Post on 21-Jan-2020
UNIVERZITA MATEJA BELA V BANSKEJ BYSTRICI
EKONOMICKÁ FAKULTA
VYUŢITIE MODELOVANIA PROCESOV PRI DETEKCII
FINANČNÝCH PODVODOV
DIPLOMOVÁ PRÁCA
8d73a3e3-dbf6-45fa-8548-d6c067a65839
2010 Bc. Andrej Koniar
UNIVERZITA MATEJA BELA V BANSKEJ BYSTRICI
EKONOMICKÁ FAKULTA
VYUŢITIE MODELOVANIA PROCESOV PRI DETEKCII
FINANČNÝCH PODVODOV
DIPLOMOVÁ PRÁCA
8d73a3e3-dbf6-45fa-8548-d6c067a65839
Študijný program: Financie, bankovníctvo a investovanie
Študijný odbor: 3.3.6. financie, bankovníctvo a investovanie
Pracovisko (katedra/ústav): Katedra financií a účtovníctva
Vedúci diplomovej práce: doc. RNDr. Pančík Juraj, CSc.
Stupeň kvalifikácie: inžinier (v skratke „Ing.“)
Dátum odovzdania práce: 21.06.2010
Dátum obhajoby: ..................
Banská Bystrica, 2010 Bc. Andrej Koniar
2
Čestné vyhlásenie
Vyhlasujem, že diplomovú prácu som vypracoval samostatne na základe vlastných
poznatkov pod vedením vedúceho diplomovej práce a s využitím uvedenej odbornej
literatúry.
V Banskej Bystrici 21.06.2010
................................
Bc. Andrej Koniar
3
Poďakovanie
Moje poďakovanie patrí doc. RNDr. Jurajovi Pančíkovi, CSc. za vedenie a cenné rady
pri písaní diplomovej práce, Ing. Petrovi Spišiakovi, Ing. Ľubomírovi Badurovi,
Ing. Zdenkovi Doktorovi a ostatným zamestnancom Úradu pre dohľad nad zdravotnou
starostlivosťou, za čas venovaný konzultáciám, Ing. Jane Bílešovej za poskytnutie
materiálov od spoločnosti SAS Institute Inc..
4
Abstrakt
KONIAR, Andrej: Využitie modelovania procesov pri detekcii finančných podvodov.
[Diplomová práca] / Bc. Andrej Koniar. – Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici.
Ekonomická fakulta; Katedra financií a účtovníctva. – Vedúci: Doc. RNDr. Juraj Pančík,
CSc. – Stupeň odbornej kvalifikácie: Inžinier. – Banská Bystrica : EF UMB, 2010. 88 s.
Diplomová práca je zameraná na oblasť využitia dolovania dát a modelovania procesov
ako jedny z kľúčových prvkov aplikovaných v moderných postupoch detekcii finančných
podvodov. Hlavným cieľom diplomovej práce je navrhnúť model identifikácie porušiteľov
zákona o zdravotnej starostlivosti z pohľadu existujúcich noriem a z pohľadu
pripravovaného projektu overenia konceptu spracovania dát v oblasti ukladania pokút
platiteľom poistného a poistencov. Práca ďalej ponúka v rámci rešerše analyzované
prejavy a dôsledky podvodov v zdravotníctve na verejné financovanie v EÚ a USA. Z
hľadiska územnej lokalizácie na región SR, je práca koncipovaná na základe opisov a
analýz existujúcich postupov a procesov, legislatívnych noriem a interných nariadenia v
činnosti Úradu pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou SR (ÚDZS SR). Na základe
predošlého, je popísaná tvorba formálneho modelu ako aj už existujúci projekt tímu
CSPVaP. Výsledkom práce je odporúčaná metodológia overenia konceptu spracovania dát
v oblasti ukladania pokút platiteľom poistného a poistencov s využitím funkcionality
dostupných riešení.
Kľúčové slová: Aris Express 2.1, detekcia finančných podvodov, dolovanie dát,
modelovanie procesov, MS Access, MS SQL Server, MS Visio, SAS Enterprise Miner 5.3,
Sparx Systems Enterprise Architect Version 7.1, UML (Unified Modeling Language),
ÚDZS (Úrad pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou), verejný sektor, zdravotníctvo.
5
Abstract
KONIAR, Andrej: The use of process modeling in fraud detection. [Diploma thesis] / Bc.
Andrej Koniar. – Matej Bel University in Banská Bystrica. Faculty of Economics;
Department of Finance and Accounting. – Supervisor: Doc. RNDr. Juraj Pančík, CSc. –
Degree of Qualification: Master. – Banská Bystrica : EF UMB, 2010. 88 p.
The diploma thesis is aimed on the area which concerns the use of data mining and process
modeling as one of the key elements applied in modern approach of fraud detection. The
main aim of the diploma thesis is to propose a model of identifying the subjects violating
the law concerning health care issues from the sight of existing regulations as well as from
the sight of the starting project which concerns the verification of the concept of data
processing due to correctly fine the insurance payers and the insured. The thesis offers also
a background research about the exposure and impact of fraud in health care on public
funding in the EU and USA. The thesis is, from the aspect of territorial localization on the
Slovak republic, build up according to descriptions and analyses of the existing practices
and processes, legal issues and intern regulations of the ÚDZS (Bureau of health care
surveillance). Due the former, the development of a formal model as well as the existing
project of the CSPVaP team, is described. The product of this thesis is the proposed
methodology of the verification of the concept of data processing due to fine the insurance
payers and the insured with the help of the features of available software solutions.
Keywords: Aris Express 2.1, data mining, fraud detection, health care, MS Access, MS
SQL Server, MS Visio, process modeling, public sector, SAS Enterprise Miner 5.3, Sparx
Systems Enterprise Architect Version 7.1, UML (Unified Modeling Language), ÚDZS
(Bureau of health care surveillance).
6
Predhovor
V časoch zmien sa stávajú každé sebe menšie rozhodnutia subjektov ich kľúčovými.
Problémom sa stáva proces extrahovania užitočných informácií z kvánt dostupných
údajov. Len na základe presných a kvalitných informácií môže subjekt dospieť
k správnemu rozhodnutiu. Tento proces si v dnešnej dobe vyžaduje implementáciu
informačných technológií, ktoré umožňujú dáta flexibilne a pohotovo spracovať v cenné
informácie. Sofistikované metódy pojednávajúce o tejto problematike označujeme ako
dolovanie dát. Nástroje a jednotlivé metodiky tohto druhu analýz sa stali trendom
v mnohých aplikačných oblastiach. Viac než zaujímavé je využitie spomínaných prístupov
pri detekcii finančných podvodov. V časoch ekonomickej nestability hľadajú ekonomické
subjekty vystavované následkom týchto podvodov možnosti ako predchádzať ich
neblahým prejavom. Trend zavádzania týchto inovacií však prevláda v súkromnom
sektore. Subjekty verejného sektoru sa vo všeobecnosti považujú za konzervatívnejšie, čo
sa týka implementácie zmien. Každej zmene by však mala predchádzať kvalitná analýza
zodpovedajúca rozsahu problému. Pri zásadných zmenách ako je implementácia nových
technológií, je nutné podrobne analyzovať procesy prebiehajúce v rámci subjektu.
V našom prípade využívame modelovanie procesov ako jeden z kľúčových prvkov
aplikovaných v postupoch detekcii finančných podvodov. Cieľom je navrhnúť model
identifikácie porušiteľov zákona o zdravotnej starostlivosti z pohľadu existujúcich noriem
a z pohľadu pripravovaného projektu overenia konceptu spracovania dát v oblasti
ukladania pokút platiteľom poistného a poistencov.
Práca ďalej ponúka v rámci rešerše analyzované prejavy a dôsledky podvodov v
zdravotníctve na verejné financovanie v EU a USA. Zdôrazňujeme, že práve situácia na
území USA ponúka širokospektrálny pohľad na problematiku finančných podvodov
v zdravotníctve. Z hľadiska územnej lokalizácie na región SR, je práca koncipovaná na
základe opisov a analýz existujúcich postupov a procesov, legislatívnych noriem a
interných nariadenia v činnosti Úradu pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou SR
(ÚDZS SR). Na základe predošlého, je popísaná tvorba formálneho modelu ako i už
existujúci projekt oddelenia CSPVaP. Výsledkom práce je odporúčaná metodológia
overenia konceptu spracovania dát v oblasti ukladania pokút platiteľom poistného a
poistencov s využitím funkcionality dostupných riešení.
Andrej Koniar
7
Obsah
Zoznam ilustrácií ................................................................................................................. 9
Zoznam tabuliek ................................................................................................................ 10
Zoznam pouţitých skratiek ............................................................................................... 11
Úvod .................................................................................................................................... 12
1 Teoretická časť ........................................................................................................... 13
1.1 Zdravotná starostlivosť vo vybraných regiónoch....................................... 13
1.1.1 Situácia v USA ...................................................................................... 13
1.1.2 Situácia v Európe .................................................................................... 16
1.2 Finančný trestný čin ................................................................................... 20
1.2.1 Finančný trestný čin v USA ................................................................... 20
1.2.2 Finančný trestný čin v Európe ................................................................ 23
1.3 Charakteristika prvkov procesu .................................................................. 24
1.4 Boj proti finančným trestným činom ......................................................... 30
1.4.1 Boj proti finančným trestným činom v USA .......................................... 30
1.4.2 Boj proti finančným trestným činom v Európe ...................................... 39
2 Analytická časť .......................................................................................................... 42
2.1 Situácia v Slovenskej republike ................................................................. 42
2.2 Úrad pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou....................................... 43
2.3 Unifikovaný modelovací jazyk .................................................................. 44
2.4 Analýza a dizajn ......................................................................................... 45
2.4.1 Use case .................................................................................................. 46
2.4.2 Popis Domény ........................................................................................ 50
2.4.3 Diagramy interakcie ............................................................................... 52
2.4.4 Diagram tried .......................................................................................... 54
2.5 Iteratívny prístup a inkrementálny prístup ................................................. 55
3 Návrhová časť ............................................................................................................ 57
3.1 Modely ....................................................................................................... 57
3.1.1 Use case .................................................................................................. 57
3.1.2 Popis Domény a diagram tried ............................................................... 61
3.1.3 Diagramy interakcie ............................................................................... 62
3.2 Návrh metodológie spracovania dát ........................................................... 62
Záver ................................................................................................................................... 67
8
Resumé ................................................................................................................................ 68
Zoznam bibliografických odkazov ................................................................................... 69
Zoznam príloh .................................................................................................................... 75
Prílohy ................................................................................................................................. 76
9
Zoznam ilustrácií
Obrázok 1: Procesné zobrazenie sledu udalostí ................................................................... 26
Obrázok 2: Perspektívy ........................................................................................................ 27
Obrázok 3:„Healthcare continuum“ ..................................................................................... 30
Obrázok 4: Popis základných prvkov analýzy ..................................................................... 46
Obrázok 5:Prehľad aktérov a prípadov použitia .................................................................. 47
Obrázok 6: Prehľad poisťovní ............................................................................................. 50
Obrázok 7: Príklad definovania doménového modelu ........................................................ 51
Obrázok 8: Popis formou doménového modelu .................................................................. 52
Obrázok 9: Sekvenčný diagram ........................................................................................... 54
Obrázok 10: Príklad definovania návrhu diagramu tried ..................................................... 55
Obrázok 11: Iterácia a inkrementálny rast riešenia ............................................................. 56
Obrázok 12: Prehľad fáz ...................................................................................................... 56
Obrázok 13: Integrácia dávok .............................................................................................. 64
Obrázok 14: Návrh štruktúry tabuliek ................................................................................. 65
Obrázok 15: Prehľad početností porušení a počtu subjektov na danú početnosť ................ 66
10
Zoznam tabuliek
Tabuľka 1: Požiadavky na preplatenie ................................................................................ 34
Tabuľka 2: Prehľad atribútov............................................................................................... 61
Tabuľka 3: Výstup kontingencie ......................................................................................... 65
11
Zoznam pouţitých skratiek
ACL Druh analytických počítačových programov
BI Business Intelligence CASE Computer-aided software ingeniering
CMS Center for medicare & Medicaid services
CNAMTS "Caisse Nationale d'Assurance Maladie des Travailleurs Salariés"
(Národný fond zdravotného poistenia)
CPVO Community Plan Variety Office
CSPVaP Oddelenie centralizovanej správy platobných výmerov a pokút
DG-SANCO Directorate - General for Health and Consumer Protection
ECDC European Centre for Disease Prevention and Control
EFSA European Food Safety Authority
EHFCN The European Healthcare Fraud & Corruption Network
FCA False Claims Act
HCFAC The Health Care Fraud and Abuse Control program
HHS The U.S. Department of Health and Human Services
IDEA Druh analytických počítačových programov
MEDICAID Sociálny program spravovaný vládnymi inštitúciami USA
MEDICARE Sociálny program spravovaný vládnymi inštitúciami USA
MS Microsoft
NUNTIO Informačný systém Úradu pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou
OMG Object Management Group
SAS Statistical Analysis Software
SAS EM SAS Enterprise Miner
SCCP The Scientific Committee on Health and Enviromental Products
SCENIHR Scientific Committee on Emerging and Newly identified Health Risks
SCHER The Scientific Committee on Health and Enviromental Risks
SPSS Statistical Package for the Social Sciences
SQL Structured Query Language
UB Uniform billing
UML The Unified Modeling Language
ÚDZS Úrad pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou
WHO World Health Organization
12
Úvod
V časoch zmien sa stávajú každé sebe menšie rozhodnutia subjektov ich kľúčovými.
Problémom sa stáva proces extrahovania užitočných informácií z kvánt dostupných
údajov. Len na základe presných a kvalitných informácií môže subjekt dospieť
k správnemu rozhodnutiu. Tento proces si v dnešnej dobe vyžaduje implementáciu
informačných technológií, ktoré umožňujú dáta flexibilne a pohotovo spracovať v cenné
informácie. Nástroje a jednotlivé metodiky tohto druhu analýz sa stali trendom v mnohých
aplikačných oblastiach. Viac než zaujímavé je využitie spomínaných prístupov pri detekcii
finančných podvodov. V časoch ekonomickej nestability hľadajú ekonomické subjekty
vystavované následkom týchto podvodov možnosti ako predchádzať ich neblahým
prejavom. Každej zmene by však mala predchádzať kvalitná analýza zodpovedajúca
rozsahu problému. Pri zásadných zmenách ako je implementácia nových technológií, je
nutné podrobne analyzovať procesy prebiehajúce v rámci subjektu. V našom prípade
využívame modelovanie procesov ako jeden z kľúčových prvkov aplikovaných v
postupoch detekcii finančných podvodov.
V prvej kapitole práce ponúkame v rámci rešerše analyzované prejavy a dôsledky
podvodov v zdravotníctve na verejné financovanie v EU a USA. Nevyhýbame sa ani
riešeniam, ktoré sme identifikovali ako prínos a to hlavne na území USA. V druhej
kapitole prechádzame na oblasť regiónu SR. V návrhovej časti je práca koncipovaná na
základe opisov a analýz existujúcich postupov a procesov, legislatívnych noriem a
interných nariadenia v činnosti Úradu pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou SR
(ÚDZS SR). K hlavnému cieľu sa dostávame v tretej kapitole práce. Je ním navrhnúť
model identifikácie porušiteľov zákona o zdravotnej starostlivosti z pohľadu existujúcich
noriem a z pohľadu pripravovaného projektu overenia konceptu spracovania dát v oblasti
ukladania pokút platiteľom poistného a poistencov. Na základe predošlého, je popísaná
tvorba formálneho modelu ako i už existujúci projekt CSPV. Výsledkom práce je
odporúčaná metodológia overenia konceptu spracovania dát v oblasti ukladania pokút
platiteľom poistného a poistencov s využitím funkcionality dostupných riešení.
13
1 Teoretická časť
V podkapitolách ponúkame charakteristiku situácie v USA a Európe za účelom
oboznámenia so stavom sektoru zdravotníctva a zdravotného poistenia po výdavkovej
stránke. Zároveň popisujeme jednotlivé systémy a základnú charakteristiku subjektov
pôsobiacich v skúmanej oblasti. Charakterizujeme i jednotlivé subjekty a objekty
pôsobiace v procese, ako aj vzťahy medzi nimi. Smerujeme k identifikácii kľúčových
prvkov boja proti finančným podvodom v zdravotníctve na území USA a regióne Európy.
Veľká početnosť podvodov, intenzívny boj smerujúci k redukcii ich výskytu a bohatá
základňa informačných zdrojov popisujúcich najmä situáciu v USA, umožňujú tak položiť
stabilný teoretický fundament problematiky.
1.1 Zdravotná starostlivosť vo vybraných regiónoch
1.1.1 Situácia v USA
V podkapitole sa zaoberáme sektorom zdravotníctva a zdravotného poistenia v USA.
Popisujeme samotný systém zdravotného poistenia, segmentáciu spoločností poskytujúcich
poistné produkty, klientov zdravotného poistenia a všeobecnú situáciu sektoru
s prihliadnutím na výdavkovú stránku.
Zdravotná starostlivosť a zdravotné poistenie v USA sú charakteristické svojou
rôznorodosťou v oblasti zdrojov financovania a orientáciou v súkromný alebo verejný
sektor. Vo väčšine je poistenie sprostredkované prostredníctvom spoločností súkromného
sektora. V USA existuje možnosť poistiť sa u súkromnej spoločnosti. Medzi poistenie
súkromného charakteru radíme poistenie sprostredkované súkromnými poisťovňami,
prípadne väčšími firmami, ktoré poisťujú svojich zamestnancov a ich blízkych rodinných
príslušníkov. Klienti týchto spoločnosti pravidelne prispievajú do spoločného fondu
zdravotného poistenia. Pravidelnou kontribúciou na základe zmluvného podkladu,
je tak možné jednoducho stratifikovať riziko. Súkromný sektor poisťuje viac než 84,7 %
obyvateľov. Pre občanov, ktorí nie sú klientmi týchto spoločností existujú verejné (vládne)
programy zdravotného poistenia ako sú MEDICARE, MEDICAID, programy pre
vojnových veteránov alebo nezaopatrené deti. Vládne programy nie sú financované len
z kontribúcií poistených klientov, ale aj z finančných prostriedkov získaných na daniach.
Spravovane sú prevažne vládnymi agentúrami. Poskytovanie výhod však môžu vykonávať
i súkromný mediátori. Verejný sektor priamo pokrýva takmer 28 % z celkovej populácie
14
Nepoistených je viac ako 15 % občanov USA, to znamená, že nie sú klientom ani jednej
zo spoločností alebo programov zdravotného postenia. USA. (DeNavas-Walt, 2008).
Informáciu je nutné doplniť o fakt, že za posledné roky bol zaznamenaný výrazný
rast poistencov poistených v nedostatočnej výške. 25 miliónov občanov tak nevystačí
s poskytovaným krytím a uhrádza náklady s vlastne peňaženky. (Kavilanz, 2009)
Zdôrazňujeme, že poistenie v USA ma zatiaľ dobrovoľný charakter,
i keď sa do budúcnosti uvažuje o povinnom poistení. Nepoistení jednotlivci slobodne volia
nezdieľať riziko so skupinou poistených, a tak v prípade nutnosti zdravotnej starostlivosti
následne uhrádzajú náklady z vlastných zdrojov, ktoré nezahŕňajú zdravotné poistenie.
V prípade, že sa osoba nachádza v hmotnej núdzi, stáva sa na požiadanie participantom
verejných programov, ktoré zohľadňujú ich finančnú situáciu. Argument, že zdravotné
poistenie je odopierané sociálne slabším jednotlivcom, tak nie je adekvátny. Na druhej
strane je nutné pripomenúť, že zdravotná starostlivosť v USA ani pravidelne odvody
na zdravotné poistenie, nie sú lacnou záležitosťou. Znevýhodnení vysokou nákladovosťou
sú hlavne tí, ktorí nie sú najbohatší, zároveň však nezodpovedajú kategórií sociálne
slabších a nemajú tak nárok na výhody vládnych programov.
Problémom zdravotnej starostlivosti teda nie je nedostatok solidarity, nekvalitná
či nedostatočná zdravotná starostlivosť, ale jeho neefektívnosť a vysoká nákladovosť.
Po popise samotného systému zdravotného poistenia, segmentácie spoločností
poskytujúcich poistné produkty a klientov zdravotného poistenia, sa dostávame
k charakteristike všeobecnej situácie sektoru z prihliadnutím na výdavkovú stránku.
Štatistiky ukazujú, že v roku 1965 poberatelia zdravotnej starostlivosti v USA utratili
na pokrytie ich potrieb 42 miliárd USD. V roku 1991 sa ich náklady na zdravotnú
starostlivosť zvýšili na 738 miliárd USD, čo je nárast o 1 657 %. Suma sa vyšplhala
na 1,6 biliónov USD v roku 2004. V prepočte sa jedná o sumu 6 280 USD na obyvateľa.
Odhady na rok 2008 hovoria o prekročení 2,2 bilióna USD. Hovoríme o sume
250 miliónov USD za hodinu. (Busch, 2008 s. 1)
Vo všeobecnosti patrí USA medzi štáty s najväčšími výdavkami na zdravotnú
starostlivosť v prepočte na obyvateľa. Samotný percentuálny podiel výdavkov
na zdravotnú starostlivosť na HDP USA, je s výnimkou Východného Timoru, najväčší
spomedzi štátov OSN. (World Health Organization, 2009)
V prvej prílohe práce sa nachádza prehľad vybraných ukazovateľov zdravotnej
starostlivosti USA a krajín EÚ. Pre USA z nej môžeme vyčítať hodnotu 15,3% ako podiel
výdavkov na zdravotnú starostlivosť na HDP krajiny za rok 2006. Podobne hodnota 19,1%
15
charakterizuje podiel výdavkov na zdravotnú starostlivosť na celkových vládnych
výdavkoch.
