不超过14天,高血压、糖尿病等慢性病药品,一次性可开一个月的服用量。而在相关案件中,行为人同一天或几天内辗转多个医院开出同一类药品,如果不同医院之间有即时联查机制,则其难以短时间内大量开药。
防范漏洞管好个人医保卡
该如何防范漏洞,保护好我们的“救命钱”?避免此类案件的发生?
谭劲松建议,加强对医保参保居民的法治教育,对违规出借、出租医保卡的持卡人,要加大行政处罚力度,视情况给予暂停一段时间医保待遇的处罚,构成犯罪的要追究刑事责任,营造执法必严、违法必究的法治氛围,充分发挥法律一般预防作用。
法官还建议,在强化本人就医措施的同时,医疗机构要严格贯彻医保开药规定,明确医生开药核查身份的责任。对代开药情况,在制度规定上明确代开药人身份留痕,严格执行一次性开药量的规定,尽量防止一次性大量开药情况发生。
调查发现,很多违规收集药品和医保卡的“药贩子”在医院附近活动活跃,医院门口摆摊收卡现象较多,一些药店长期从非正规渠道收购药品。
法官建议,加强对医院和药店周边的执法检查力度,从诈骗医保基金犯罪上、下游阻止犯罪的滋生。同时,医保局等主管部门应进一步加强大数据分析建设。如运用科技手段加强异常医保卡的筛选、检查力度,对药品生产企业、医院、药店、持卡人进行大数据动态管理,构建模型,分析异常动态,确保及时发现相关犯罪线索。