Vysoké hodnoty spomínaných ukazovateľov môžu znamenať, že v krajine dochádza
k poskytovaniu služieb zdravotnej starostlivosti na vyššej úrovni. Zároveň sa môže jednať
o neefektívne rozhadzovanie financií. Majoritné množstvo výdavkov je pohltené hlavne
dvoma vládnymi programami MEDICARE a MEDICAID.
MEDICARE je sociálny program spravovaný vládnymi inštitúciami USA,
zabezpečujúci krytie potrieb prostredníctvom zdravotného poistenia pre občanov vo veku
65 a viac rokov, ako i pre občanov s niektorými druhmi závažných ochorení. (Center for
medicare & Medicaid services, 2009)
MEDICAID je sociálny program spravovaný vládnymi inštitúciami jednotlivých
štátov USA, zabezpečujúci krytie potrieb prostredníctvom zdravotného poistenia
pre sociálne slabších občanov a ich rodiny. (Centers for Medicare & Medicaid Services,
2010)
Prudký rast výdavkov programu MEDICARE a MEDICAID neblaho napomohol
prehlbovaniu deficitu počas obdobia recesie. Programy sa stávajú každým rokom
náročnejšie na verejné výdavky a každoročne sa tak zvyšuje ich percentuálny podiel
na HDP USA, ako i percentuálny podiel na celkových výdavkov. Financovanie týchto
programov prichádza na križovatku, kedy dochádza k prudkému navýšeniu klientov oboch
programov. Jedná sa o desiatky miliónov zástupcov silných populačných generácií,
ktoré vstupujú v tomto období do dôchodku, a tak sa stanu užívateľmi výhod programu.
Ďalej tu máme rodiny s nízkym príjmom (viac než 50 miliónov jednotlivcov), pričom
do tejto kategórie pribudlo viacej reprezentantov i vplyvom hospodárskej krízy. Postupne
sa preto zavádzajú nutné kroky pre zefektívnenie systémov jednotlivých programov.
(Aldhizer, 2009)
Za jeden z významných krokov k riešeniu neblahej situácie po výdavkovej stránke
sa považuje podpísanie „Health Care and Education Reconciliation Act“ dňa 30.03.2010,
ktorý má naznačiť budúce smerovanie zdravotnej starostlivosti v USA. (Branigin, 2010)
Jedným z výrazných problémov priamo vplývajúcim na negatívny vývoj výdavkov
je vysoký výskyt finančných trestných činov a chybovosti zamestnancov. Z dlhodobého
hľadiska možno pozorovať zavádzanie krokov vedúcich k redukcii výskytu prípadov
sprenevery, chybovosti spôsobenej ľudským faktorom a celkové smerovanie
k zefektívneniu systému. Práve odhady strát spôsobene podvodmi a chybovosťou
16
pri programoch MEDICARE a MEDICAID odhadujú na 23% celkových ročných
výdavkov čo reprezentuje sumu 140 miliárd USD. (Busch, 2008 s. 2)
Hlásenia nezahŕňajúce chybovosť sú v iných zdrojoch vykreslené odlišne. Hovoria
o 3 až 15 % s ročných výdavkov za rok 2007 a o rozpätí 3 až 10 % za rok 2008. Celkovo
je nemožné určiť presnú ročnú výšku spreneverených financií, keďže je rovnako nemožné
odhaliť všetky trestné činy sprenevery. Odhady sa odlišujú i vzhľadom na existenciu
väčšieho počtu inštitúcií zaoberajúcich sa touto problematikou, no suma ktorú predstavujú
dané percentá v prepočte sa pohybuje od 100 do 170 miliardy USD ročne. (U.S.
Department of Health and Human Services and Department of Justice, 2008)
V podkapitole sme charakterizovali situáciu v zdravotnom poistení na území USA,
pričom sme sa zamerali na jej výdavkovú stránku. Za jeden najzávažnejších problémov
v tej to oblasti považujeme vysoký výskyt finančných trestných činov.
1.1.2 Situácia v Európe
V podkapitole ponúkame charakteristiku situácie v geopolitickom regióne Európy
za účelom oboznámenia so stavom sektoru zdravotníctva a zdravotného poistenia po
výdavkovej stránke. Charakterizujeme i jednotlivé subjekty a objekty pôsobiace v procese,
ako aj vzťahy medzi nimi. Smerujeme k identifikácii kľúčových prvkov boja
proti finančným podvodom v zdravotníctve na území EÚ. Abstrahujeme tak od niekoľkých
krajín Európy. Prístup však považujeme korektný, vzhľadom na fakt, že charakteristikami
priestoru smerujeme k zužovaniu problematiky a jej nasmerovanie na situáciu v SR.
Všeobecná charakteristika a inštitucionálne zabezpečenie sektoru
Po výdavkovej stránke vynakladajú Európske krajiny na zdravotnú starostlivosť vyše
900 miliárd EUR. Predstavuje to od troch do desať percent z HDP. Podľa odhadov, straty
v dôsledku podvodov v zdravotníctve v Európe každoročne dosahujú 30 miliárd EUR.
(Devánová, 2005)
Jednotlivé hodnoty ukazovateľov a samotné prístupy k zdravotnej starostlivosti
sa však výrazne odlišujú v rámci členský štátov EÚ. Samotné Inštitucionálne zabezpečenie
sektoru je značne rozdrobené. Nemožno tvrdiť, že v danom regióne existuje útvar priamo
zastrešujúci problematiku naprieč oblasťou zdravotnej starostlivosti. Z množstva inštitúcii
tak ponúkame podrobnejšie charakteristiky dvoch najvýznamnejších zložiek pôsobiacich
v rámci krajín Európy prípadne len krajín EÚ. Jedná sa o EHFCN a DG - SANCO.
17
EHFCN (The European Healthcare Fraud & Corruption Network) sa môže
považovať za jedinú organizáciu, ktorá sa zaoberá problematikou boja proti podvodom
a korupcii v sektore zdravotníctva naprieč celou Európou. Založená bola v roku 2005
ako výsledok prvej celoeurópskej konferencie usporiadanej v Londýne v októbri 2004.
Jej fundamenty ležia v deklarácii - the European Healthcare Fraud and Corruption
Declaration, odsúhlasenej zástupcami jednotlivých štátov. V dnešnej dobe jej sieť
reprezentuje 23 členov a je asociovaná s 10 krajinami. Ročné výdavky na zdravotnú
starostlivosť v EÚ sú touto organizáciou odhadované na 1 bilión EUR. Každoročná strata
prostredníctvom podvodov a korupcie predstavuje rozpätie 30 až 100 miliárd EUR, a preto
hlavným cieľom organizácie stala redukcia nežiaducich strát. Znižovaním týchto strát
je možné opätovne alokovať spätne získané finančné prostriedky do služieb zdravotnej
starostlivosti a navýšiť tak výstup pre pacientov ako klientov tohto systému. EHFCN
poskytuje informácie, nástroje, školenia a pomoc v oblasti boja proti podvodom a korupcii,
zároveň ponúka i platformu na výmenu informácií a myšlienok za účelom napredovania.
EHFCN je neziskovou organizácia financovanou prostredníctvom členských poplatkov.
(EHFCN a), 2010)
Jedinou inštitúciou za oberajúcou sa zdravotnou starostlivosťou na úrovni EÚ je zas
DG-SANCO (Directorate - General for Health and Consumer Protection). Inštitucionálny
prvok je mimo iného zodpovedný za implementáciu práv na ochranu verejného zdravia.
Od marca 2009 pozostáva z 3 vedeckých komisií: SCCP (The Scientific Committee on
Health and Enviromental Products), SCHER (The Scientific Committee on Health and
Enviromental Risks) a SCENIHR (The Scientific Committee on Emerging and Newly
identified Health Risks) (SANCO, 2009)
Na DG-SANCO sú napojené i 3 agentúry. Prvou je EFSA (European Food Safety
Authority), s ktorou konzultuje Európska komisia otázky pojednávajúce o bezpečnosti
potravín. Druhou je CPVO (Community Plan Variety Office). Jedná sa o niečo ako
patentový úrad pre nové druhy vyšľachtených rastlín. Treťou, a pre nás najdôležitejšou
agentúrou je ECDC (European Centre for Disease Prevention and Control). Agentúra
pomáha inštitúciám EÚ v riešení rôznych problémov v oblasti zdravotnej starostlivosti.
(SANCO, 2009)
Konštatujeme, že na území Európy je inštitucionálne zabezpečenie tejto oblasti
realizované prevažne na úrovní jednotlivých štátov. Vo všeobecnosti je zdravotná
starostlivosť v Európe je sprostredkovaná širokou škálou systémov existujúcich na úrovní
jednotlivých štátov. Vo väčšine sú však dotované prostredníctvom verejného financovania
18
prostredníctvom finančných prostriedkov získaných na daniach. Prechod medzi verejným
a súkromným financovaním tvoria verejné fondy respektíve fondy zdravotného poistenia.
Príspevky do väčšiny z nich sú povinné a samotná povinnosť je ošetrená zákonom.
V regióne existujú i súkromne poisťovacie spoločnosti, ktoré príbuzným princípom
stratifikujú riziko. Súkromný sektor však vo väčšine ponúka len poistenie doplnkového
charakteru a vo všeobecnosti neprevažuje nad poistením poskytovaným verejným
sektorom. V niektorých krajinách Európy tvorí pomerne vysoké percento i podiel priamych
výdavkov pacientov na zdravotnú starostlivosť. Jediný prvok jednotnosti v rámci regiónu
je zavedenie identifikačnej karty pre potreby poskytnutia akútnej zdravotnej starostlivosti.
Vzhľadom na rôznorodosť jednotlivých systémov ponúkame prehľad charakteristík
vybraných krajín. Zameriavame sa na stručný popis stavu krajín EÚ, pričom kladieme
dôraz na charakter financovania zdravotnej starostlivosti a jej samotnú úroveň.
Veľká Británia využíva financovanie prostredníctvom spoločných fondov
tvorených z daní občanov, do budúcnosti sa však uvažuje o kombinácii s povinným
zdravotným poistením. Systém je považovaný za dostatočne sociálny, a však vyskytujú
sa ohlasy kritizujúce dlhu čakaciu dobu pacientov. (Times Online, 2006)
Tak ako i samotná krajina pozostáva z niekoľkých častí, tak sa delia aj jednotlivé
fondy a inštitúcie ich spravujúce. Napriek lokálny odlišnostiam však intenzívne kooperujú
a rozdiely síce existujú, no nie sú signifikantné. Verejný sektor prevažuje nad súkromným
či už v oblasti poskytovania zdravotnej starostlivosti, či v oblasti zabezpečenia zdrojov.
Súkromné poisťovne existujú a sú prevažne naviazané na zamestnávateľov, ktorí platia
za svojich zamestnancov. Príspevky jednotlivcov do systému jestvujú sú však zreteľne
nižšie. Celkovo sa na zdravotnú starostlivosť vynaloží 8,4% HDP krajiny, čo je o 1%
menej ako priemer EÚ. (OECD, 2009)
V Írsku, podobne ako v Británii, na financovanie zdravotnej starostlivosti fond
tvorený z daňových príjmov. Popri tom však hrajú významnú rolu i súkromné poisťovne.
Poberatelia výhod fondu, tak ako i u nás, vlastnia identifikačnú kartičku. Celkovo je
v Írsku poistených 75,3% obyvateľov, 31,9% pacientov sú poberateľmi výhod verejného
fondu a 47,6% je zastrešených súkromnými poisťovňami. Možnosť pripoistenia
súkromnou poisťovňou existuje i v prípade poberateľov výhod verejného fondu. (Central
Statistics office, 2007)
V oblasti poskytovania samotnej zdravotnej starostlivosti prevláda súkromný sektor.
Za najväčší problém sa považovala dlhá čakacia doba na niektoré procedúry. Po zavedení
systému refundácie v roku 2002 sa vyskytli pacienti, ktorých čakacia doba presahovala
19
2 až 5 rokov. Lepšou kooperáciou so sprostredkovateľmi zdravotnej starostlivosti
sa podarilo skrátiť dobu na 2 až 5 mesiacov. (Thomas Crosbie Media, 2008)
Francúzsko zdravotnú starostlivosť financuje väčšinovo z príjmov zo zdravotného
poistenia. Podiel súkromných poisťovní tvorí len 3%. Fond zdravotného poistenia
nedisponuje vlastnými riadiacimi zložkami. Financie sú spravované vládou. Refundácia
z fondu pokrýva 70 až 100% výdavkov na zdravotnú starostlivosť u jednotlivcov.
Zdravotná starostlivosť v krajine je hodnotená rôznymi nezávislými organizáciami
ako jedna z najkvalitnejších. (World Health Organization, 2007)
Prvé kroky zavádzania povinných príspevkov do fondov na zdravotnú starostlivosť
boli v Nemecku vykonané už v roku 1883, kedy vstúpil do platnosti zákon pojednávajúci
o zdravotnom poistení. Nemecko sa tak môže pýšiť najdlhšou tradíciou povinného
zdravotného poistenia v Európe. (Coutsoukis, 2004)
Fond zdravotného poistenia na rozdiel od Francúzska disponuje vlastnými riadiacimi
zložkami, ktoré zodpovedajú za efektívnu alokáciu prostriedkov. Mimo zdravotného
povinného poistenia koexistuje i privátne zdravotné poistenie. Súkromné spoločnosti
pokrývajú potreby 12,5% obyvateľov. Ostatok je krytý z verejných fondov. V súčasnosti
majú oba systémy problém z rastúcimi nákladmi na poskytovanie zdravotnej starostlivosti,
ako i s neblaho sa meniacou demografickou situáciou. (TNS Infratest Sozialforschung,
DIW Berlin, 2008)
V Dánsku je zdravotná starostlivosť prevažne financovaná z daní odvádzaných
na rôznych úrovniach verejnej správy. Väčšina poskytovateľov zdravotnej starostlivosti
je štátnych respektíve municipálnych. Súkromní poskytovatelia zdravotnej starostlivosti
tvoria iba 1%. (European Observatory on Health Care Systems, 2002)
Doteraz sme ponúkli popis situácie zdravotníctva v krajinách,
ktoré sú charakteristické vyspelou úrovňou poskytovania zdravotnej starostlivosti. Z toho
dôvodu nasledujú popisy krajín, ktoré v oblasti kvality zdravotníctva zaostávajú.
Zdravotná starostlivosť v Rumunsku je v porovnaní so štandardmi EÚ na nízkej
úrovni. Jej dostupnosť je taktiež limitovaná nerovnomerným rozmiestnením jednotlivých
poskytovateľov zdravotnej starostlivosti. Výdavky na zdravotnú starostlivosť sú jedny
z najnižších v porovnaní s HDP krajiny. V roku 2006 začala kampaň, ktorej cieľom bola
decentralizácia štátnych služieb. Nový systém začal byť dotovaný financiami z verejného
fondu, do ktorého povinne prispievajú zamestnanci a ich zamestnávatelia. Súkromne
zdravotné poisťovne sa v regióne takmer nerozvíjajú. (Library of Congress – Federal
Research Division, 2006)
20
Najväčší problém je úplatkárstvo a klientelizmus. Až 36% obyvateľov uhrádza
náklady za zdravotnú starostlivosť priamo. Je zvykom zaplatiť zdravotnému personálu viac
než je oficiálna cena. Niektorí to vyžadujú, iní neodmietnu. Dochádza tak ku kupčeniu
zo zdravotnou starostlivosťou. Nízke príjmy zdravotného personálu neprispievajú
k zlepšeniu situácie, zároveň podporujú kvalitných odborníkov ich odchode do zahraničia.
Migrácia pracovných síl po otvorení trhu pracovných síl v EÚ, tak predstavuje
ďalší problém, s ktorým bude musieť Rumunsko bojovať (MacAvoy, 2008)
Ako jeden z príkladov nízkej úrovne zdravotnej starostlivosti v oblasti EÚ si uveďme
Bulharsko. Po definitívnom páde bývalého režimu v roku 1999 bol v Bulharsku
bol založený v roku 2000 poistný fond, ktorý postupom času znižuje požiadavky
na financovanie zo strany štátu. Zaviedlo sa povinne poistenie zamestnancov,
ktorí odvádzajú percento z platu, ktoré sa časom zvyšuje spolu so zvyšujúcimi sa mzdami
v regióne. V konečnom dôsledku je cieľom dosiahnuť udržateľnosť existencie fondu
financovaného prevažne z odvodov zamestnaných občanov. Vo všeobecnosti teda štát
prepláca nutnú zdravotnú starostlivosť z vytvoreného fondu. V krajine existujú i súkromne
poisťovne, ktoré však nemajú výrazný podiel na trhu. Po zmene režimu sa samotný
poskytovatelia pobrali opačným smerom a mnohí si otvorili súkromné ordinácie.
Problémy, s ktorými sa stretávame zahŕňajú mimo nedostatočnej výšky zdrojov
aj nerovnomernú stratifikáciu personálu. Počet zdravotných sestier sa takmer vyrovná
počtu lekárov. (Library of Congress – Federal Research Division, 2006)
Zároveň sú platy nízke, a tak sa vstupom do EÚ a otvorením pracovného trhu
situácia len zhoršila. Za najväčší problém v Bulharsku ako i v Rumunsku sa považuje
korupcia a až kupčenie zo zdravotnými službami.
1.2 Finančný trestný čin
1.2.1 Finančný trestný čin v USA
V podkapitole ponúkame definíciu dvoch variantov finančného trestného činu
na území USA prostredníctvom ich detailného popisu a vyzdvihnutia prvkov,
ktoré ich navzájom odlišujú. Ich definíciou zároveň charakterizujeme finančný trestný čin
vo všeobecnosti. Upozorňujeme, že podobná stratifikácia sa na území nášho štátu
nevyužíva. Pre potreby všeobecného úvodu do problematiky je však vhodná
pre zdôraznenie rôznorodosti finančných trestných činov v oblasti zdravotníctva.
21
V terminológii USA sa stretávame s dvoma pojmami charakterizujúce finančné
trestné činy v sektore zdravotnej starostlivosti – „fraud“ a „abuse“. Nasledovný popis
pojmov napomáha ich samotnému rozlíšeniu, zároveň charakteristike rôznorodosti
podstaty trestných činov v zdravotníctve na území USA ako aj v iných regiónoch sveta.
Za „abuse“ považujeme čin využitia niečoho tak, ako by nemalo byť používané.
(Summers, 2003 s. 6)
Za „fraud“ považujeme trestný čin zavádzania ľudí s cieľom získať peniaze alebo
tovar, prípadne objekty príbuzného charakteru. (Summers, 2003 s. 640)
„Abuse“ alebo zneuţitie, sa vťahuje na (Busch, 2008 s. 4):
• jednotlivé udalosti alebo dlhodobo aplikované praktiky, ktoré nie sú v súlade
so štandardmi zdravotnej starostlivosťou o pacienta,
• priamo alebo nepriamo zapríčinené neúčelne vynaložené finančné prostriedky
fondov jednotlivých programov,
• neopodstatnená refundácia alebo platba za služby nespĺňajúce štandardy,
• služby nepotrebné alebo nevhodné pre pacienta vzhľadom na jeho zdravotný stav,
• nedodržanie kvalitatívnej a kvantitatívnej úrovne poskytovaných služieb
• a nesplnenie noriem oprávňujúcich poskytovať služby zdravotnej starostlivosti.
„Fraud“ alebo podvod, sa vzťahuje na (Busch, 2008 s. 4):
• nepravdivé vyhlásenia alebo požiadavky na refundáciu na základe nepravdivých
vyhlásení,
• vykonštruované prípady,
• stratégie zastierajúce pravdu,
• nesprávne interpretácie hodnoty
• a nesprávne interpretácie poskytnutých služieb.
Zneužívanie je často definované v zmysle činov, ktoré sú nekonzistentné
s náležitými praktikami v oblasti zdravotníctva či obchodu. (Mercy hospital-Buffalo, 2009)
Podvod vo finančnej oblasti je definovaný ako vedomý a dobrovoľný výkon
alebo pokus o výkon postupov k zneužitiu akýchkoľvek programov zdravotných výhod
alebo získanie pomocou prostriedkov nepravých alebo sfalšovaných - fiktívnych
požiadaviek, vykazovanie, alebo prísľuby nárokov na akékoľvek peniaze alebo majetok
vo vlastníctve akéhokoľvek programu zdravotných výhod. (Williams, 2008)
Na základe predchádzajúcich definícií, je možné rozlišovať podvody a zneužitia
na báze jednotlivých prípadov či záznamov. V prípade, že sa jedná o podvod, musia
22
zástupcovia orgánov na to ustanovených štátom preukázať, že činy boli prevedené vedome,
dobrovoľne a úmyselne. Aby sa dokázalo, ţe sa jedná skôr o podvod a nie neúmyselné
zneuţitie, musí byť čin praktizovaný často resp. po dlhšiu dobu a na väčšej vzorke
pacientov. Napríklad v prípade dermatológa zo štátu Florida bola podvodná činnosť
vykonávaná po dobu 6 rokov a vyústila do 3086 neprávom vykonaných procedúr na 865
pacientoch. (U.S. Department of Health and Human Services and Department of Justice,
2008)
Z predchádzajúcich tvrdení a z popisu výkladových slovníkov vyvodzujeme
nasledovné závery. Na rozdiel od podvodu je zneužitie považované za necielený rad
aktivít smerujúci priamo či nepriamo k preplateniu sprostredkovateľa zdravotnej
starostlivosti. Zneužitie sa môže zdať podobné podvodu. Výnimkou je, že vyšetrujúci
nemôţe potvrdiť, ţe trestnému činu zneuţitia predchádzal rad aktivít či výkonu
postupov spáchaných vedome, dobrovoľne a úmyselne. (Office of the Inspector
General, 2009)
Samotné rozlišovanie pojmov je dôležité pre vyjadrenie na závažnosti, rozsahu
a intenzity trestných činov. Dochádza tak k rozdielnej penalizácii týchto dvoch trestných
činov, tak aby boli dotyční spravodlivo potrestaní. V nasledujúcich častiach práce,
teda pojmy rozlišujeme v prípade nutnosti vyjadrenia intenzity finančného trestného činu.
Najčastejšie prípady finančných trestných činov v zdravotníctve na území USA
sú naviazané na transakcie medzi platiteľom zdravotného poistenia a vládnym
sprostredkovateľom zdravotného poistenia. Patrí medzi ne dezinterpretácia výkonov,
nezodpovedajúcich situácii príjemcu a finančné transakcie, ktoré nie sú zmluvne
podložené. Medzi ďalšie typy podvodov a zneužití patrí dezinterpretácia služieb
nesprávnym vyjadrením pomocou kódov, účtovanie za služby, ktoré neboli vykonané,
pozmeňovanie požiadaviek za účelom navýšenia platieb; falšovanie informácií
v zdravotných záznamoch, ako je medzinárodne platná klasifikácia chorôb, zdravotných
záznamov alebo kódovania; účtujúc tak služby, ktoré neboli vykonané
alebo bol dezinterpretovaný druh poskytnutej starostlivosti; vyúčtovanie zásob, ktoré
neboli poskytnuté klientom či poskytovanie zdravotníckych služieb, ktoré sú nepotrebné
vzhľadom na pacientov zdravotný stav. (Busch, 2008 s. 6)
23
1.2.2 Finančný trestný čin v Európe
Venujme sa definícii finančných podvodov v zdravotníctve s pohľadu noriem
platných v geopolitickom regióne Európy. Švajčiarsky inštitút komparatívneho práva
(Swiss Institute of Comparative Law, 2005) definuje podvod, ako zneužitie prezentovaním
falošných, nekorektných alebo nekompletných výkazov a/alebo dokumentov,
alebo utajenie informácií majúce tak efekt dezinterpretácie alebo nekorektné právo
disponovať finančnými fondmi prípadne majetkom iných, alebo ich zneužitie pre účely
iné špecifikované príslušnými normami.
Inštitút rozlišuje dva aspekty podvodov. Jedná sa o podvody v sektore verejnom
a o podvody v privátnom sektore.
Pasívna prístup vo verejnom sektore vzniká v prípade, že zástupca verejného sektoru
priamo či nepriamo, zámerne alebo v prípadoch, keď mu tak malo byť známe, požaduje
alebo získa nepovolenú výhodu v osobný prospech alebo v prospech tretej osoby,
alebo príjme ponuku alebo prísľub výhody, za účelom konania resp. zdržania sa konania
vo výkone jeho oficiálnej funkcie.
Podvody v privátnom sektore vznikajú v prípade, že zástupca súkromného sektoru,
priamo alebo prostredníctvom mediátora žiada alebo prijíma neprináležiacu výhodu
akéhokoľvek druhu, alebo príjme prísľub takejto výhody, v osobný prospech
alebo v prospech tretej osoby, pričom sa jedná o osobu riadiacu entitu súkromného sektoru
alebo o jej zamestnanca, za účelom konania resp. zdržania sa konania vo výkone
predpísaných povinností jednotlivca. (EHFCN b), 2010)
Podvody a korupcia sa objavujú či už sú systémy verejné, či súkromné, dostatočne
alebo nedostatočne financované, technicky jednoduché alebo sofistikované. (EHFCN c),
2010)
Pozorujeme, že na rozdiel od terminológie zaužívanej v USA, sa nevyuţíva
rozlišovanie terminológie za účelom identifikácie stupňa zapojenia páchateľov
do nezákonných praktík. To znamená, že v Európskom regióne sa striktne nerozlišuje
medzi podvodom a zneužitím. Dôraz pri člení sa kladie na oblasť, v ktorej dochádza
k podvodom.
Po charakteristike finančných trestných činov, pristupujeme k identifikácii faktorov
globálne prispievajúcich nezrovnalostiam. Faktory, ktoré produkujú impulzy vzniku
jednotlivých prípadov finančných trestných činov, môžeme rozdeliť do niekoľkých
základných oblastí:
24
1. Sektor zdravotnej starostlivosti je charakteristický vysokým stupňom
rôznorodosti, nezrovnalostí v informačnej základni a neelastickým dopytom po službách.
(Taryn, 2008)
2. Poskytovatelia dodržiavajú vysoký stupeň diskrétnosti pri výbere služieb
pre pacientov. Vo väčšine krajín, poskytovatelia zdravotných služieb nesú status
dôveryhodných liečiacich, ktorí nespadajú do kategórie podozrivých. Samozrejme
sa nesnažíme očierňovať ich reputáciu, avšak možnosť existencie konfliktu záujmov,
ktorá ovplyvňuje ich nestranný úsudok môže byť práve kľúčovým prvkom vzniku
podvodu.
3. Systémy s priamym verejným financovaním v prípade izolácie
od konkurenčných tlakov resp. pri absencií externého dohľadu často vykazujú zníženú
produkčnú úroveň. (Taryn, 2008)
4. Služby sú taktiež vysoko decentralizované a individualizované, čo sťažuje
štandardizáciu a samotný monitoring obstarania a financovania služby. Práve
problematikou na strane financovania služieb sa budeme zaoberať v neskorších kapitolách.
Je zložité vytvoriť si presný obraz o rozsahu problematiky na Európskej úrovni,
a to z dôvodu ťažkosti detekcie podvodov a korupcie, ako i z dôvodu neexistujúcej
uniformity v rámci systémov zdravotnej starostlivosti v jednotlivých krajinách. Na viac,
história inštitúcii bojujúcich za elimináciu dopadu problematiky je mladá, prípadne
v niektorí krajinách ešte doposiaľ neboli vytvorené. Napriek tomu ponúkame vybrané
fakty a štatistiky determinujúce rozsah problému.
1.3 Charakteristika prvkov procesu
Nasledovná dekompozícia pojednáva o procese refundácie nákladov zo zdrojov
poisťovní a vládnych programov. V neskorších kapitolách sa zaoberáme porušeniami
v oblasti prispievania do systému. Pri charakterizovaní procesu v akýchkoľvek regiónoch
sveta a v akýchkoľvek oblastiach problematiky, sa však stretávame s príbuznými prvkami
procesu. Považujeme preto za vhodné využiť súčasť tematiky bohatú na zdroje
pre oboznámenie čitateľa z problematikou.
V predchádzajúcej podkapitole sme si charakterizovali samotný trestný čin
ako aj jeho rôzne podoby. Pre hlbší popis samotného procesu je prvotne nutné vyčleniť
a charakterizovať skupiny jednotlivých účastníkov systému, keďže oni sú nositeľmi deja.
25
Vysoká početnosť subjektov navršuje zložitosť analýzy informácií a identifikáciu
podvodov v momente ich výskytu. Taktiež zvyšuje počet príležitosti pre korupciu.
Napríklad sa môže jednať o účelové smerovanie toku fondov na úrovni ministerstva,
štátnej nemocnice či lokálnej polikliniky, individuálnych pracujúcimi ako sú manažéri,
v oblasti smerovania vládnych dodávok, profesionálni zdravotníci, lekárnici, úradníci
alebo pacienti.
Na základe správy poskytnutej Transparency International poskytujeme klasifikáciu
účastníkov systému môžu byť účastníci systému klasifikovaní do piatich hlavných
kategórií (Tra06):
Vládni resp. verejní regulátori (ministerstvá zdravotníctva, parlamenty,
špecializované komisie)
Finančný mediátori (inštitúcie sociálneho zabezpečenia, štátne úrady, verejní
a súkromní poisťovatelia)
Sprostredkovatelia zdravotnej starostlivosti (nemocnice, doktori, lekárnici)
Pacienti
Dodávatelia (dodávatelia zdravotného materiálu a farmaceutické spoločnosti)
Pre lepší prehľad problematiky si uveďme odlišnú perspektívu delenia.
Pri segmentácii účastníkov pôsobiacich na území USA, možno tvrdiť, že existujú štyri
skupiny účastníkov spadajúcich do súčinnosti programov MEDICARE a MEDICAID.
Radíme sem poskytovateľov výhod programu, administrátorov programov,
uţívateľov výhod a kontrolné zloţky. (Aldhizer, 2009)
Poskytovatelia výhod programu resp. poskytovatelia zdravotnej starostlivosti môžu
zahŕňať lekárov, nemocnice, lekárne, hospice, výskumné a vývojove strediská
a iné príbuzné subjekty. Ich úlohou je vykonať príslušnú starostlivosť o pacienta,
prostredníctvom čiastkových procedúr a spracovať príslušnú dokumentáciu,
tak aby bola zaistená kompletnosť a bezchybnosť dokumentácie, na základe ktorej
administrátori rozhodujú o refundácii prostriedkov.
Za administrátorov sa považujú súkromné poisťovne, ktoré spravujú vlastné fondy
určené pre refundáciu. Súkromné poisťovne môžu však sprostredkovať i výhody verejných
programov a dopĺňajú ich o vlastné prvky poistného plánu. Prvotne majú však programy
verejný charakter, a preto sú vo svojej základnej podobe sprostredkované i štátnymi
inštitúciami. Užívateľ výhod si tak môže vybrať optimálny variant poistenia.
26
Uţívatelia výhod sú vlastne pacienti poskytovateľov výhod a zároveň klientmi
administrátorov. Nepoistený klienti nepatria medzi užívateľov výhod, vzhľadom na fakt,
že sa rozhodli kryť prípadne riziko vlastnými finančnými prostriedkami.
Za účelom kontroly preplácania služieb zdravotnej starostlivosti je účelom
administrátorov a spolupracujúcich zložiek, vytvárať kontrolné zloţky špecializujúce
sa na audit dokumentácie za účelom detekcie podvodov a omylov. Podpora
opodstatnených auditov by mala prispieť k redukcii celkových výdavkov. Výstupom
auditov sa najčastejšie stávajú prípady samotné podvody ako i chyby v zúčtovaní.
Kontrolné zložky sú tvorené z auditorov IT, zdravotných sestier, lekárov spracúvajúcich
dáta numerického charakteru, dokumentácie pacientov a jednotlivých prípadov. Jednej
z kontrolných zložiek založených sa v roku 2005 podarilo zaistiť 441 milióna USD
(Malanga, 2006).
Po zavedení špecifikácie jednotlivých skupín pôsobiacich v systéme, je možné
načrtnúť nasledujúcou procesnou schémou samotný priebeh procesu. Poskytujeme náhľad
na ideálny priebeh procesu.
Gra
fick
é zn
ázo
rnen
ie p
roce
su
Poskytovatelia výhod
programu (napr.
lekár)
Kontrolne zloţkyAdministrátor (napr.
posiťovňa)Pacient
Poskytnutie
zdravotnej
starostlivosti
pre pacienta
Prepustenie
pacienta zo
zdravotnej
starostlivosti
Prijatie
pacienta
Dokumetácia
požiadavky od
poskytovateľa služieb
Vybavenie žiadosti
zástupcom
administrátora
Kódovanie
informácií zo
zdravotných
záznamov
Spracovanie
informácií
zo získanej
dokumentácie
Dokumentácia
požiadavky na
refundáciu
Obdržaná dokumentáciaPríprava
dokumentov
fakturácie
Vyplatiť
požiadavku?
RefundáciaZamietnutie
Obrázok 1: Procesné zobrazenie sledu udalostí
Prameň: Vlastné spracovanie na základe dostupných zdrojov (Aldhizer, 2009)
V reálnych situáciách dochádza, vzhľadom na obmedzené kapacity, často k absencii
kontrolných zložiek v procese. Taktiež sa v mnohých prípadoch vykonáva až kontrola
ex post. Znamená to, že ku kontrole dochádza až po preplatení nákladov administrátorom,
a to len v podozrivých prípadoch.
V procesnom zobrazení sa vyskytuje položka „Kódovanie informácií zo zdravotných
záznamov“. Kódy charakterizujúce typ procedúry a diagnózu pacienta. Kódovanie
27
je unikátne v rámci územia USA, a preto príslušný kód identifikuje práve jeden druh
procedúry prípadne práve jednu diagnózu. Aby sa zaručila korektnosť revidujú sa kódy
na anuálnej báze a samotné kódovanie musí vykonávať personál znalý problematiky.
V grafickom zobrazení č. 1 je vhodné všimnúť si významnú rolu dokumentácie
v procese. Dôležitú časť detekcie teda tvorí detailne ohodnotenie faktúry. Samotnej
detekcii sa hlbšie venujeme v nasledovnej podkapitole. Považujeme však za potrebné
zdôrazniť postupy kladúce dôraz na vypovedaciu hodnotu dokumentácie. Tento prístup tak
umožňuje hlbšie pochopenie komplexnosti procesov prebiehajúcich pri detekcii. Samotné
korektné ohodnotenie faktúry a pridruženej dokumentácie zahŕňa identifikáciu
z 3 perspektív pohľadu.
Obrázok 2: Perspektívy
Prameň: Vlastné spracovanie
Ako prvé je možné zamerať sa na poskytovateľa sluţby. Sledovaním jednotlivých
podozrivých požiadaviek zo strany poskytovateľa služby príslušnými autoritami umožňuje
aplikáciu identifikátorov, ktoré indikujú zvýšenú rizikovosť fiktívnych požiadaviek,
požiadaviek na refundáciu neopodstatnených procedúr, využitie liečiv na neprípustné účely
a požiadavky v neopodstatnenej výške. Uveďme si 2 príklady.
V štáte Florida, bol odsúdený doktor na 24 mesiacov väzby s povinnosťou navrátiť
727 000 USD za to, že podpisoval nevyplnené tlačivá lekárskych predpisov
ako i iné potvrdenia pre pacientov, ktorých nikdy nevidel.
Ďalej sa často sa využíva schéma, pri ktorej sa fakturuje MEDICARE a MEDICAID
pre neopodstatnené nároky. Napríklad sa jedná o preformulovanie názvov v respektíve
popisov procedúr, alebo vykázanie nepravých diagnóz u pacientov, ktoré by mali
opodstatniť zákrok ako napríklad plastická chirurgia. V štáte Florida dermatológ previedol
3086 neopodstatnených operácií na 865 pacientoch programu MEDICARE. Bol odsúdený
28
dermatológ na 22 rokov väzenia, musel vyplatiť viac než 7,4 milióna USD. Jednalo
sa o estetickú chirurgiu respektíve o plastické operácie, ktoré neboli nutné. Pokiaľ
teda dermatológ žiadal o preplatenie procedúr, konal tak protiprávne. Na tento prípad
sa však môžeme pozrieť i z inej perspektívy – z perspektívy sluţieb.
Ako druhé je teda možné zamerať sa na opodstatnenosť požiadavky nároku
na refundáciu poskytnutých sluţieb prípadne produktov. Administrátori a interní experti
by sa mali uistiť o evidovaní všetkých krytých či nekrytých služieb v ich informačnom
systéme, tak aby bolo vyhodnotenie záveru o opodstatnenosti nároku refundácie vykonané
promptne. V prípade, že je služba poskytnutá opodstatnene môže dôjsť taktiež
k požiadavke k refundácii v neopodstatnenej výške t.j. k jej neoprávnenému navýšeniu.
Neprávom navýšené požiadavky môžu zahŕňať prípady, keď lekárne fakturovali
poskytnutie servisu na vyššej úrovni ako bolo v skutočnosti vykonané. Napríklad
vyúčtovali poskytnutie drahších, značkových liekov, pričom reálne predali lacnejšie
generiká. V prípade evidovania nového typu služieb sa odporúča testovať detekčné
schopnosti novo nastaveného programu súbežne so spracovaním ručnej agendy. Dopĺňanie
takýchto prípadov by malo byť vykonávané na regulárnej báze. Medzi najčastejšie
zamietnuté refundácie služieb patrí plastická chirurgia, alternatívne metódy liečby ako
akupresúra, hypnóza, a terapie masážou, ako i niektoré transplantácie tkanív a orgánov.
V týchto prípadoch by mala byť refundácia odmietnutá i keď boli služby navrhnuté
doktorom ako súčasť jedinej možnej liečby.
Spomenúť môžeme v tejto súvislosti V štáte Texas, bol dodávateľ zdravotníckych
pomôcok pre dlhodobé použitie obvinený za vyžadovanie neopodstatnenej úhrady
nákladov vo výške 1,6 milióna USD. Súd ho odsúdil na 120 mesiacov.
Nepotrebné procedúry zahŕňajú aj prípady odporúčaných protetických náhrad kĺbov
kolenných a bedrových niekoľkými ortopédmi. Chirurgovia boli podplácaní výrobcami,
aby propagovali ich produkty i v prípade, že pre pacienta neboli potrebné. Spoločnosti
priznali chybu a súhlasili so zaplatením pokuty v celkovej výške 311 miliónov USD.
Zároveň súhlasili s 18 mesačným dohľadom federálnych autorít. (Vogel-Short, 2007)
Konštatovali sme, že sa vyskytujú prípady, kde sa refunduje služba, na ktorej
refundáciu neexistuje nárok. Ako v prípade kedy sa v štáte New York zistilo, že sedenia
s logopédom pre študentov stredných škôl boli preplácané, pričom študenti stredných škôl
nemajú na ich preplatenie nárok. Informátor, ktorý mal informácie o tomto zneužívaní
pomohol odhaliť prípad, kde navyše dochádzalo i k bohatému preplácaniu cestovného.
Jednalo sa o obdobie od 1990 do 2001 a viedlo to k jednej z najvyšších pokút 540 miliónov
29
USD. Pri platnosti súčasných zákonov si môže nárokovať určité percento zo získaných
prostriedkov. (U.S. Department of Justice, 2009)
Jednalo sa teda o prípad, kde sa refunduje služba, na ktorej refundáciu neexistuje
nárok. Na prípad sa však môžeme pozrieť i z poslednej, tretej perspektívy. Vyskytujú
sa prípady, kde sa poskytuje služba jednotlivcom, ktorí na ňu nemajú nárok.
Poslednou ,treťou, perspektívou je pohľad na opodstatnenosť požiadavky nároku pre
dotyčného klienta. Hlásenia formou reportov by mali identifikovať klientov, ktorí nemajú
právo na refinancovanie akýchkoľvek úkonov. Takíto jednotlivci by mali byt automaticky
zamietnutí programom, prípadne pri detekcii nového prípadu, ktorý doposiaľ nebol
evidovaný v systéme, je nutné ich evidovať. Pri aplikácii týchto pravidiel by sa malo
zamedziť preplácaniu starostlivosti pre týchto klientov.
Interpretáciou takzvaného „Healthcare continuum“ získavame odlišný pohľad
na prebiehajúci proces. Prostredníctvom nasledovného grafického zobrazenia ponúkame
prehľad procesných súčastí vplývajúcich na samotné vyšetrovanie.
30
Obrázok 3:„Healthcare continuum“
Prameň: Vlastné spracovanie na základe dostupných zdrojov (Busch, 2008 s. 13)
Po vertikálnej línii sledujeme aktivitu kontrolných zložiek, prípadne aktivitu
iniciovanú danými zložkami vykonávanú kooperujúcimi entitami. Preventívne prvky
sa nachádzajú vo vrchnej časti grafu. Ich účelom je eliminovať vznik trestnej činnosti.
Prvky nasledujúce po ukončení vyšetrovania podvodu, sa nachádzajú v spodnej časti grafu.
O slede niektorých aktivít možnom polemizovať, a však možno rozlíšiť oblasti ktoré
iniciujú samotné vyšetrovanie a prvky závislé od jeho výsledkov. Vzhľadom na výhodnosť
z ekonomického hľadiska je cieľom kontrolných zložiek intenzívna prevencia,
a však úplne zabrániť kriminálnikom v realizácií ich činov je nemožné.
V horizontálnej línii sledujeme aktivity ostatných dejateľov procesu.
Oproti zobrazeniu v predchádzajúceho pohľadu (Procesná schéma č.1), možno pozorovať
v perspektíve „Healthcare continuum“ vyššiu úroveň segmentácie skupín pôsobiacich
v procese. Vľavo sa nachádzajú aktivity, ktoré stávajú predmetom podvodu.
Vpravo sa nachádzajú potenciálne existujúce aktivity často iniciujúce trestnú činnosť.
Samotná realizácia týchto aktivít nie je možná bez prepojenia s aktivitami ľavého sektoru.
1.4 Boj proti finančným trestným činom
1.4.1 Boj proti finančným trestným činom v USA
V podkapitole sa zaoberáme prvkami vertikálnej línie posledne popisovaného
„Healthcare continuum“. Našim cieľom je teda popísanie vplyvu kontrolných zložiek
31
na boj proti finančným trestným činom. Vzhľadom na možnú polemiku o slede aktivít
nebudeme striktne kategorizovať jednotlivé zložky procesu na základe časového faktoru.
Medzi zložky procesu iniciovaného aktivitami kontrolných autorít radíme prevenciu,
odrádzanie a zastrašovanie, detekciu, vyšetrovanie, spätné získanie prostriedkov,
aretácia postupu autorít, vzdelávanie a školenia.
Pre kvalitnejší náhľad do problematiky ponúkame niektoré významné prípady
výskytu finančných podvodov v zdravotníctve. Prípady odôvodňujú chronologickú
postupnosť zavádzania jednotlivých pojmov a napomáhajú i ich pochopeniu.
Pre potreby nasledovných charakteristík je vhodné zložky procesu rozdeliť
do skupín. Na základe dostupnej literatúry uvažujeme o 4 oblastiach pre identifikáciu
ako i prevenciu pred nezákonnými aktivitami v sektore zdravotnej starostlivosti na území
USA:
1. tréning a edukácia,
2. implementácia automatizácie,
3. monitoring procesov, detekcia a prevencia,
4. a využitie modelovania procesov a dolovania dát.
1. Školiace programy zamerané na rozlíšenie podvodu a neúmyselného zneužitia,
musia ako prvé zdôrazniť potrebu zodpovedajúcej dokumentácie a korektné kódovanie
za účelom presnej identifikácie pacientovho stavu a v konečnom dôsledku môcť
tak poskytnúť primeranú a efektívnu starostlivosť. Programy by mali klásť dôraz na presné
kódovanie aby nedochádzalo k prideleniam kódov nižšej hodnoty. Pod obavou obvinenia
z porušenia zákonov sa lekári uchyľujú k prideľovaniu kódov, ktoré sú finančne menej
náročné resp. označované ako „podkódovanie“. Na základe prieskumov sa konštatuje,
že k „podkódovaniu“ dochádza 3-krát častejšie ako k prideleniu kódov pre procedúry
finančne náročnejšie. (William J. Rudman, a iní, 1998)
Na základe podkladovej dokumentácie sa pacientom prideľuje kód existujúci
na piatich úrovniach (od 99201 do 99205). Každá úroveň vyžaduje konkrétnu špecifikáciu
obsiahnutú v dokumentácii opodstatňujúcu výšku finančnej náhrady zakladajúc
sa napríklad na čase, ktorý lekár vynaložil na starostlivosť pacienta. Pod kódom 99201
sa často evidujú pacienti s menej závažným zdravotným stavom, kde anamnéza pacienta
a samotné vyšetrenie je koncentrované na jediný problém pacienta, samotný proces
je priamočiary a nevetví sa. Predpokladaný čas pre kompletizáciu na úrovni kódu 99201
sa odhaduje na 10 minút. Úroveň 3 pod kódom 99203, reprezentuje prípady s nižšou
32
až strednou závažnosťou, anamnéza ako i samotné vyšetrenie je detailnejšie,
no rozhodovací proces je menej komplexný. Predpokladaný čas pre kompletizáciu
na úrovni kódu 99203 sa odhaduje na 30 minút. Neznamená to však ,že lekár si môže
jednoduchým natiahnutím vyšetrenia na dĺžku 30 minút nárokovať refundáciu
prislúchajúcu tretej úrovni. Aby sa lekár vyhol obvineniu z podvodu alebo neúmyselného
zneužitia, musí byť dodatočných 20 minút využitých pre vyšetrenie opodstatnených.
Súčasti vyšetrenia predlžujúce čas na vybavenie pacienta by mali byť evidované
v dokumentácií pacienta. (Garvin, 2006)
Uveďme si príklad podvodu s častým výskytom nekorektného priradenia skutočného
stavu pacienta k jeho zobrazeniu v dokumentácii. V júni 2009 bol manažér kliniky
v Houstone obvinený zo sprenevery v oblasti zdravotnej starostlivosti. Ashley Colin
Walkes, musí vyplatiť reštitúciou 4 315 280,21 USD programu MEDICAID,
514 390,24 USD programu MEDICARE a 70 586 privátnej zdravotne poisťovni Blue
Cross Blue Shield. Taktiež mu boli skonfiškovane finančné prostriedky na troch účtoch
v celkovej hodnote. 500 000 USD. Pod vedením dotyčného na základe dokumentácie
klinika poskytla starostlivosť približne 100 pacientom, u ktorých vykazovala nepravdivé
diagnózy. Sedenia boli vykonávané personálom bez tréningu a nie školeným psychológom,
tak ako to prikazujú predpisy. Návštevy boli ďalej kódované ako 25 minútové, pričom
každá návšteva netrvala dlhšie ako 5 min. Mimo iného sa jednalo o neopodstatnené
poskytnutie liekov tlmiacich bolesť. Klinika ďalej prikázala pacientov, aby navštevovali
hodiny psychoterapie. Následne si klinika žiadala preplatenie úkonov, ktoré nevykonala
v dĺžke a spôsobom, ktorý uvádzala v požiadavke, prípadne úkonov, ktoré vzhľadom
na zdravotný stav pacientov neboli potrebné. Klinika tak zámerne nesprávne kódovala
diagnózy pacientov v svoj prospech. Samotný manažér bol evidovaný ako personál
pracujúci len 3 dni v týždni, pritom si za krátke obdobie nechal vyplatiť 4 milióny USD.
(Moore, 2009)
Samotná klasifikácia kódov ako aj ich pravidelná revidácia si však vyžaduje
zamestnať externých expertov znalých problematiky, aby boli audity pre kontrolu
správnosti kódov ako aj školenia týkajúce sa problematiky jednoznačné a zhodné.
Za účelom správneho pridelenia kódov sa uvažuje o implementácii softvéru,
ktorý automaticky generuje kódy na základe textovej analýzy, resp. je schopný porovnať
pridelenie kódov na základe dokumentácie pacienta a zvýrazniť tak prípady,
kedy sa pridelenie kódu javí ako neadekvátne. (Garvin, 2006)
33
Školenia sú nutné i čo sa týka zabezpečenia bezpečnosti informácií,
pretože problémy sa často vznikajú z nevedomosti účastníkov procesu. Štúdia,
ktorá analyzovala IP adresy rádovo milióna počítačov v USA a Kanade využívajúcich
aplikácie pre zdieľanie dát, konštatovala nasledovné. Z celkového množstva
23 - 24 miliónov zdieľaných súborov, obsahovalo v Kanade 2% osobné informácie
zdravotného a finančného charakteru. V USA sa percento pohybovalo na úrovni 5%.
Znamená to, že nesprávnym využívaním programov ako sú LimeWire, BitTorrent
alebo Kazaa, ktoré sa bežne využívajú pre zdieľanie hudby či fotografií, sa môžu dostať
do rúk podvodníkov citlivé informácie. Tím, zaoberajúci sa štúdiou dokonca odhalil
nevedomky zdieľané zdravotne karty pacientov, obsahujúce identifikačné číslo zdravotnej
karty, telefónne čísla pacienta, dátum narodenia, a všetky ostatné údaje, ktoré postačia
pre rádež identity a následné vystavenie falošnej požiadavky na poisťovne. (Stone, 2010)
2. Druhou oblasťou pre identifikáciu ako i prevenciu pred nezákonnými aktivitami
v sektore zdravotnej starostlivosti na území USA je implementácia automatizácie.
Za účelom správneho pridelenia kódov sa uvažuje o implementácii počítačových
programov, ktorý automaticky generuje kódy na základe textovej analýzy, resp. je schopný
porovnať pridelenie kódov na základe dokumentácie pacienta a zvýrazniť tak prípady,
kedy sa pridelenie kódu javí ako neadekvátne. O ostatných prvkoch automatizácie
a intenzívneho využívania informačných technológii pojednávame v bode 4.
3. Treťou oblasťou pre identifikáciu ako i prevenciu pred nezákonnými aktivitami
v sektore zdravotnej starostlivosti na území USA je monitoring procesov, detekcii
a prevencia. Kroky v tejto oblasti monitoringu procesov, detekcii a prevencii zahŕňajú tipy
od informátorov, numerické analýzy pre abnormálne výkyvy, analýzy zahŕňajúce analýzy
textových reťazcov dokumentácie, rozhovory s poskytovateľmi servisu ako i klientmi,
a na záver dochádza k refundácii. Tieto postupy majú slúžiť k identifikácii, najčastejších
prípadov podvodného charakteru zahŕňajú fiktívne poţiadavky, preplácanie
neopodstatnených procedúr, neodsúhlasené vyuţívanie liečiv a navýšenie skutočnej
ţiadanej sumy. (Aldhizer, 2009)
Jeden z podstatných krokov smerujúcich k Intenzifikácii monitoringu procesov
a samotnej prevencii bolo posilnenie stratégie pokút. V roku 2007 sa pre túto oblasť
zločinu podarilo ministerstvu zdravotníctva USA a spolupracujúcim orgánom uložiť
pokuty vo výške 248 miliónov USD. Neočakávaná výška sumy bola spôsobená
signifikantným navýšením počtu identifikovaných prípadov ako i samotným navýšením
pokút. Na základe odhalení v procese detekcie bolo otvorených 878 nových vyšetrovaní,
34
uzavretých 434 prípadov a usvedčených 560 jednotlivcov so zločinov v oblasti podvodov
v sektore zdravotnej starostlivosti. Aby sme zdôraznili úspech zvýšeného úsilia
porovnajme si hodnoty za obdobie 1988 - 2000 s rokom 2007. Počas obdobia 1988 - 2000,
sa vládnym organizáciám podarilo spätne získať 2 miliardy USD. V roku 2007 spätne
získané prostriedky predstavovali 1,8 miliardy. Zaujímavé bolo porovnanie sumy hodnôt
za sedem mesiacov roku 2007 s rovnakým obdobím za predchádzajúci rok. Suma
požiadaviek na preplatenie klesla medzi ročne o 1,2 miliardy USD z 1,87 miliárd
na 661 miliónov. Rovnako kleslo množstvo reálne vyplatených finančných prostriedkov
a to z 485 miliónov na 230 miliónov. Znamená to, že došlo k zníženiu výdavkov
na preplatenie služieb. Zároveň sa aplikáciou školení a dôraznejšieho dohľadu
na aplikovanie štandardov dosiahlo efektívnejšie vyčíslovanie požiadaviek ako výstup
od lekárov. (U.S. Department of Health and Human Services and Department of Justice,
2008)
Pre lepší prehľad argumentu ponúkame tabuľkové znázornenie.
Tabuľka 1: Požiadavky na preplatenie
Odobie
Suma poţiadaviek na
preplatenie
Suma reálne
preplatených nárokov Rozdiel
Od 01/03/2006
do 30/09/2006 1 870 000 000 485 000 000 1 385 000 000
od01/03/2007 do
30/09/2007 661 000 000 230 000 000 431 000 000
Rozdiel 1 209 000 000 255 000 000
Prameň: Vlastné spracovanie na základe dostupných zdrojov (U.S. Department of Health
and Human Services and Department of Justice, 2008)
Počas rokov sa zakladali rôzne programy, vznikali nové oddelenia, ktoré mali
smerovať k zníženiu finančných únikov. V 2007, bolo na jeden z programov alokovaných
až 248 459 000 USD. (U.S. Department of Health and Human Services and Department of
Justice, 2008) Za obdobie 1997 - 2007, sa jednému z programov pod označením HCFAC
(the Health Care Fraud and Abuse Control program), podarilo prinavrátiť 11,2 miliárd
USD na odhalených podvodoch, z toho len v roku 2007 1.8 miliardy USD. (U.S.
Department of Health and Human Services and Department of Justice, 2008)
Efektívnosť včasnej detekcie, len na úrovni 1 % z celkového počtu zistených,
resp. nahlásených prípadov. Mimo kontroly ex post je teda nutné vnášať pod zastrešením
kontrolných zložiek i preventívne prvky. Napríklad osveta formou už spomínaných školení
a inštruktáží kľúčových účastníkov procesu. Aplikáciou rôznorodých prevenčných,
35
výkonných, exekučných a iných príbuzných programov, bolo prinavrátených viac
než 2 miliardy USD v roku 2008 a za prvé tri kvartály roku 2009 bola táto suma dokonca
prekonaná. Výsledok bolo možné dosiahnuť pomocou analytických počítačových
programov pre numerické dáta ako IDEA a ACL ako i pomocou analytických
počítačových programov pre textové reťazce. (Health Care Fraud Prevention &
Enforcement Action Team (HEAT), 2009)
Napriek vynakladanému úsiliu autorít a množstvu finančných prostriedkov
vkladaných do boja proti podvodom v oblasti zdravotníctva, je percento spätne získaných
prostriedkov z celkovej sumy spreneverených financií za obdobie jedného roku,
len vo výške 5%. (U.S. Department of Health and Human Services and Department of
Justice, 2008)
Výraznou pomocou pri detekcii podvodov sa stali tipy získané cez informačné
telefonické linky špeciálne zriadené práve pre tieto účely. Aby sa pomohlo boju
proti podvodom a zneužívaniu verejných finančných prostriedkov, vstúpil v roku 1986
do platnosti False Claims Act (FCA), ktorý sa špeciálne orientoval na oblasť zdravotníctva.
Tento zákon umožňuje uložiť pokutu až do trojnásobku neprávom získaných prostriedkov
a dodatočne pokutovať od 5 500 - 11 000 USD na jednu podvodnú požiadavku. Podľa
zákona „the False Claims Act“ maju informátory nárok na 10 až 15 % z následne
získaných prostriedkov. Strach zo zrady vo vlastných radoch tak odrádza od trestnej
činnosti a pôsobí i preventívne. Od zavedenia striktného dohľadu sa odhaduje celkový
profit na spätne získaných, ako aj prevenciou ušetrených financií, vo výške 39 miliárd
USD. (U.S. Department of Health and Human Services and Department of Justice, 2008)
Istý prípad hovorí o spoločnosti, ktorá propagovala využitie jej chirurgických
nástrojov pre prípady, kedy bolo možne využiť i menej invazívne a finančne menej
náročné technológie a dokonca i v prípadoch kedy ich využitie nebolo povolené. Taktiež
platila provízie za využívanie ich pomôcok a radila nemocniciam, aby priradila operáciám
vyššiu úroveň kódovania, a tak dosiahla vyššiu úroveň preplatenia. Atricure Inc., výrobca
zdravotníckych pomôcok, nakoniec zaplatil 3,76 miliónov USD formou mimosúdneho
vyrovnania. Obvinenia v prípade Atricure boli vykonane na základe informácií
poskytnutých informátorom, ktorý na základe nároku na províziu ako percento zo spätne
získaných finančných prostriedkov na základe zákona „False Claims Act“, v celkovej
výške 625,000 USD.
Informáciu o AmeriGroup Illinois, Inc., poskytol informátor, ktorý na základe
zákona „the False Claims Act“ môže požadovať odmenu ako určité percento zo spätne
36
získaných prostriedkov. Spoločnosť neprávom skracovala zápisné listiny, do podprogramu
bežiaceho v rámci MEDICAID, o tehotné ženy. Spoločnosť musela zaplatiť 144 miliónov
USD ako odškodné štátu a 190 miliónov na pokutách.
Pomocou tohto zákona bolo možné od januára 2009 do marca 2010 prinavrátiť
prostriedky v celkovej netto výške presahujúcej 2.2 miliardy USD v oblasti podvodov
vykonaných na konto štátnych resp. federálnych zdravotných programov z celkovej výšky
3 miliárd USD získaných uplatnením tohto zákona. (PR Newswire, 2010)
Vo všeobecnosti sa firmy boja nielen pokút, ale hlavne zlej publicity. Snažia
sa tak redísť prehnanej medializácii a intenzívnemu očierňovaniu zo strany médií.
Zdravotné stredisko „Raritan Bay Medical Center“ napríklad súhlasilo s vyplatením 7,5
milióna USD aby mimosúdne urovnalo spory týkajúce sa nárokov na preplatenie nákladov
pre opateru pacientov. Spoločnosť fakturovala vyššie hodnoty za poskytnuté služby,
na aké mala nárok.
Nanešťastie sa vyskytli aj prípady, kedy boli obvinené veľké firmy a tie, aby predišli
zlej medializácii, vyrovnávali tieto nároky promptne a mimosúdne. Znamená to teda to,
že boli obvinené akékoľvek spoločnosti, ktoré nemajú záujem o zlé meno a vopred
sa budú snažiť urovnať spory i v prípade, že boli obvinené neprávom.
4. Štvrtou a poslednou oblasťou pre identifikáciu ako i prevenciu pred nezákonnými
aktivitami v sektore zdravotnej starostlivosti na území USA je využitie modelovania
procesov a dolovania dát. Existujú rozsiahle databázy obsahujúce kvantá údajov.
Nie je v silách zamestnancov predchádzať jednotlivé záznamy manuálne. Pre ich analýzu
je preto nutné využívať automatizované prístupy. Jedna z často využívaných metód zahŕňa
stanovenie hraničných hodnôt. Čiže dochádza napríklad k identifikácii hodnôt
prekračujúcich určitú sumu, vysoký počet vybavených pacientov, neprimeraný počet
predpísaných liekov a pod. Tento prístup však selektuje pomerne veľké množstvo
prípadov, ktoré nemusia byť protiprávne. Zároveň sa väčšina podvodníkov snaží
nevybočovať z bežných hodnôt, a tak sa tento spôsob považuje za menej účinný. Podľa
prieskumu sa úspešnosť detekcie pomocou stanovenia hraničných hodnôt pohybuje
v rozpätí 3 - 5 %. Spôsob detekcie je zbytočne predlžovaný aj nutnosťou preverovať
opodstatnenosť výberu veľkého množstva prípadov. K detekcii preto dochádza s pomerne
veľkým oneskorením, pričom sa tak znižuje i pravdepodobnosť navrátenia a samotná
výška navrátených prostriedkov.
37
Druhý spôsob je vytváranie algoritmov pre klasifikáciu objektov. Táto metóda
si vyžaduje zamestnať expertov v oblasti dolovania dát a štatistických metód,
ktorý využívajú neurónové siete, generické algoritmy, genetické algoritmy, logistické
regresie a pod. Selekcia konkrétnej metódy či algoritmu však závisí od charakteru dát
a samotného problému, lineárnosti či nelineárnosti, diskrétnosti či spojitosti a iných
kritériách.
Mimo tipov od informátorov sa využíva i detekcia prostredníctvom dolovania dát
pomocou programov IDEA a ACL z UB (uniform billing) formulárov, ktoré obsahujú
údaje o poskytovateľoch ako i pacientoch. Takto sa môžu identifikovať výkony ďaleko
presahujúce bežné počty pacientov, počty procedúr ako iné abnormálne hodnoty. Tak isto
je možné identifikovať pacientov s tou istou adresou, čo na prvý pohľad vyzerá podozrivé
a vhodné na kontrolu. Ako príklad si uveďme prípad, keď doktor, ktorý si nechával
preplatiť procedúry, ktoré mal vykonať na mieste pobytu pacienta uvádzal počas
dvanásťmesačného obdobia stále tú istú adresu – jeho vlastnú. (Aldhizer, 2009)
Následne sa rôzne analýzy porovnávajú s geografickými alebo historickými
priemermi. Medzi prípady fiktívnych požiadaviek, kde sa podobný prístup využil, môžeme
zahrnúť napríklad neprimeraný rast výdavkov na fiktívnych rezidentov okrsku Miami-
Dade. Celkové výdavky na preplatenie zdravotnej starostlivosti domácnosti v rámci tohto
okrsku za obdobie 2004 – 2008, v skutočnosti vzrástli na dvadsať násobok národného
priemeru. V okrsku Miami-Dade boli výdavky na MEDICARE pre domácnosti v roku
2008 približne vo výške 1,3 miliardy USD, čo je nárast o 1300 % za posledných 5 rokov.
Najviac, zaplatila MEDICARE za 89 803 procedúr týkajúcich sa umelých končatín,
pričom sa jednalo hlavne o preplatenie nákladov za ich zaobstaranie. Celkovo stála táto
položka v období od 2002 do 2007, v okrskoch Miami-Dade a Broward, 95 miliónov USD.
Pričom bolo zamietnutých 305 935 príbuzných žiadostí v spomínaných okrskoch
v celkovej hodnote 520 miliónov USD. (Appleby, 2008)
Pri počte obyvateľov týchto dvoch okrskov pohybujúcom sa okolo 4,1 milióna (US.
Census Bureau, 2010) na počet procedúr získavame hodnotu 46. Znamená to, že takmer
každý 46. občan by mal disponovať aspoň jednou umelou končatinou. Pri porovnaní
celkového počtu žiadostí za spomínané obdobie, s počtom obyvateľom získavame hodnotu
10. Znamená to, že takmer každý 10. občan žiadal minimálne raz o preplatenie procedúry.
Ďalší prípad môže zahŕňať lekárne, ktoré faktúrovali vysoký počet „značkových“
liekov oproti prinízkemu počtu generík v porovnaní s ročnými pomernými hodnotami
u ostatných lekárni.
38
Iné formy detekcie môžu využívať porovnávanie bežných počtov pacientov
pre určité procedúry z hľadiska historického vývoja. Ako to bolo i v prípade identifikácie
fiktívnej požiadavky srdcového chirurga, ktorý vykázal, že z jeho posledných vykonaných
25 operácií srdca, 100% skončilo smrťou pacientov. Bežná mortalita v prípade výkonu
operácii srdca nepresahuje 2%. Neskôr sa investigáciou zistilo, že spomínané operácie
sa nikdy nekonali a pacienti umreli pred vykonaním operačného zákroku. Doktor
si tak neoprávnene žiadal o úhradu nákladov na operácie, ktoré sa nikdy nekonali,
prípadne boli vykonané na mŕtvych pacientoch. (Busch, 2008 s. 168)
Inšpektori ministerstva zdravotníctva USA - The U.S. Department of Health and
Human Services (HHS), zistili porovnávaním bežných počtov pacientov pre určité
procedúry z hľadiska historického vývoja, že poskytovatelia v ôsmych štátoch USA
z celkového počtu desať kontrolovaných štátov obdržali viac než 27,3 milión USD,
ktoré im bolo neprávom preplatené za pacientov, ktorý boli dávno po smrti.
Ďalšie príbuzné indície, ktoré tak isto môžeme získať analýzou formulárov
informácie ohľadom podozrivo častých nezrovnalosti ako nekorešpondujúce kódovania
diagnózy. Jedná sa o prípady kedy boli predpísané neopodstatnené procedúry prípadne
liečivá. Špeciálny prípad môže nastať i keď sa vyskytuje podozrivo veľa totožných
rovnakých párov kombinácií kódov diagnózy a procedúry. Jedná sa často o prípady,
kedy sa snažia pretlačiť preplatenie plastickej operácie, prípade iných nie nevyhnutných
procedúr.
Nasleduje krok pozostávajúci z textovej analýzy alebo analýzy textových reťazcov.
Väčšinou sa to vzťahuje na kontrolu dokumentácie „na mieste činu“, resp. dokumentácie
na základe ktorej sa mala vytvoriť UB formulár. Daná dokumentácia je zaznamenávané
spravidla elektronicky čo uľahčuje vytvorenie premostenia medzi dvoma svetmi
numerickej a textovej analýzy a odobriť alebo vyvrátiť predchádzajúce zistenia.
Pri textovej analýze sa môže pomocou jednoduchého textového filtrovania sústrediť
vyšetrovateľ na detekciu inkriminovaných slov či slovných spojení.
Pri textovom dolovaní dát sa môžu identifikovať zhodné reťazce v položkách
formulára. Konkrétne v položke „dodatky pacienta“, kde pacient popisuje subjektívne
svoj stav. V prípade, že sa vyskytne ten istý popis u viacerých pacientov, pričom
uvažujeme, že každý formuluje daný text unikátne, môžeme tvrdiť, že takáto zhoda
je jedna z anomálií hodná prešetrenia. Prehnané používanie výrazov ako „podľa všetkého,
istý druh, akosi, viac menej, tak nejak“ a podobne, vyjadruje nedostatok presvedčenia
39
pacienta o jeho skutočnom stave, a preto sa stávajú indikátorom nezákonných nárokov
na preplatenie.
Textové analýzy môžu urýchliť aj kontrolu týkajúcu sa korešpondujúceho priradenia
diagnózy či procedúry k danému pacientovi na základe opisu jeho stavu. Jednalo
sa napríklad o predpis liekov, či nepotrebných operácií.
E-mailové záznamy sa stávajú často zlatou baňou, vzhľadom na fakt, že často
obsahujú komunikáciu medzi doktormi a predajcami liečiv alebo zdravotníckych pomôcok.
V rámci verejných inštitúcií sa vyžaduje uchovávať danú dokumentáciu v časovom
horizonte 3 roky. Takisto sa vyžaduje uchovávanie dokumentácie i u súkromných
spoločností a neziskových organizácií, ktoré si nárokujú na refundáciu prostriedku
z fondov jednotlivých programov.
Nasledovne sa vypočúvajú obe strany, t.j. doktor i predajca ako zástupca
farmaceutickej spoločnosti. Po preskúmaní vyhlásení oboch strán ako aj porovnaní
s ostatnými výsledkami vyšetrovania. Na základe daných výstupov sa prednostne usilujú
obe strany o mimosúdne vyrovnanie.
Zjavné indikácie podvodov objavujúcich sa od formulárov sú taktiež laboratórne
testy nezodpovedajúce následne stanovenej diagnóze. Ďalej sa môže pri elektronicky
evidovaných dokumentoch ľahko porovnať dátum uvedený vo formulároch týkajúci sa dňa
jej vypísania so systémovým dátumom.
V podkapitolách pojednávajúcich o situácii v USA sme sa snažili selektovať
jednotlivé podklady, tak aby slúžili charakteristike situácie v USA a ponúkli široký prierez
problematikou. V práci postupne smeruje k zužovaniu okruhu a v konečnom dôsledku
sa zaoberáme témami, ktoré sa považujú za závažné na území SR.
Doposiaľ sme charakterizovali jednotlivé subjekty a objekty pôsobiace v procese,
ako aj vzťahy medzi nimi a kľúčové prvky boja proti finančným podvodom
v zdravotníctve na území USA. Veľká početnosť podvodov, intenzívny boj smerujúci
k redukcii ich výskytu a bohatá základňa informačných zdrojov popisujúcich situáciu
v USA, umožnili tak položiť stabilný teoretický fundament problematiky.
1.4.2 Boj proti finančným trestným činom v Európe
Vzhľadom na bohatú charakteristiku procesu a boja proti finančným trestným činom
vzhľadom na územie USA, v podkapitole ponúkame už len doplnkové informácie
charakterizujúce situáciu v regióne EÚ.
40
Ročné výdaje na zdravotnú starostlivosť v rámci 27 krajín EÚ sa pohybujú vo výške
okolo jedného bilióna EUR. V krajinách EÚ sa na zdravotnú starostlivosť vynakladá 3%
až 11% z HDP jednotlivých krajín. Konzervatívne odhady hovoria o sume 56 miliárd EUR
stratených ročne vplyvom podvodov a korupcie v EÚ. Na základe ďalších konzervatívnych
odhadov, môžeme oceniť dennú stratu na 80 miliónov EUR denne. Tieto odhady prevyšujú
HDP krajín ako je Litva, Lotyšsko, Estónsko, Cyprus a Island. (World Bank, 2008)
Vo Francúzku, "Caisse Nationale d'Assurance Maladie des Travailleurs Salariés -
CNAMTS" (Národný fond zdravotného poistenia) odhadol úspory generované za rok 2008
aplikovaním nového programu pre boj proti podvodom prevyšujúce 130 miliónov EUR.
Od roku 2005 inštitúcia kalkuluje dosiahnuté netto úspory takmer vo výške 360 miliónov
EUR.
V Škótsku sa jedná o výšku okolo 21 miliónov LBS (24 miliónov EUR)
v dosiahnutých netto úsporách za obdobie júl 2000 až marec 2009 generované NHS
Scotland Counter Fraud Services. (EHFCN d), 2010)
Je dôležité, aby si krajiny vzájomne vymieňali skúsenosti z boja proti korupcii,
poučili sa zo svojich chýb a neobjavovali už objavené. Práve Veľkej Británii sa podarilo
za posledných šesť rokov eliminovať podvody o 1,4 percenta. "Celkové straty v oblasti
podvodov pacientov sa znížili o 54 percent, zo 171 miliónov na 78 miliónov EUR."
Ak by európske krajiny prevzali skúsenosti Veľkej Británie, straty pre zdravotníctvo
by sa mohli znížiť na polovicu. Usporiť by sa tak dalo asi 15 až 50 miliárd EUR.
(Devánová, 2005)
Kvantum cirkulujúcich finančných prostriedkov a komplexnosť jednotlivých
zdravotných systémov ako i existencia množstva procesov z vysokou pravdepodobnosťou
výskytu korupcie hrajú významnú rolu v implikácii jednotlivých prípadov. Jednotlivé
delenia a charakteristiky, ktoré následne poskytujeme dopĺňajú teoretický fundament
položený v podkapitole pojednávajúcej o situácii v USA. Charakteristiky však slúžia
hlavne pre popis regiónu EÚ. Smerujeme tak k vytvorenie širokého prehľadu
v zaužívaných prístupoch k problematike.
Systémy zdravotnej starostlivosti sú náchylné podvodom a korupcii z dôvodu
veľkého počtu platiteľov poistného, ako i z dôvodu ich komplexnej interakcia vplyvom
množstva premenných. Čo sa týka Nasledujúce procesy vystupujú z radu nesúc skryté
riziko korupcie v oblasti EÚ aj celosvetovo (U4 Anti-Corruption Resource Centre, 2008):
úhrada služieb poskytnutých zdravotným personálom, manažment ľudských zdrojov,
selekcia medikácie a jej použitie, sprostredkovanie liekov, liečiv a zdravotníckych potrieb,
41
distribúcia a skladovanie liekov a liečiv, regulačné systémy, rozpočtovanie a oceňovanie
(EHFCN e), 2010)
42
2 Analytická časť
V analytickej časti sa zaoberáme problematikou využitia modelovania procesov pri
detekcii finančných trestných činov resp. podvodov, v rámci projektu prebiehajúcom na
Úrade pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou (ÚDZS). Konkrétne sa zameriavame na
identifikáciu subjektov nedodržujúcich platobnú disciplínu v súvislosti s požadovaným
platbami poistného. Cieľom kapitoly je teda opísať a analyzovať existujúce postupy a
procesy, legislatívne normy a interné nariadenia v činnosti ÚDZS. Zároveň opisujme a
analyzujeme bežiaci projekt „Objektívny výber porušiteľov zákonných povinností pre
účely uloženia pokuty zo strany úradu prostredníctvom prostriedkov metodológie analýzy
rizík“, v súvislosti z agendou pokút. Popisy sa snažíme formovať pomocou metód UML
(Unifikovaného modelovacieho jazyka) Pre tieto potreby je však prvotne začať krátkou
charakteristikou situácie.
2.1 Situácia v Slovenskej republike
Na územie Slovenskej republiky sa vyskytujú podľa zákona 2 druhy zdravotného
poistenia (vynímajúc úrazové poistenie). Jedná sa o verejné zdravotné poistenie
a individuálne zdravotné poistenie. (580/2004,§2) Verejné zdravotné poistenie
sprostredkované zdravotnými poisťovňami oprávňuje poistencov na základe zákona
577/2004 (§2-8) užívať zdravotnú starostlivosť na primárnej úrovni zahŕňajúc tak
preventívne prehliadky, neodkladnú zdravotnú starostlivosť a zdravotné výkony, lieky,
zdravotnícke pomôcky, dietetické potraviny a kúpeľná starostlivosť. Jednotlivé druhy sú
tak hradené úplne z verejného zdravotného poistenia v prípade, že poistenec spĺňa
špecifikácie uvedené v jednotlivých paragrafoch. V žiadnom prípade sa na základe
verejného zdravotného poistenia neuhrádza zdravotná starostlivosť, ktorá nie je indikovaná
zo zdravotných dôvodov.
Verejné zdravotné poistenie je s pravidla povinné a jeho cieľom je zabezpečenie
ústavného práva poistenca na základnú úhradu zdravotnej starostlivosti. Verejné zdravotné
poistenie je založené na princípe solidarity. Každý platí zdravotné poistenie v závislosti od
svojho príjmu. Výnimkou sú ekonomicky neaktívni poistenci ako deti, študenti,
dôchodcovia a pod., za ktorých platí poistné štát.
Situácia v oblasti financovania však nie je optimálna. Samotné problémy vznikajúce
nedostatkom finančných prostriedkov boli intenzifikované i vplyvom hospodárskej krízy.
43
Preto sa považuje za esenciálne zefektívniť jednotlivé procesy priamo či nepriamo
súvisiace s finančným tokom v rámci zdravotníctva. V nasledujúcich podkapitolách sa
zameriavame na kontrolu získavania finančných prostriedkov pre sektor zdravotníctva.
Budeme smerovať k identifikácii jednotlivcov nedodržiavajúcich princíp solidarity
a nerešpektujúcich tak normy v súvislosti s agendou pokút. Predtým však musíme popísať
Úrad pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou (ÚDZS), ako kľúčový subjekt
zúčastňujúci sa procesu.
2.2 Úrad pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou
Jednou z hlavných kontrolných zložiek na našom území pre sektor zdravotníctva je
už spomínaný Úrad pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou (ÚDZS) so sídlom
v Bratislave. Je zriadení ako právnická osoba, ktorej sa v oblasti verejnej správy zveruje
vykonávanie dohľadu nad verejným zdravotným poistením a dohľadu nad poskytovaním
zdravotnej starostlivosti. (581/2004, §17)
Ako hovorí už samotné pomenovanie úradu, jeho hlavnou úlohou je výkon dohľadu
nad zdravotnou starostlivosťou. Úrad vykonáva dohľad na diaľku a na mieste nad
zdravotnými poisťovňami, platiteľmi poistného, poskytovateľmi zdravotnej starostlivosti,
poistencami a inými osobami. Dohľadom na diaľku sa rozumie získavanie
a vyhodnocovanie informácií, na základe písomnej žiadosti a hlásení, výkazoch a iných
podkladoch. Dohľadom na mieste sa rozumie získavanie informácií spravidla priamo
u dohliadaného subjektu alebo od jeho zamestnancov a vyhodnocovanie takto získaných
informácií. (581/2004, §43)
ÚDZS vydáva povolenia a dohliada na plnenie ním vydaných rozhodnutí. Medzi
rozhodnutia, ktoré vydáva radíme rozhodnutia o pohľadávkach týkajúcich sa poistného a
úhrady zdravotnej starostlivosti. Ďalej vydáva rozhodnutia o pokutách, dohliada na správne
poskytnutie zdravotnej starostlivosti, zúčastňuje sa na prerozdeľovaní poistného,
spolupracuje s ministerstvom zdravotníctva a ministerstvom financií. (581/2004, §18)
Čo sa týka financovania ÚDZS, existuje povinnosť viesť finančné prostriedky na
účte v Štátnej pokladnici. Chod inštitúcie je financovaný z príspevkov zdravotných
poisťovní, z úrokov z omeškania, z úhrad za činnosti úradu a zo zisku z predchádzajúcich
období. (581/2004, §28)
Okrem úradu, pôsobí ako kontrolná zložka v sektore zdravotníctva i samotná
zdravotná poisťovňa. Zdravotná poisťovňa vykonáva kontrolnú činnosť u fyzických osôb a
44
právnických osôb, ktorým uhrádza úhradu za poskytnutú zdravotnú starostlivosť. Kontrolu
má právo vykonať kedykoľvek a bez predchádzajúceho oznámenia. Kontrolná činnosť
zdravotnej poisťovne je zameraná na účelnosť, efektívnosť a hospodárnosť vynakladania
prostriedkov verejného zdravotného poistenia. Taktiež je sledovaný rozsah a kvalita
poskytovania zdravotnej starostlivosti. Kontrola je vykonávaná revíznymi lekármi, ktorí
kontrolujú rozsah a kvalitu poskytnutej zdravotnej starostlivosti. Prihliadajú pritom na
zdravotný stav poistenca, účtovné doklady vzhľadom na rozsah poskytnutej zdravotnej
starostlivosti. Kontrola je vykonávaná aj u fyzických osôb a právnických osôb, ktoré sú
platiteľmi poistného alebo poistencami. Kontrola je v tomto prípade zameraná na
zistenie správnej výšky vymeriavacieho základu, vykázaného poistného, odvádzaných
preddavkov na poistné a na zistenie správneho výpočtu ročného zúčtovania poistného a
dodržiavania lehoty splatnosti preddavkov na poistné. (581/2004, §9)
Za problémové oblasti sa považujú hlavne úkony spojené s platením poistného
formou preddavkov a dodávaním mesačných výkazov. Na tieto ako i na ďalšie kľúčové
porušenia sa prostredníctvom ÚDZS zameriavame i v našej práci. Zároveň uplatňuje
poisťovňa prostredníctvom ÚDZS resp. ich pobočiek nárok na poistné, nárok na úrok
z omeškania a nárok na nedoplatok z ročného zúčtovania poistného. Prostredníctvom
ÚDZS uplatňuje aj nárok na úhradu za zdravotnú starostlivosť a služby súvisiace s
poskytovaním zdravotnej starostlivosti. Zo získaných finančných prostriedkov následne
uhrádza poskytovateľom zdravotnej starostlivosti úhradu za poskytnutú zdravotnú
starostlivosť. (581/2004, §6)
Po predchádzajúcich charakteristikách naviazaných na súčasnú situáciu v SR
a popisu charakteru kontrolnej činnosti je možné popísať projekt CSPV prostredníctvom
unifikovaného modelovacieho jazyka.
2.3 Unifikovaný modelovací jazyk
UML (The Unified Modeling Language) bol vytvorený v roku 1997 ako takzvaný
„otvorený formát“ spoločnosťou Object Management Group (OMG). Jedná sa unifikáciu
množstva objektovo orientovaných grafických modelovacích jazykov, ktoré slúžia ako
pomoc pri popise a samotnom dizajne komplexných programových systémov.
K samotnému zjednoteniu došlo z dôvodu existencie množstva súdobých prístupov
k problematike. (Fowler, 2004 s. 1)
45
UML je jazyk pre špecifikáciu, vizualizáciu, konštrukciu a dokumentáciu súčastí
systémových procesov. Využívaný je aj v oblasti „bussiness modeling“ a v iných
systémoch, ktoré sa nemusia prejavovať aplikáciou v počítačových programoch. (Larman,
2002 s. 10) V našom prípade sa taktiež zameriavame na zmapovanie procesov, ktorá
v prvotných fázach projektu CSPV nezahŕňa tvorbu komplexného informačného systému.
Jedná sa skôr o proces využívajúci rôzne finančne prístupnejšie a užívateľsky jednoduchšie
programové riešenia v jednotlivých úsekoch procesu.
Špecializované CASE (computer-aided software ingeniering) nástroje, ktoré
využívame v súvislosti so zobrazením problematiky v UML sú typu „Forward-
engineering“. Pri „Forward-engineering“ dochádza tak k progresívnemu prechodu od
grafického popisu k samotnému zápisu kódu. Vývojári si tak môžu na základe grafického
zobrazenia vytvoriť ucelenejší pohľad o problematike. Docieli sa tak správne premietnutie
problematiky do zdrojového kódu programovacieho jazyka. (Fowler, 2004 s. 3) V našom
prípade môžeme využiť funkcionalitu programu ARIS Express 2.0 prípadne MS Visio
2007. Aj keď sa v počiatočných fázach projektu neuvažuje v jeho implementáciu
v informačný systém NUNTIO, napomáha tato konštrukcia k vytvoreniu nadhľadu nad
jednotlivými procesnými krokmi.
Nástroje typu „Reverse-engineering“, pri ktorých dochádza k postupu založenom
na obrátenej chronológii, pre analýzy problematiky nevyužívame. Reverzný prístup
(Fowler, 2004 s. 5), pri ktorom sa prvotne načíta existujúci zdrojový kód a následne
dochádza ku generovaniu diagramov, prípadne iných príbuzných druhov grafického
zobrazenia, nekorešponduje ani s princípom výučby v oblasti aplikácií informačných
technológií.
Pre preukázania funkcionality sofistikovanejších nástrojov ponúkame i spracovanie
v hybride predchádzajúcich dvoch foriem za ktorý považujeme program Enterprise
Architect. Príbuzné programy, ktoré sú schopné pristupovať aj problematike z oboch
spomínaných perspektív, označujeme ako „rond-trip“ nástroje. (Fowler, 2004 s. 3)
2.4 Analýza a dizajn
Analýza, ktorá tvorí bázu druhej kapitoly, kladie väčší dôraz na samotnú
investigáciu problému a požiadaviek na jeho budúce riešenie, ako na samotné riešenie
problému. Jej cieľom je zamerať sa na analýzu objektov a požiadaviek a charakterizovať
tak objektový model reálneho alebo budúceho projektovaného sveta. (Larman, 2002 s. 6)
46
Dizajn alebo návrh sa naopak zameriava hlavne na konceptuálne riešenie, ktoré
napĺňa tieto požiadavky. Môže sa jednať o schematický popis databázy a jednotlivých
objektov programových súčasti s prihliadnutím na budúcu efektívnu realizáciu. Dizajn nám
tak dáva odpoveď na otázku „ako“. Cieľom je zamerať sa na výstupy, ktoré môžu byť
následne implementované. Samotná implementácia však netvorí podstatu dizajnu.
(Larman, 2002 s. 6)
Pre konkrétnu analýzu agendy pokút využijeme nasledovný prístup pričom budeme
klásť dôraz hlavne na definovanie diagramov typových úloh a definovanie diagramov
interakcie. Vzhľadom na fakt, že úrad neuvažuje v dohľadnej dobe implementovať
analyzovaný proces do elektronického informačného systému, považujeme za postačujúcu
analýzu pomocou uvedených metód. Metódy uvedené v nasledujúcom obrázku sú len
selekciou z množstva typov UML diagramov, ktorých prehľad uvádzame v Prílohe 2.
Obrázok 4: Popis základných prvkov analýzy
Prameň: Vlastné spracovanie prostredníctvom programu Aris Express 2.0 na základe
(Larman, 2002 s. 8)
2.4.1 Use case
Analýza požiadaviek môže zahŕňať popis procesov zobrazených pomocou „use
case“ diagramov, známych aj ako diagramy typových úloh resp. diagramov prípadov
pouţitia. Tieto diagramy nie sú objektovo orientovaným článkom, sú jednoduchými
popismi problematiky. Ak napríklad chceme popísať jednoduchú hru s 2 hracími kockami,
popíšeme ju nasledovne:
Hráč uchopí a následne vrhne jeden pár hracích kociek. Hráč vyhrá v prípade, ak
súčet hodnôt zobrazených na vrchných stenách kociek má hodnotu 7. V opačnom prípade
hráč prehrá. (Larman, 2002 s. 8)
Model samotný zahŕňa niekoľko esenciálnych komponentov. Radíme sem aktérov
modelu, prípady použitia a vzťahy medzi nimi. Aktér reprezentuje ľudí, veci alebo
systémy vyskytujúce sa v popisovanom modely. Prípady pouţitia popisujú systém
47
kolaborácie medzi aktérmi pri plnení ich úloh. Predstavujú teda úlohy alebo výkony.
(Bittner, 2004 s. 3, 4, 22, 25, 26)
Jazyk UML slúži na kvalitný popis problematiky, pričom sa nemusí jednať
o informačný systém v elektronickej forme. V súvislosti z projektom nazývaným v rámci
oddelenia ako CSPV (Centrálny systém platobných výmerov), ktorý bol rozšírený
o agendu pokút a transformovaný na CSPVaP, ponúkame nasledovnú charakteristiku ako
výstup konzultácií so zamestnancami úradu.
Pomocou prvého typu diagramu a jeho popisu načrtneme problematiku týkajúcu sa
projektu CSPV. Zameriavame sa pri tom na agendu pokút. Popis problematiky vzhľadom
na jej rozsiahlosť uvádzame v Prílohe 3 (Use case). Ponúkame nasledovný výstup ako
výstup konzultácií so zamestnancami úradu.
Pri konštrukcii diagramov typových úloh sme identifikovali 6 kľúčových a 3
generalizujúcich aktérov.
Obrázok 5:Prehľad aktérov a prípadov použitia
Prameň vlastné spracovanie v programe Enterprise Architect
V rámci pobočky úradu v Banskej Bystrici bolo následkom zmeny organizačnej
štruktúry vytvorené Oddelenie CSPVaP (Oddelenie centrálneho spracovania platobných
výmerov a pokút), ktorého úlohou je okrem štandardného zabezpečenia generovania
platobných výmerov, zvyšovania počítačovej gramotnosti zamestnancov pobočky Banská
Bystrica, komunikácie so zdravotnými poisťovňami za účelom dosiahnutia kvality
spracovávaných údajov, archivácie spracovaných údajov, podkladov a informácií
poskytnutých zdravotnými poisťovňami aj príprava „dátového skladu“ na realizáciu
projektu „Objektívny výber porušiteľov zákonných povinností pre účely uloženia pokuty
48
zo strany úradu prostredníctvom prostriedkov metodológie analýzy rizík“. V rámci
pracovného tímu sa o projekte referuje pod názvom CSPV.
Za jeho hlavný cieľ tak môžeme teda považovať zefektívnenie selekcie prípadov
porušenia, za ktoré bude uložená pokuta. Nejedná sa o zložitý postup, keďže jednotlivé
prípady porušení sú už identifikované. Prostredníctvom ÚDZS resp. ich pobočiek
uplatňuje poisťovňa nárok na poistné, nárok na úrok z omeškania a nárok na nedoplatok z
ročného zúčtovania poistného. (581/2004, §6)
Poisťovňa teda zasiela informácie o jednotlivých prípadoch príslušným pobočkám
úradu prostredníctvom odboru IT. V rámci projektu je však potrebné vzhľadom na
obmedzenú personálnu kapacitu pobočiek umožniť vytvorením centralizovanej databázy
pružnejší proces selekcie prípadov pre začatie konania.
Odbor informačných technológií sídli v centrále ÚDZS v Bratislave. Odbor IT je
zodpovedný za zasielanie elektronických oznámení dokumentujúcich jednotlivé prípady
porušenia získaných od zdravotných poisťovní pobočkám úradu. Vykoná tak do 7 dní od
ich doručenia zo strany zdravotnej poisťovne. Odbor informačných technológií zašle
pobočke úradu príslušnú časť oznámenia v elektronickej forme v rozsahu jej miestnej
príslušnosti.(s.6).
Pokuty samotné sú zasielane osobitne prostredníctvom dávok, ktorý pojednáva
o zozname odporúčaných pokutovaných porušení. Zdravotná poisťovňa zasiela informácie
v dávkach, ktoré tak poskytujú informáciu pre zamestnancov úradu o prípadoch, pri
ktorých neboli preddavky odvedené riadne a včas.
Položky, ktorými sa zaoberáme pri agende pokút sú obsiahnuté v dávkach 538
a 539. Dávka 538 obsahuje riadky jednotlivých porušení poistencov a dávka 539 je naopak
zameraná na platiteľov poistného. Obe dávky sú generované kvartálne. Existujú i dávky
523 a 524 pojednávajúce o agende pokút, ktoré sú však generované na mesačnej báze. Ich
obsah nie je predmetom vytváranej databázy, môže však poslúžiť na kompletizáciu
chýbajúcich údajov. Platobné výmery sú obsahom dávky 527.
Dávky sú ukladané v databázach systému NUNTIO. Systém Nuntio ako produkt
firmy PosAm, spol. s.r.o. slúži ako globálny informačný systém pre ÚDZS a jeho 8
krajských pobočiek. Systém je členený na 3 subsystémy pracujúce na osobitých
databázach. Jedná sa o oblasť dohľadu, administratívy a ekonomického úseku (Príloha 4
ponúka Prehľad architektúry systému) Samotná podrobnejšia špecifikácia systému nie je
vzhľadom na relatívnu autonómnosť realizácie projektu CSPV nutná.
49
Zamestnanec pobočky úradu má ako klient IS NUNTIO prístup na JAVA aplikáciu
prostredníctvom intranetu využívajúc MS Explorer. Klientska stanica komunikuje
prostredníctvom protokolov http a https. Bezpečnosť je prenossu je zabezpečené
prostredníctvom SSL (secure socket layer). Pre potreby projektu boli jednotlivé dávky zo
systému exportované do formátu „xlsm“.Projekt CSPV by mal napomôcť prostredníctvom
centralizovanej evidencii k zefektívneniu celého procesu.
Pobočka úradu z nášho uhla pohľadu zameraného na pokuty, začína konanie hlavne
na základe dvoch skutočností. Jedná sa o ozná menia zdravotnej poisťovne a právoplatného
platobného výmeru (čl. 3 ods. 3 písm. a)-c)). Kategorizáciu porušení a pokút podľa zákona
580/2004 uvádzame vzhľadom na jej rozsiahlosť v Prílohe 5: Kategorizácia pokút.
Hlavným predmetom skúmania sú teda porušenia poistencov a platiteľov poistného
Pod poistencom verejného zdravotného poistenia rozumieme fyzickú osobu, ktorá je
rezidentom Slovenskej republiky. Rezident spĺňajúci kritéria zákona je povinný prihlásiť sa
podaním prihlášky v zdravotnej poisťovni na základe jeho výberu. V prípade, že sa jedná
o novonarodené dieťa, podáva za neho prihlášku jeho zákonný zástupca. Neznamená to, že
po celý život sme nútení existovať ako klient jedinej poisťovne. Poistenec môže zmeniť
poisťovňu vždy k 1. januáru podaním prihlášky najneskôr do 30. septembra
predchádzajúceho roku. (580/2004;§3, 6, 7)
Medzi platiteľov poistného radíme samostatne zárobkovo činné osoby,
zamestnávateľov a platiteľov poistného podľa §11 ods. 2 zákona č. 580/2004. Zdroje
poisťovní pochádzajú hlavne od platiteľov poistenia. Povinne prispievajú do systému
zamestnanci (poistenci), samostatne zárobkovo činné osoby, zamestnávatelia a štát. Pre
zamestnanca je sadzba poistného 4 % z vymeriavacieho základu. Pre samostatne
zárobkovú činnosť je to 14 %., pre zamestnávateľa 10 % a pre štát len 4 %
z vymeriavacieho základu. Ak sa jedná o osobu so zdravotným postihnutím platia
samostatne zárobkovo činné osoby a zamestnávatelia len polovicu. Poistné sa platí formou
preddavkov na poistné a zúčtováva sa v ročnom zúčtovaní poistného. Platiteľ je povinný
vypočítať a odvádzať preddavok na účet zdravotnej poisťovne v každom kalendárnom
mesiaci. (580/2004;§11, 12, 15, 16)
Každá zdravotná poisťovňa spravujúca fond finančných prostriedkov získaných
formou príspevkov za svojich klientov so sídlom na našom území je akciová spoločnosť
založená na účely verejného zdravotného poistenia.(581/2004, §2)
50
Pod pojmom „verejného“ sa však uvažuje o špecifikácie určenia smerovania
finančných prostriedkov resp. charakteru poistného produktu. Nejedná sa o charakteristiku
správy poisťovní, ktoré na základe tohto faktu môžeme deliť na súkromné a štátne.
Aby sa zabezpečila kontinuálna informovanosť, je poisťovňa vždy povinná
oznamovať úradu oneskorené platby poistného alebo platby poistného v nesprávnej výške
alebo iné porušenie všeobecne záväzných právnych predpisov platiteľmi poistného vždy k
poslednému dňu kalendárneho mesiaca za prechádzajúci kalendárny mesiac. (581/2004,
§10)
V roku 2009 na našom území pôsobilo 5 zdravotných poisťovní. Jednalo sa
o poisťovne: Všeobecná zdravotná poisťovňa, a.s.; Spoločná zdravotná poisťovňa, a.s.;
Dôvera zdravotná poisťovňa, a.s.; APOLLO zdravotná poisťovňa, a.s. a Union zdravotná
poisťovňa, a.s. (TASR a), 2009)a Od 1. januára 2010 došlo k zlúčeniu poisťovní podľa
nasledovného grafického zobrazenia. (TASR b), 2009)
Obrázok 6: Prehľad poisťovní
Prameň: Vlastné spracovanie
Na záver podkapitoly by sme ešte doplnili základný popis problematiky o procesnú
schému, ktorá vznikla ako vedľajší produkt práce. Samotná schéma nachádzajúca sa
v Prílohe 6 je však vhodným doplnkom a napomáha tak porozumeniu problematiky.
2.4.2 Popis Domény
Ďalšou dôležitou súčasťou objektovo orientovanej analýzy je vytvorenie popisu
domény prostredníctvom klasifikácie jej objektov. Dekompozícia oblasti pôsobenia,
respektíve domény, zahŕňa identifikáciu konceptov, atribútov a asociácií. Výsledok môže
51
byť reprezentovaný doménovým modelom, ktorý je ilustrovaný pomocou diagramov
zobrazujúcich doménové koncepty alebo objekty. (Larman, 2002 s. 8)
Obrázok 7: Príklad definovania doménového modelu
Prameň: Vlastné spracovanie prostredníctvom programu Enterprise Archtect na základe
(Larman, 2002 s. 8)
Sekundárny popis problematiky pomocou modelu domény využívame na hlbšiu
charakteristiku jadra problému. Tak ako sme už uviedli, informácie dotýkajúce sa agendy
pokút sa dostávajú pobočkám podľa krajskej príslušnosti subjektov prostredníctvom
Oddelenia IT so sídlom v Bratislave. V analýze sa zameriavame na dávky poskytujúce
údaje o porušeniach, ktoré identifikovali poisťovne ako potenciálne návrhy na pokuty.
Jednotlivé prípady evidované v dávkach, ktoré svojou štruktúrou predstavujú zoznam
prípadov porušenia, je však nutné správne selektovať, prípadne doplniť o dokumentáciu
a v konečnom dôsledku zvážiť začiatok konania z dôvodu uloženia pokuty. Vzhľadom na
zdĺhavú selekciu a na obmedzené personálne kapacity pobočiek však nebolo možné pružne
a efektívne identifikovať jednotlivé prípady. Členovia oddelenia CSPVaP prišli
s myšlienkou centralizovať databázu a umožniť aplikáciu rôznych druhov analýz z dôvodu
urýchlenia a zefektívnenia výberu. Bázou prvého kroku sa stali kvartálne dávky, ktoré ako
prvé slúžili fúzii. Dávky 538 a 539 sa stali prvými kandidátmi pre zlúčenie.
52
Obrázok 8: Popis formou doménového modelu
Prameň: Vlastné spracovanie prostredníctvom programu Enterprise Architect
Vzhľadom k tomu, že zvolená forma spolupráce s Ekonomickou fakultou
Univerzity Mateja Bela v Banskej Bystrici si vyžaduje anonymizáciu nasledujúcich
položiek: mena a priezviska, rodného čísla, dátumu narodenia, ulice a obce, obchodného
názvu, IČO-a a veci, boli tieto položký pre potreby analýzy anonimizované. Ostatné
položky databázy neboli vzhľadom k ich povahe anonymizované, keďže z nich nebolo
možné určiť, ktorej právnickej resp. fyzickej osoby sa týkajú, t.j. nebolo možné odhaliť
identitu týchto osôb. Samotný proces anonymizácie jednotlivých položiek neuvádzame
kvôli možnosti spätného vyvodenia informácií. V rámci spolupráce v objekte úradu sa
naskytla možnosť pracovať i s reálnou vzorkou. Spolu s tímom, sa vykonalo prvé zlúčenie
čiastkových databáz.
2.4.3 Diagramy interakcie
Ďalším krokom procesu je definovanie diagramov interakcie resp. sekvenčný
diagram. Grafické zobrazenia tohto druhu napomáhajú k dynamickému pohľadu na
kolaborujúce objekty. Využívame tento prístup na hlbšiu špecifikáciu problematiky
a pokračujeme v popise realizovaných krokov. Zároveň tento prístup využívame na
porovnanie prebiehajúcich sekvencií pred a po zavedení centralizovaného prístupu.
53
Sekvenčný diagram popisuje spoluprácu objektov pomocou znázorňovania sekvencie
zasielaných správ medzi objektmi. Zároveň tým popisuje funkčnosť systému. Sekvenčný
diagram modeluje sekvenciu správ medzi aktérom a objektmi a medzi objektmi navzájom.
Každá správa, modelovaná v sekvenčnom diagrame, musí byť spracovaná metódou
objektu triedy ktorá správu prijíma. Sekvenčný diagram obsahuje dve dimenzie.
Horizontálna rovina reprezentuje jednotlivé objekty, kým vertikálna rovina predstavuje
tok času. V systémoch reálneho času je reprezentovaný reálnym časom, v ostatných
systémoch udalosťami. V prípade nutnosti vytvorenia obrazu o metodike tohto druhu
diagramu, uvádzame názorný príklad v Prílohe 7 (Príklad definovania diagramov
interakcie).
V rámci sekvenčného diagramu sme využili symboly objektov a udalosti. Inštancia
triedy (objekt): sa v sekvenčnom diagrame označuje pomocou obdĺžnika s uvedením názvu
objektu. Tok času znázorňuje zvislá čiara začínajúca v obdĺžniku. Tento tok času súvisí s
postupnosťou činností v rámci objektu zhora dole. Názov objektu môže byť zložený z
viacerých častí v rámci nasledujúcich možností. V našom grafe však nevyužívame
anonymný objekt. Nezajíma nás teda priradenie triedy k názvu objektu.
Udalosti resp. zasielané správy musia byť združené s nejakou operáciou objektu
(príslušnej triedy). V rámci sekvenčného diagramu sú správy reprezentované šípkami s
názvom združenej operácie objektu. Správy v rámci sekvenčného modelu sú štandartné
chápané ako synchrónne, tzn. návraty z volania metódy nie je potrebné zobrazovať ako
samostatné šípky idúce naspäť k volajúcemu objektu reprezentujúce návratovú správu.
Šípkami sú v rámci sekvenčného diagramu reprezentované aj udalosti. Pod udalosťou
rozumieme jav, ktorý ak nastane v určitom okamžiku, tak systém musí na neho zareagovať
určitým spôsobom alebo jav, ktorý nastane ako výsledok určitej postupnosti krokov
spracovávaných systémom.
54
Obrázok 9: Sekvenčný diagram
Zdroj: Vlastné spracovanie prostredníctvom programu Enterprise Architect
Pomocou grafu možné vhodne porovnať obe verzie prístupov k selekcii prípadov v
rámci jednotlivých dávok. Chceli by sme upozorniť čitateľa hlavne na grafické
znázornenie na úrovni pobočky úradu. Zdôrazňujeme, že po aplikácií centralizovaného
prístupu dôjde k výraznému skráteniu doby spracovania informácií poskytnutých
v dávkach.
2.4.4 Diagram tried
Na záver je vhodné vytvoriť i statický obraz problému prostredníctvom „design class
diagram“, teda diagramy návrhu tried. Dostávame sa tak k popisu atribútov a metód
jednotlivých tried. Diagram tried definuje pojmy (triedy), ktoré realizujú činnosti v
doméne a modeluje statické vzťahy medzi triedami (v podstate ide o nájdenie objektov a
vzťahov medzi nimi pre predmetnú oblasť). Diagram tried predstavuje model na
konceptuálnej (abstraktnej) úrovni so zameraním na statickú štruktúru dát, asociácie,
atribúty a operácie.
V prípade našej hry s kockami, je nutné zohľadniť nasledovné. Keďže správa
„HratHru“ je zaslaná objektu „Hra-s-kockami“, vyžaduje tento objekt charakteristiku
55
metódy operácie „HratHru“. Trieda „Kocky“ metódy operácie popisujúce získanie hodnoty
kocky a proces samotného vrhnutia kocky.
Obrázok 10: Príklad definovania návrhu diagramu tried
Zdroj: Vlastné spracovanie prostredníctvom programu Enterprise Archtect na základe
(Larman, 2002 s. 10)
V našom prípade však považujeme za dôležite atribúty týkajúce sa samotnej zlúčenej
dávky 53x. Návrh, ku ktorému dospel tím CSPVaP rozoberáme v návrhovej časti práce.
Samotné stanovenie tried by sme považovali za esenciálne, v prípade, že by bolo cieľom
implementovať centralizovaný sklad dát v systém NUNTIO. Ten prístup sa nevylučuje,
v prvotných fázach projektu sa však s príbuznými krokmi neuvažuje, vzhľadom na nutnosť
udržania nízkeho nákladového profilu.
2.5 Iteratívny prístup a inkrementálny prístup
Je nutné zdôrazniť, že problematika si vyžaduje iteratívny a inkrementálny prístup
k vývoju jednotlivých súčastí. Neformálne môžeme proces vývoja jednotlivých súčastí
popísať ako prístup k tvorbe, zavedeniu a udržiavaniu systému. Tento proces obsahuje
prvky analýzy požiadaviek, návrhu, implementácie, testovania a integrácie. Opakovanie
postupu úpravy jednotlivých prvkov sa vykonáva pokiaľ sa nedosiahne minimalizácia
odchýlky od želaného výsledku. Počas iterácii dochádza nielen ku konvergencii k optimu,
ale aj k inkrementálnemu rastu systému po obsahovej stránke. (Larman, 2002 s. 10-17)
56
Obrázok 11: Iterácia a inkrementálny rast riešenia
Zdroj: Vlastné spracovanie prostredníctvom Jasc Paint Shop Pro 8
Z časového hľadiska je podľa unifikovaných noriem možné predchádzajúci proces
rozdeliť podľa Larmana (2002 s. 19-22) do 4 fáz.
Fáza zahájenia (Inception),počas ktorej sa aproximuje súčasný stav procesov,
budúca vízia, jej rozsah a iné hrubé odhady. Pre lepší prehľad ponúkame jej
podrobnejší popis v Prílohe 8
Fáza spracovania (Elaboration), počas ktorej dochádza k aretácii vízie,
iteratívnej implementácii jadra architektúry, rozlíšeniu rizík, identifikácia
väčšiny požiadaviek a rozsahu riešenia a iné konkrétnejšie odhady. Pod pojmom
Implementácia rozumieme proces programovania a výstavby systému. Nejedná
sa teda o samotné zavádzanie funkčného programu v záverečnej fáze.
Fáza konštrukcie, počas ktorej dochádza k implementácii zostávajúcich
elementov a rizík.
Fáza preklopenia (Transmision), počas ktorej sa vykonávajú beta testy
a dochádza k samotnému zavedeniu programu.
Obrázok 12: Prehľad fáz
57
Prameň: Vlastne spracovanie v programe Jasc Paint Shop Pro 8 podľa (Larman, 2002
s. 22)
Cieľom bolo teda analyzovať požiadavky a poskytnúť návrh riešenia. Samotný
priebeh projektu a je charakteristický opakovanými iteráciami, ktoré boli registrované
počas výkonu praxe na ÚDZS. Nutné aretácie vznikajú vzhľadom a stále meniace sa
podmienky pre konečnú formu realizácie projektu definované viacerými záujmovými
skupinami. Zdôrazňujeme preto, že analýzy ako i návrhy, ktoré poskytujeme v nasledovnej
kapitole, je možné považovať za objektívne vhodné vzhľadom na súčasný stav
problematiky. Ako sme už načrtli, predpokladáme, že jednotlivé prvky procesu sa budú
v dohľadnej dobe aktívne meniť.
3 Návrhová časť
V návrhovej časti práce využívame štruktúru predchádzajúcej kapitoly a ponúkame
zhodnotenia problematiky, prostredníctvom kritického pohľadu na problémové úseky.
Zároveň považujeme za prínos možnosť spolupracovať s tímom na vytváraní jednotlivých
prvkov projektu. Priama účasť v procese tvorby zahŕňajúca prvé kroky k realizácii
centralizovaného skladu, napomohla k aretácii smerovania samotnej práce.
V nasledujúcich podkapitolách ponúkame jednotlivé body návrhovej časti na základe
segmentácie podkapitoly pojednávajúcej o analýze a dizajne. Ten to prístup považujeme za
optimálny, vzhľadom na postupné odkrývanie problémových úsekov projektu.
3.1 Modely
3.1.1 Use case
Pre analýzu požiadaviek sme v súvisiacej kapitole analytickej časti využili popis
procesov zobrazených pomocou „use case“ diagramov, známych aj ako diagramy
typových úloh resp. diagramov prípadov použitia. Tieto diagramy sú jednoduchými
popismi problematiky. Jazyk UML sme využili na popis systému súvislosti z projektom
pod vedením oddelenia CSPVaP. Ponúkame nasledovný výstup ako výstup konzultácií so
zamestnancami úradu.
Pomocou prvého typu diagramu a jeho popisu sme načrtli problematiku týkajúcu sa
projektu CSPV. Zamerali sa pri tom na agendu pokút. Popis problematiky vzhľadom na jej
rozsiahlosť uvádzame v prílohe 2 (Use case).
58
V predchádzajúcich kapitolách sme identifikovali 6 kľúčových a 3 generalizujúcich
aktérov ako aj činnosti resp. ich úlohy, ktoré vykonávajú v súvislosti so skúmanou
problematikou (Obrázok 4, kap. 2.4.1). Po vykonanej analýze ponúkame v tejto časti práce
možné riešenia a návrhy.
Oddelenie CSPVaP (Oddelenie centrálneho spracovania platobných výmerov
a pokút) zohráva kľúčovú rolu hlavne pri zvyšovaní počítačovej gramotnosti
zamestnancov pobočky Banská Bystrica. Oddelenie dlhodobo zavádza inovatívne prvky do
jednotlivých procesov kontinuálne prebiehajúcich v rámci pobočky. V prípade, že by došlo
k retardácii vo vývoji prvkov projektu, je možné vykonávať základnú analýzu, za účelom
identifikácie subjektov porušujúcich jednotlivé normy, i prostredníctvom kontingencie
a filtrov v rámci vytvorenej databázy v MS Access. Pokračovať v osvete zamestnancov
pobočky bude nutné, ktorýmkoľvek smerom sa projekt bude poberať. Len tak bude možné
dosiahnuť efektívne využitie vytvorených súčastí. Počas výkonu praxe sme identifikovali
tuto oblasť ako jednu z kľúčových. Zároveň znalosť problematiky, i z pohľadu aplikácie
IT, napomáha k stotožneniu ostatných zamestnancov s produktívnou prácou oddelenia
v rámci prebiehajúceho projektu. Výstupom tejto činnosti by bola jednoduchšia
vizualizácia výsledkov projektu a jednoduchšie komunikovanie jeho potrieb. V prípade, že
by chcelo presadiť oddelenie zakúpenie sofistikovanejších nástrojov pre potreby detekcie,
ukázal by sa tento prvok ako esenciálny.
Čo sa týka úlohy oddelenia v rámci komunikácie so zdravotnými poisťovňami za
účelom dosiahnutia kvality spracovávaných údajov, považujeme ju za dostatočnú.
Poisťovne sú povinné zasielať informácie v predpísanej štruktúre, a preto by sa nemal
vyskytnúť problém týkajúci sa štruktúry obsahu. Štruktúra údajov je navyše kontrolovaná
Odborom IT pred samotným zaslaním jednotlivým pobočkám. Pri tvorbe centralizovaného
skladu sme však narazili na prípady, pri ktorých nebola dodržaná uniformita v evidencii
niektorých položiek. Ako príklad uvádzame rôzne formy označenia tej istej ulice (A.
Hlinku, Andreja Hlinku, Hlinkova ulica a pod.). V prípade, že by nebol tento problém
ošetrený, mohol by byť jednotlivec s takto evidovanými adresami označený za podozrivý
subjekt často meniaci adresy. Pomohlo by keby sa docielilo evidovanie exaktných
informácií, ktoré by nesťažovali priebeh detekcie niektorých príznačných faktorov.
V opačnom prípade bude nutné výsledky detekcie za každým detailne overovať, prípadne
využiť sofistikovanejšie prístupy pre dolovanie dát. Vstupné údaje v správnej forme
a štruktúre sú však esenciou každej správne tvorenej databázy. Poisťovňa zasiela
informácie o jednotlivých prípadoch príslušným pobočkám úradu prostredníctvom odboru
59
IT, ktorý by mal taktiež zabezpečiť vhodný vstup do centralizovanej databázy.
V neskorších fázach by bolo tak jednoduchšie automatizovať import novovzniknutých
dávok v centralizovanú databázu.
K ostatným činnostiam oddelenie CSPVaP ako archivácia spracovaných údajov,
podkladov a informácií poskytnutých zdravotnými poisťovňami, v súčasnej dobe nemáme
žiadne pripomienky, keďže sa priamo netýkajú problematiky.
Príprava „dátového skladu“ na realizáciu projektu „Objektívny výber porušiteľov
zákonných povinností pre účely uloženia pokuty zo strany úradu prostredníctvom
prostriedkov metodológie analýzy rizík“ sa stala jednou z hlavných vizionárskych úloh
tímu. Zefektívnenie selekcie prípadov porušenia, za ktoré bude uložená pokuta, sa
v prvých fázach projektu vykonávalo prostredníctvom MS Access. Detailný popis tohto
riešenia ponúkame v kapitole 3.2. Nejedná sa o zložitý postup, keďže jednotlivé prípady
porušení sú už identifikované. Samotný projekt je zameraný na zefektívnenie procesu
selekcie. Samotná selekcia kritérií detekcie sa zameriava na porušenia evidované
v prehľade, ktorý sa nachádza v pracovnom postup č. 6 z októbra 2009. Samotný prehľad
obsahuje prehľad kategorizácie pokút (Príloha 5). Tento prehľad vyberá najzávažnejšie
porušenie, za ktoré sa ukladajú pokuty. Pri skúmaní jednotlivých verzií tohto postupu sme
registrovali zásadné zmeny hlavne vo výške pokút, ktoré sa menili v súvislosti
s konverziou na Euro. Nejednalo sa však len o zmenu vyvolanú zaokrúhlením cien.
Pracovný postup bol taktiež doplnený o niektoré normy vyplývajúce zo zákona
a z interných metodických postupov. Z hľadiska právneho považujeme spomínaný
pracovný postup za postačujúci, čo sa týka agendy pokút.
Samotný postup je zložený zo základných súčastí práva aplikovaných v tejto oblasti.
Jedná sa o postup tvorený v súlade s § 18 ods. 1 písm. a) bod 6 zákona č. 581/2004 Z. z. o
zdravotných poisťovniach, dohľade nad zdravotnou starostlivosťou a o zmene a doplnení
niektorých zákonov v znení neskorších predpisov (ďalej len „zákon č. 581/2004 Z. z.“), v
súlade s § 19 a § 26 zákona č. 580/2004 Z. z. o zdravotnom poistení a o zmene a doplnení
zákona č. 95/2002 Z. z. o poisťovníctve a o zmene a doplnení niektorých zákonov v znení
neskorších predpisov (ďalej len „zákon č. 580/2004 Z. z.“) a v súlade s niekoľkými
internými smernicami úradu.
Z hľadiska právneho aspektu, považujeme problematiku za dostatočne rozloženú.
Pracovný postup jasne definuje podmienky uloženia pokút ako i postup vedúci k začiatku
konania. V prvotnej fáze projektu preto nepovažujeme zásadné zmeny právneho charakteru
60
za nutné. Výhrady môže mať však bežný občan, ktorý sa bude snažiť identifikovať svoje
povinnosti a práva.
Prihliadnuť však odporúčame na normy týkajúce sa vlastníckych práv. V budúcnosti
by mohlo dôjsť k snahe oddelenia implementovať prvky detekcie v informačný systém
úradu. Nateraz však firma, ktorá je autorom informačného systému, súhlasila z využitím
exportov zo systému pre potreby tvorby skladu. Pripomeňme si, že dávky sú ukladané
v databázach systému NUNTIO. Systém NUNTIO ako produkt firmy PosAm, spol. s.r.o.
slúži ako globálny informačný systém pre ÚDZS a jeho 8 krajských pobočiek. Samotná
podrobnejšia špecifikácia systému nie je vzhľadom na relatívnu autonómnosť realizácie
projektu CSPV nutná.
Položky, ktorými sa zaoberáme pri agende pokút sú obsiahnuté v dávkach 538
a 539. Dávka 538 obsahuje riadky jednotlivých porušení poistencov a dávka 539 je naopak
zameraná na platiteľov poistného. Obe dávky sú generované kvartálne. Na základe
týchto dávok sa vytvorila prvá verzia centralizovaného kladu. Odporúčame pokračovať
v pláne tímu vytváraním a prepájaním s ostatnými skladmi, ktoré budú obsahovať i dávky
523 a 524 pojednávajúce o agende pokút, ktoré sú však generované na mesačnej báze. Ich
obsah nie je predmetom súčasnej vytváranej databázy, môže však poslúžiť na
kompletizáciu chýbajúcich údajov.
Zamestnanec pobočky úradu ako aktér procesu selektoval do teraz jednotlivé
prípady hodné udelenia pokút ako klient IS NUNTIO. Zamestnanec mal prístup na JAVA
aplikáciu prostredníctvom intranetu využívajúc MS Explorer. Ako sme už naznačili
v sekcii pojednávajúcej o školiacej funkcii oddelenia, odporúčame nezanedbať zaúčanie
zamestnancov úradu v prácu s novovytvoreným produktom oddelenia.
Pobočka úradu ako aktér, začína konanie hlavne na základe dvoch skutočností.
Jedná sa o oznámenia zdravotnej poisťovne a právoplatného platobného výmeru (čl. 3 ods.
3 písm. a)-c)). Kategorizáciu porušení a pokút podľa zákona 580/2004 uvádzame
vzhľadom na jej rozsiahlosť v Prílohe 5: Kategorizácia pokút. K ostatným právnym
podkladom nemáme zásadné výhrady a pracovný postup upravujúci postup súvisiaci
z agendou pokút považujeme za dostatočný.
Cieľom práce nebolo smerovať odporúčania a návrhy smerom k aktérom ako sú
poisťovne, poistenci a platitelia poistného.
61
3.1.2 Popis Domény a diagram tried
Ďalšou dôležitou súčasťou objektovo orientovanej analýzy je vytvorenie popisu
domény prostredníctvom klasifikácie jej objektov. V návrhovej časti tento prístup
agregujme spolu s návrhmi v časti diagramov tried. Sekundárny popis problematiky
pomocou modelov sme využili využívame na hlbšiu charakteristiku jadra problému.
Zameriavame na odporúčanie atribútov centralizovanej databázy, tak aby bola umožnená
aplikácia rôznych druhov analýz z dôvodu urýchlenia a zefektívnenia výberu. Bázou
prvého kroku sa stali kvartálne dávky, ktoré ako prvé slúžili fúzii. Dávky 538 a 539 sa stali
prvými kandidátmi pre zlúčenie. V našom prípade teda považujeme za dôležite atribúty
týkajúce sa samotnej zlúčenej dávky 53x. Ich prehľad uvádzame v nasledujúcej tabuľke.
Tabuľka 2: Prehľad atribútov
Názov stĺpcov Dĺţka Typ Príklad formátu / Formát
Zákonný zástupca; Odpor. na uloženie pokuty 1 CHAR "0" / "1" Charakter dávky 1 CHAR "N" / "O" Počet zamestnancov -nesplnil povinnosť 6 INT ######
Výška nedoplat./preplat.; Sum. nezaplat. pred. 10,2 FLOAT ##########,##
Druh porušenia právneho predpisu 1-2 CHAR * Počet riadkov v dávke 1-4 CHAR *
Meno; Priezvisko; Názov; Obec; Ulica číslo 1-50 CHAR * Identifikačné číslo org. jednotky platiteľa 8-10 CHAR *
Rodné číslo/BIČ 9-10 CHAR * Poradové číslo opravovanej dávky 1 CHAR ?
Kód ZP; Kód pobočky ZP; Kód ústredia ZP 2 CHAR ??
Typ dávky 3 CHAR ???
Názov Dávky 19 CHAR ????"_"???"_"??????"_"???
PSČ 5 CHAR ?????
IČO 8 CHAR ????????
Poradové číslo riadku 1–7 CHAR * Obdobie dávky 6 DATE/CHAR RRRRKK
Neodovzdaný mes. výkaz za obdobie od; ... do 6 DATE/CHAR RRRRMM
Dátum vytvorenia dávky; Dátum narodenia;
Začiatok porušenia; Koniec porušenia 8 DATE/CHAR RRRRMMDD
Prameň: Spracovanie na základe informácií získaných počas praxe
V prvom stĺpci tabuľky zoskupujeme jednotlivé stĺpce podľa typu a formátu.
Informáciu by sme doplnili o fakt, že existujú stĺpce označujúce napr. „meno poistenca“
a meno jeho zástupcu. V prehľade však evidujeme za účelom navrhnutia typu, formátu
a po zohľadnení zoskupenia, len položku „meno“. Návrh dátových typov a ich formátov
sme optimalizovali na základe informácií a konzultácií získaných počas praxe. Vzhľadom
na vysokú početnosť jednotlivých záznamov databáze je nutné stanoviť dátové typy
62
optimálne vzhľadom na rezervovanie miesta v pamäti. Zároveň treba brať ohľad na budúce
prístupy k detekcii. Preto nabádame čitateľa aby si všimol zvolené dátové typy. Niektorým
položkám javiacim sa pozorovateľovi ako číslo, priraďujem typ textového reťazca
(CHAR). Keďže s položkami ako je „Typ dávky“ (napr. 538) sa nebude kalkulovať
nemusia byť evidované ako číslo, pretože to by viedlo k nutnosti rezervovať viac pamäte
v databáze.
Samotné stanovenie tried by sme považovali za esenciálne, len v prípade, že by bolo
cieľom implementovať centralizovaný sklad dát v systém NUNTIO. Ten prístup sa
nevylučuje, v prvotných fázach projektu sa však s príbuznými krokmi neuvažuje,
vzhľadom na nutnosť udržania nízkeho nákladového profilu. Z toho dôvodu sa návrhom
tried v práci nezaoberáme.
3.1.3 Diagramy interakcie
Ďalším krokom procesu je definovanie sekvenčný diagram. Grafické zobrazenia
tohto druhu napomáhajú k dynamickému pohľadu na kolaborujúce objekty. V návrhovej
časti sme tento prístup využili na hlbšiu špecifikáciu problematiky. V grafe sme však
nevyužili anonymný objekt. Nezajíma nás teda priradenie triedy k názvu objektu,
respektíve nás nezaujímajú triedy ako také. Dôvod sme uviedli v predchádzajúcej
podkapitole.
Porovnali sme obe verzie prístupov k selekcii prípadov v rámci jednotlivých dávok.
Zdôrazňujeme, že po aplikácií centralizovaného prístupu a oboznámení zamestnancov
s jeho funkcionalitou, dôjde k výraznému skráteniu doby spracovania informácií
poskytnutých v dávkach. Preto považuje za dôležité pokračovať v projekte do takej miery
aby centralizovaná databáza umožnila zamestnancom efektívne selektovať jednotlivé
prípady hodné udelenia pokuty. Zároveň by mala selekcia umožniť prednostne riešiť
prípady, ktoré výraznejšie prispejú k prinavráteniu finančných prostriedkov do obehu.
Taktiež je dôležitá medializácia výsledkov do takej miery aby poslúžila ako odstrašujúci
efekt pre ostatné subjekty nedodržujúce normy.
3.2 Návrh metodológie spracovania dát
Pre návrh metodológie si v krátkosti uveďme prehľad základných determinantov.
Cieľom projektu je vytvoriť model, ktorý umožní jednoduchú, automatizovanú
a sofistikovanú detekciu subjektov porušujúcich zákon a nedodržiavajúcich platobnú
63
disciplínu. Pre dosiahnutie tohto cieľa je však nutné prvotne vybudovať kvalitnú údajovú
základňu prostredníctvom dátového skladu (DWH) resp. dátového trhoviska (DM). Ako
prvé je pre hlbšiu špecifikáciu cieľa nutné vymedziť vstupy.
Údaje o zákazníkoch sa získavajú v spolupráci so zdravotnými poisťovňami,
zároveň však už existujú dostupné databázy v systéme Nuntio. Čo sa týka platforiem pre
realizáciu počiatočných fáz projektu, využíva sa MS Access pre vytvorenie kvalitného
DM. Neskôr sa uvažuje o využití SQL Server Business Intelligence Development Studio
prípadne N Cube, analytických nástrojov od firmy SAS a SPSS.
Za priamych účastníkov procesu považujeme zamestnancov ÚDZS resp. jednotlivé
pobočky, ktoré budú aplikovať výsledky projektu na jednotlivé subjekty vzhľadom na ich
krajskú pôsobnosť. Za nepriamych účastníkov procesu považujeme zdravotné poisťovne
a jednotlivcov porušujúcich normy.
Výstupom celého projektu by mali byť identifikovaný porušitelia. V počiatočných
fázach je výstupom kvalitný DM vhodný pre aplikáciu analytických vrstiev.
V súčasnej dobe je možné zhrnúť kroky zamerané na agendu pokút nasledovne:
1. Rozpoznanie dávok 539 a 538 pri importovaní do spoločnej databázy, ktorá
smeruje k tvorbe kvalitného DM. Odporúčame tento proces automatizovať.
V súčasnosti už oddelenie podniká kroky smerujúce k automatizácii importu
všetkých tabuliek z priečinka. Počas návrhu riešenia sa nám podarilo uviesť
čiastočnú formu riešenia prostredníctvom jazyka „visual basic“. Jednalo sa
o automatizovaný import tabuliek do rozhrania MS Access. Zdrojové tabuľky
boli formátu „csv“. Pri riešení tejto problematiky sme sa nechali inšpirovať
dostupnými návodmi. (Eraserve, 2009) Počas aplikácie sme však narazili na
problém vyplývajúci z „Miestnych jazykových nastavení“. Pri importe je
nutné zamyslieť sa nad rozdielnym vnímaním desatinnej čiarky a desatinnej
bodky v anglosaskom regióne a v regióne kontinentálnej Európy.
Navrhujeme tento proces optimalizovať. Ďalším problém je, že dáta je
prvotne nutné exportovať s IS NUNTIO a následne ich importovať do
centralizovanej databázy. Veríme že v budúcnosti dôjde i k automatizácii
tohto procesu.
2. Hygiena hrubej databázy zameraná na kompletizáciu a kontrolu správnosti
položiek. Počas jednotlivých importov sme narazili na jednotlivé prípady
nesprávneho vstupu dát. Preto odporúčame byť pri tomto kroku zvlášť
opatrní.
64
3. Transformácia na jadrovú databázu obsahujúcu kompletné záznamy
jednotlivých porušení.
Obrázok 13: Integrácia dávok
Prameň: Vlastné spracovanie
4. Analýza prostredníctvom MS Access spojená z vhodnou štruktúrou tabuliek.
K odporúčanej štruktúre sme dospeli v spolupráci s tímom CSPVaP. Na
tvorbu jednotlivých tabuliek sme využili vytváracie dotazy ako i možnosť
„analýzy tabuľky“ v programe MS Access. Zároveň sme zaviedli unikátne
kľúče skladaním charakteristických prvkov jednotlivých tabuliek. Týmto
prístupom sme umožnili náhľad na selekciu prípadov prostredníctvom
niekoľkých dimenzií. Neskôr sa na druhej úrovni odporúča doplniť databázu
o adresy poisťovní a vo všeobecnosti umožniť detekcie zakladajúce sa na
princípe „geocoding“. Pre objasnenie problematiky ponúkame nasledovné
grafické zobrazenie.
65
Obrázok 14: Návrh štruktúry tabuliek
Prameň: Vlastné spracovanie
5. Štatistika formou kontingenčných tabuliek a grafov prostredníctvom MS
Excel a MS Access umožnila sprehľadniť situáciu napríklad prostredníctvom
identifikácie najpočetnejších porušení. Takýto výstup vyvoláva aj otázku
prečo niektoré poisťovne neevidujú niektoré druhy porušenia a iné ich majú
pre daný región a obdobie vo výške 115722. Úryvok z kontingenčnej tabuľky
uvádzame v nasledujúcom zobrazení.
Tabuľka 3: Výstup kontingencie
Kód_ZP Druh_porušenia_právneho_predpisu Celkom
19 84076
2 418577
3 39708
4 115722
Celkový súčet 741548
Prameň: Vlastné spracovanie
Zároveň bolo zaujímavé zistiť, že „top ten“ početnosti porušení osadzujú
často len jednotlivé subjekty. To znamená že existuje niekoľko subjektov,
ktoré prehnane často porušujú normy. Takýmto prístupom je možné zamerať
sa na tieto subjekty a výraznejšie aplikovať právomoci úradu. Zároveň
odporúčame podobné prístupy pre selekciu porušiteľov, ktorí budú exeplárne
potrestaní resp. dostanú prednosť pred ostatnými z dôvodu obmedzenej
personálnej kapacity úradu.
66
Obrázok 15: Prehľad početností porušení a počtu subjektov na danú početnosť
Prameň: Vlastné spracovanie
Existuje ešte niekoľko výstupov našich analýz vykonaných v spolupráci
s tímom CSPVaP. Pre obmedzenú kapacitu práce ich aspoň naznačíme. Jedná
sa napríklad o detekciu nezrovnalosti medzi rodnými číslami a menami
subjektov, t.j. prípady kedy jeden subjekt vystupoval pod 2 menami resp. 2
rodnými číslami. Ďalej sa jedná o subjekty, ktoré podozrivo často menia
adresy a pod. Na záver by sme zdôraznili, že je z kapacitných dôvodov
programu MS Access nutné prejsť čím skôr na alternatívu zvládajúcu väčšie
množstvá dát ako je SQL Server.
6. Analýza rizík sa javí ako budúci cieľ projektu v ktorom bude možné využiť
i sofistikovanejšie produkty zaoberajúce sa dolovaním dát ako je SAS
Enterprise miner 5.3. Vzhľadom na nízky nákladový profil projektu,
navrhujeme však pristúpiť k tomuto kroku až po vyčerpaní doteraz
dostupných programových riešení.
67
Záver
Diplomová práca bola zameraná na oblasť využitia dolovania dát a modelovania
procesov ako jedny z kľúčových prvkov aplikovaných v moderných postupoch detekcii
finančných podvodov.
Hlavným cieľom a prínosom práce bolo navrhnúť model identifikácie porušiteľov
zákona o zdravotnej starostlivosti z pohľadu existujúcich noriem a z pohľadu
pripravovaného projektu overenia konceptu spracovania dát v oblasti ukladania pokút
platiteľom poistného a poistencov.
V práci sa nám podarilo navrhnúť model v spolupráci s tímom CSPVaP. Zároveň
sme ponúkli niektoré výstupy ako ukážku jeho možností. Súčasný stav riešenia
v MS Access však bude nutné vzhľadom na kapacitné nároky databázy pretransformovať
pre použitie v iných programoch napr. MS SQL Server.
Z hľadiska územnej lokalizácie na región SR, je práca koncipovaná na základe
opisov a analýz existujúcich postupov a procesov, legislatívnych noriem a interných
nariadenia v činnosti Úradu pre dohľad nad zdravotnou starostlivosťou SR (ÚDZS SR). Na
požiadavku zástupcov úradu sme sa v tejto súvislosti zaoberali i analýzou legislatívnej
stránky. Po porovnaní zákonov s internými normami sme dospeli k záveru, že postačujúce
informácie pre agendu pokút zhŕňa pracovný postup č. 6 z októbra 2009.
Práca ďalej ponúka v rámci rešerše analyzované prejavy a dôsledky podvodov v
zdravotníctve na verejné financovanie v EU a USA, ktoré načrtli problémy s ktorými sa
jednotlivé strany stýkajú a spôsob ich riešenia. Na základe predošlého, bola popísaná
tvorba formálneho modelu ako i už existujúci projekt CSPV.
Výsledkom práce bola však už spomínaná odporúčaná metodológia overenia
konceptu spracovania dát v oblasti ukladania pokút platiteľom poistného a poistencov s
využitím funkcionality dostupných SW riešení. Pri jej tvorbe sme sa oboznámili v práci
v programoch pre tvorbu UML popisov, využili sme znalosti nadobudnuté počas
predmetov špecializácie „Aplikácia informačných technológií“, ako aj iných predmetov
pojednávajúcich o práci v programoch MS Access a SQL Server.
68
Resumé
The diploma thesis is aimed on the area which concerns the use of data mining and
process modeling as one of the key elements applied in modern approach of fraud
detection. The main aim of the diploma thesis, Stated in the third section, is to propose a
model of identifying the subjects violating the law concerning health care issues from the
sight of existing regulations as well as from the sight of the starting project which concerns
the verification of the concept of data processing due to correctly fine the insurance payers
and the insured. The thesis offers also a background research about the exposure and
impact of fraud in health care on public funding in the EU and USA in the first part of its
structure. The second section of the thesis is, from the aspect of territorial localization on
the Slovak republic, build up according to descriptions and analyses of the existing
practices and processes, legal issues and intern regulations of the ÚDZS (Bureau of health
care surveillance). Due the former, the development of a formal model as well as the
existing project of the CSPVaP team, is described. The product of this thesis is the
proposed methodology of the verification of the concept of data processing due to fine the
insurance payers and the insured with the help of the features of available software
solutions.
69
Zoznam bibliografických odkazov
1. Aldhizer, G. R. III. 2009. A Ticking Time Bomb That Must be Defused. Medicare
and Medicaid. [Online] zima 2009. [Dátum: 13. apríl 2010.]
https://members.agacgfm.org/scriptcontent/membersonly/AGAjournal/winter2009/Ald
hizer09.pdf.
2. Appleby, J. 2008. Medicare expands its crackdown on fraud. USA Today. [Online]
USA Today, 6. október 2008. [Dátum: 4. február 2010.]
http://www.usatoday.com/news/washington/2008-10-06-fraud_N.htm.
3. Beck, T. 2007. Komplexný informačný systém pre Úrad pre dohšľad nad zdravotnou
starostlivosťou. [USB kľúč] [ed.] spol s.r.o. PosAm. [produc.] spol s.r.o. PosAm. 1,
Bratislava, Bratislavsky, Slovensko : PosAm, spol s.r.o., PosAm, spol s.r.o., apríl
2007. Detailná systémová špecifikácia.
4. Bittner, K. Spence, I. 2004. Use Case Modeling. [ed.] Inc Pearson Education. Štvrté
vydanie. Boston : Pearson Education, Inc, 2004. ISBN 0201709139.
5. Branigin, W. 2010. Obama signs higher-education measure into law. Washington
post. [Online] 10. marec 2010. [Dátum: 27. apríl 2010.]
http://voices.washingtonpost.com/44/2010/03/obama-signs-higher-education-
m.html?hpid=topnews|.
6. Busch, R., S. 2008. Healthcare fraud: Auditing and detection guide. Hoboken : John
Willey & Sons, Inc., 2008. ISBN 978-0-47012710-0.
7. Center for medicare & Medicaid services. 2009. Medicare & You 2010. Center for
medicare & Medicaid services. [Online] Center for medicare & Medicaid services, 4.
september 2009. [Dátum: 12. marec 2010.]
http://www.medicare.org/Documents/medicareandyou2010.pdf. CMS No. 21244-
1850.
8. Centers for Medicare & Medicaid Services. 2010. Overview. Centers for Medicare
& Medicaid Services. [Online] Centers for Medicare & Medicaid Services, 29. marec
2010. [Dátum: 16. apríl 2010.] http://www.cms.gov/MedicaidGenInfo/.
9. Central Statistics office. 2007. Statistical Yearbook of Ireland 2007. Central
Statistics office. [Online] október 2007. [Dátum: 10. marec 2010.]
publications/documents/statisticalyearbook/2007/Chapter%203%20Social%20Inclusio
n.pdf.
70
10. Coutsoukis, Photius. 2004. Germany Development of the Health Care System.
http://www.photius.com. [Online] 11. november 2004. [Dátum: 25. február 2010.]
http://www.photius.com/countries/germany/society/germany_society_development_of
_the_h~1372.html.
11. Deacon, J. 2005. Object-Oriented Analysis and Design. [ed.] Pearson Education
Limited. Harlow : Pearson Education Limited, 2005. ISBN 0 321 263170.
12. DeNavas-Walt, C. Proctor,B.D. Smith,J.C. 2008. Income, Poverty, and Health
Insurance Coverage in the United States: 2007. U.S. CENSUS BUREAU. [Online] 1.
august 2008. [Dátum: 2. február 2010.] http://www.census.gov/prod/2008pubs/p60-
235.pdf. P60-235.
13. Devánová, A. 2005. Podvody stoja európske zdravotníctvo desiatky miliárd EUR.
Hospodárske noviny. [Online] 10. október 2005. [Dátum: 28. január 2010.]
http://hnonline.sk/3-22721575-korupcia-k00000_detail-7e.
14. EHFCN. 2010a. About EHFCN. EHFCN. [Online] EHFCN, 2010. [Dátum: 1. február
2010.] http://www.ehfcn.org/about-ehfcn/.
15. EHFCN. 2010b. Facts and Figures. EHFCN. [Online] EHFCN, 2010. [Dátum: 4.
január 2010.] http://www.ehfcn.org/fraud-corruption/facts-and-figures/.
16. EHFCN. 2010c. Fraud & Corruption. EHFCN. [Online] EHFCN, 2010. [Dátum: 7.
marec 2010.] http://www.ehfcn.org/fraud-corruption/.
17. EHFCN. 2010d. Fraud & corruption in healthcare. Fraud & Corruption. [Online]
EHFCN, 2010. [Dátum: 4. marec 2010.] http://www.ehfcn.org/fraud-corruption/fraud-
and-corruption-in-healthcare/.
18. EHFCN. 2006. Players. EHFCN. [Online] 2006. [Dátum: 8. marec 2010.]
http://www.ehfcn.org/fraud-corruption/players-in-f-and-c/.
19. Eraserve. 2009. MS Access VBA Import all CSV Files in a Directory for versions
2000, 2002, 2003, 2007 . Eraserve AP - Data Services. [Online] Eraserve AP - Data
Services, 1. marec 2009. [Dátum: 4. máj 2010.]
http://www.eraserve.com/tutorials/MS_ACCESS_VBA_Import_All_Files.asp.
20. European Observatory on Health Care Systems. 2002. Health Care Systems in
Transition. European Observatory on Health Care Systems. [Online] 2002. [Dátum:
26. apríl 2010.]
http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0007/98836/DENsum110802.pdf.
71
21. Fowler, M. 2004. UML Distilled: a brief guide to the standard object modeling
language. [ed.] Inc. Pearson Education. 3rd ed. Boston : Pearson Education, Inc.,
2004. ISBN 0-321-19368-7.
22. Garvin, J. H., V. Watzlaf, and S. Moeini. 2006. Automated Coding Software:
Development and Use to Enhance Anti-Fraud Activities. AMIA. [Online] 2006.
[Dátum: 4. marec 2010.]
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1839655/pdf/AMIA2006_0927.pdf.
23. Health Care Fraud Prevention & Enforcement Action Team (HEAT). 2009.
Turning Up the HEAT to Stop Medicare and Medicaid Fraud. Health Care Fraud
Prevention & Enforcement Action Team (HEAT). [Online] HEAT, 2009. [Dátum: 6.
marec 2010.] http://www.stopmedicarefraud.gov/background.html.
24. Kanisova, H. Müller, M. 2006. UML srozumitelně, 2. aktualizované vydání. Brno :
Computer Press, a.s., 2006. ISBN 80-251-1083-4.
25. Kavilanz, P. B. 2009. Underinsured Americans: Cost to you. CNNMoney.com.
[Online] CNNMoney.com, 5. marec 2009. [Dátum: 3. február 2010.]
http://money.cnn.com/2009/03/05/news/economy/healthcare_underinsured/.
26. Larman, C. 2002. Applying UML and patterns: an introduction to object-oriented
analysis and design and the Unified Process. [ed.] Prentice Hall PTR. 2nd ed. Upper
Saddle River : Prentice Hall PTR, 2002. IBN 0-13-092569-1.
27. Library of Congress – Federal Research Division. 2006. Country Profile: Bulgaria.
Federal Research Division. [Online] október 2006. [Dátum: 2. marec 2010.]
http://lcweb2.loc.gov/frd/cs/profiles/Bulgaria.pdf.
28. Library of Congress – Federal Research Division. 2006. COUNTRY PROFILE:
ROMANIA. Federal Research Division. [Online] december 2006. [Dátum: 15. apríl
2010.] http://lcweb2.loc.gov/frd/cs/profiles/Romania.pdf.
29. MacAvoy, E. 2008. Bribes for basic care in Romania. Guardian Weekly. [Online] 26.
marec 2008. [Dátum: 28. január 2010.]
http://www.guardianweekly.co.uk/?page=editorial&id=544&catID=3.
30. Malanga, S. 2006. How to Stop Medicaid Fraud. City Journal. [Online] City Journal,
jar 2006. [Dátum: 1. február 2010.] http://www.city-
journal.org/printable.php?id=1991.
31. Mercy hospital-Buffalo. 2009. Mercy Health Plans. Mercy hospital-Buffalo. [Online]
Mercy hospital-Buffalo, 2009. [Dátum: 3. január 2010.]
http://www.mercyhospitalplans.com/about/fraudandabuse.aspx.
72
32. Moore, A. 2009. PA pain management clinic manager sentenced. Tribune Business
News. [Online] McClatchy - Tribune Business News, 21. december 2009. [Dátum: 20.
marec 2010.] http://www.beaumontenterprise.com/news/local/79828957.html.
33. OECD. 2009. How Does the United Kingdom Compare. OECD. [Online] 9.
november 2009. [Dátum: 19. január 2010.]
http://www.oecd.org/dataoecd/46/4/38980557.pdf.
34. Office of the Inspector General. 2009. Fraud Hotline. Office of the Inspector
General. [Online] Office of the Inspector General, 2009. [Dátum: 3. apríl 2010.]
http://www.ssa.gov/oig/hotline/index.htm.
35. PR Newswire. 2010. Atricure to Pay U.S. $3.76 Million to Resolve MEDICARE
Fraud Allegations. PRNewswire-USNewswire. [Online] 2. február 2010. [Dátum: 5.
marec 2010.] http://www.prnewswire.com/news-releases/atricure-to-pay-us-376-
million-to-resolve-medicare-fraud-allegations-83371027.html.
36. SANCO. 2009. DG Health and Consumers 2009 Annual Management Plan. FSAI.
[Online] 2. február 2009. [Dátum: 17. marec 2010.]
http://www.fsai.ie/uploadedFiles/Legislation/Legislation_Update/2009/02_Feb09/sanc
o_Workplan_2009.pdf.
37. The Scientific Committees. 2009. Newsletter of the European Commission Scientific
Committees. SANCO. [Online] október 2009. [Dátum: 3. apríl 2010.]
http://ec.europa.eu/health/ph_risk/news/newsletters/october2009_en.pdf. ISSN 1830-
6993.
38. Stone, L. 2010. File-sharing programs might put doctors' patient records at risk: study.
The Gazette. [Online] 2. máj 2010. [Dátum: 10. máj 2010.]
http://www.montrealgazette.com/health/File+sharing+programs+might+doctors+patie
nt+records+risk+Study/2633764/story.htm.
39. Summers, D. 2003. Longman dictionary of contemporary English. Edinburg : Pearson
Education Limited, 2003. s. 1949. ISBN 0582776481.
40. Taryn, V. 2008. Review of corruption in the health sector: theory, methods and
interventions. Oxford Journals. [Online] 14. február 2008. [Dátum: 3. február 2010.]
http://heapol.oxfordjournals.org/cgi/content/full/23/2/83.
41. TASR. 2009a. Zlúčením poisťovní nezvniknú poistencom mimoriadne povinnosti.
Zzz.sk. [Online] Zzz.sk, 15. december 2009. [Dátum: 4. február 2010.]
http://www.zzz.sk/?clanok=7504.
73
42. TASR. 2009b. Penta chce do konca roka zlúčiť zdravotné poisťovne Dôvera a Apollo.
Zzz.sk. [Online] TASR, 14. august 2009. [Dátum: 5. február 2010.]
http://www.zzz.sk/?clanok=6828.
43. Thomas Crosbie Media. 2008. Over 100,000 patients treated under NTPF scheme.
Thomas Crosbie Holdings company. [Online] 3. marec 2008. [Dátum: 16. apríl 2010.]
http://www.breakingnews.ie/ireland/mhojkfojauey/.
http://www.breakingnews.ie/ireland/mhojkfojauey.
44. Times Online. 2006. How should the NHS be funded? Times Online. [Online] 3. apríl
2006. [Dátum: 10. apríl 2010.]
http://www.timesonline.co.uk/tol/comment/article1072596.ece.
45. TNS Infratest Sozialforschung, DIW Berlin. 2008. Sind Sie gesetzlich oder
ausschließlich privat krankenversichert? SOEP. [Online] SOEP, 31. január 2008.
[Dátum: 13. január 2010.]
http://de.statista.com/statistik/diagramm/studie/355/umfrage/art-der-
krankenversicherung/#info.
46. U.S. Department of Health and Human Services and Department of Justice. 2008.
Health Care Fraud and Abuse Control Program Annual Report For FY 2007. U.S.
Department of Health and Human Services and Department of Justice. [Online] 2008.
[Dátum: 19. marec 2010.]
http://oig.hhs.gov/publications/docs/hcfac/hcfacreport2007.pdf.
47. U.S. Department of Justice. 2009. New York State and New York City to Pay
Record $540 Million to Settle Allegations of False Claims for MEDICAID Funds.
Justice News. [Online] U.S. Department of Justice, 21. júl 2009. [Dátum: 4. február
2010.] http://www.justice.gov/opa/pr/2009/July/09-civ-709.html.
48. U4 Anti-Corruption Resource Centre. 2008. Corruption in the health sector. U4
Anti-Corruption Resource Centre. [Online] 7, november 2008. [Dátum: 26. apríl
2010.] http://www.cmi.no/publications/file/3208-corruption-in-the-health-sector.pdf.
49. US. Census Bureau. 2010. Miami-Dade County, Florida. State & County QuickFacts.
[Online] US. Census Bureau, 22. apríl 2010. [Dátum: 18. máj 2010.]
http://quickfacts.census.gov/qfd/states/12/12086.html.
50. Vogel-Short, M. 2007. Hip and Knee Implant Makers to Pay $311M to Avoid
Kickback Prosecution. [ed.] New Jersey Law Journal. New Jersey Law Journal. 28.
september 2007.
74
51. WHO. 2008. Detailed database search. WHOSIS. [Online] WHO, 2008. [Dátum: 23.
apríl 2010.]
http://apps.who.int/whosis/data/Search.jsp?indicators=%5bIndicator%5d.%5bHSR%5
d.Members.
52. William J. Rudman, PhD, a iní. 1998. Healthcare Fraud and Abuse. Perspectives in
Health Information Management. [Online] 18/3, 18. marec 1998. [Dátum: 17. marec
2010.]
http://perspectives.ahima.org/index.php?option=com_content&view=article&id=161:h
ealthcare-fraud-and-abuse&catid=47:privacy-and-security&Itemid=91.
53. Williams, C. 2008. Health Insurance Portability and Accountability Act.
http://www.dol.gov. [Online] 11. október 2008. [Dátum: 3. február 2010.]
http://www.dol.gov/ebsa/pdf/CAGHIPAA.pdf.
54. World Bank. 2008. Gross domestic product 2008. World Bank. [Online] 1. júl 2008.
[Dátum: 4. marec 2010.]
http://siteresources.worldbank.org/DATASTATISTICS/Resources/GDP.pdf.
55. World Health Organization. 2007. World Health Organization Assesses the World's
Health Systems. WHO. [Online] WHO, 13. jún 2007. [Dátum: 4. február 2010.]
http://www.who.int/whr/2000/media_centre/press_release/en/print.html.
56. World Health Organization. 2009. World Health Statistics 2009. WHO. [Online]
WHO, 5 2009. [Dátum: 5. 3 2010.]
http://www.who.int/whosis/whostat/2009/en/index.html.
57. Zákon 577/2004 Z.z. o rozsahu zdravotnej starostlivosti uhrádzanej na základe
verejného zdravotného poistenia a o úhradách za sluţby súvisiace s poskytovaním
zdravotnej starostlivosti
58. Zákon 578/2004 Z.z. o poskytovateľoch zdravotnej starostlivosti,...
zdravotníckych pracovníkoch, stavovských organizáciách v zdravotníctve a o
zmene a doplnení niektorých zákonov
59. Zákon 580/2004 Z.z. o zdravotnom poistení a o zmene a doplnení zákona č.
95/2002 Z. z. o poisťovníctve a o zmene a doplnení niektorých zákonov
60. Zákon 581/2004 Z.z. o zdravotných poisťovniach, dohľade nad zdravotnou
starostlivosťou a o zmene a doplnení niektorých zákonov
75
Zoznam príloh
Príloha 1: Porovnanie ukazovateľov jednotlivých štátov .................................................... 76
Príloha 2: Prehľad typov UML diagramov .......................................................................... 77
Príloha 3: Use case ............................................................................................................... 78
Príloha 4: Prehľad architektúry systému .............................................................................. 79
Príloha 5: Prehľad kategorizácie pokút ................................................................................ 80
Príloha 6: Procesný graf s popisom položiek ....................................................................... 84
Príloha 7: Príklad definovania diagramov interakcie .......................................................... 87
Príloha 8: Prehľad fáz .......................................................................................................... 88
76
Prílohy
Príloha 1: Porovnanie ukazovateľov jednotlivých štátov
Krajina,
oblasť
Podiel
výdavkov
na ZS na
celkových
výdavkoch v %
Podiel
výdavkov na
zdravotnú
starostlivosť
(ZS) na
HDP v %
Podiel
výdavkov
na
zabezpeče-
nie
sociálnej
ZS na
výdavkov
na ZS v %
Podiel
súkromných
výdavkov na
celkových
výdavkoch
na ZS v %
Podiel
priamych
platieb
pacientov na
súkromných
výdavkoch
na ZS v %
Podiel
platieb
súkromným
poisťovniam
na
súkromných
výdavkoch
na ZS v %
1995 2006 1995 2006 1995 2006 1995 2006 1995 2006 1995 2006
Belgicko 12,4 13,9 8,2 9,5 75,4 93,6 21,0 28,9 86,8 78,7 9,0 18,6
Bulharsko 7,2 11,9 5,1 6,9 0,0 67,8 26,9 40,2 100,0 97,7 0,0 0,9
Cyprus 5,4 6,4 4,8 6,3 0,0 0,2 64,7 55,2 97,7 84,3 2,3 12,2
Česká rep. 11,7 13,6 7,0 6,8 83,8 89,4 9,1 12,1 100,0 95,5 0,0 1,8
Dánsko 11,2 15,6 8,1 9,5 0,0 0,0 17,5 16,0 93,3 90,1 6,7 9,5
Estónsko 13,1 11,3 6,2 5,0 86,3 84,8 10,2 25,8 100,0 92,9 0,0 4,1
Fínsko 9,2 12,1 7,5 7,6 17,7 20,3 24,4 21,5 83,9 79,9 10,0 9,9
Francúzsko 14,2 16,7 9,9 11,1 89,9 93,6 21,4 20,3 37,4 33,2 47,9 63,0
Grécko 9,8 11,5 7,5 9,9 22,7 53,0 48,0 57,5 67,8 62,5 4,2 2,8
Holandsko 10,6 16,4 8,3 9,3 93,6 95,1 29,0 18,2 33,3 33,0 49,3 32,3
Írsko 11,7 17,3 6,7 7,5 1,3 0,9 28,1 21,7 47,9 57,2 32,4 38,6
Litva 12,1 13,3 5,6 6,2 17,2 84,5 25,8 30,0 86,6 98,3 0,0 1,3
Lotyšsko 9,9 10,2 5,9 6,0 51,9 90,0 33,7 36,8 100,0 97,3 0,0 2,7
Luxemburg 13,0 16,8 5,6 7,2 83,4 78,6 7,6 9,4 81,3 70,5 18,9
Maďarsko 11,3 10,4 7,3 7,6 80,0 90,3 16,0 29,2 100,0 86,8 4,1
Malta 9,9 14,7 5,8 8,3 0,0 0,0 32,5 22,3 95,8 89,3 4,2 8,1
Nemecko 15,0 17,6 10,1 10,4 82,5 87,5 18,4 23,4 52,9 56,7 41,5 39,9
Poľsko 8,4 9,9 5,5 6,2 0,0 83,9 27,1 30,1 100,0 85,0 0,0 1,9
Portugalsko 12,9 15,5 8,7 10,0 6,2 1,1 35,7 28,2 59,9 80,2 3,3 7,2
Rakúsko 12,5 15,5 9,8 9,9 56,5 61,0 28,5 23,0 58,7 72,2 21,1 23,0
Rumunsko 7,3 12,4 3,5 5,7 0,0 80,3 29,7 29,0 100,0 85,2 0,0 13,9
Slovensko 11,3 13,8 6,1 7,0 87,9 85,3 11,5 26,1 73,2 88,2 0,0 0,0
Slovinsko 11,1 13,5 7,6 8,4 94,2 91,9 22,3 27,0 50,3 44,1 40,2 48,6
Španielsko 12,1 15,3 7,4 8,1 23,6 6,6 27,8 27,5 84,6 76,4 12,1 23,6
Švédsko 10,4 13,4 8,0 8,9 0,0 0,0 13,4 18,8 99,9 87,9 0,1 1,6
Taliansko 9,8 14,2 7,3 9,0 0,4 0,2 29,2 22,9 91,1 86,2 3,3 4,0
UK 13,0 16,5 6,9 8,4 0,0 0,0 16,1 12,6 84,6 92,2 19,8 7,8
Ukrajina 9,3 8,8 6,8 7,0 0,0 0,5 39,1 45,0 91,1 91,4 0,0 1,2
USA 18,4 19,1 13,3 15,3 32,0 28,7 54,7 54,2 27,5 23,5 61,1 66,4
Prameň: WHO (2008)
80
Príloha 5: Prehľad kategorizácie pokút
Prehľad kategorizácie pokút: Poistenec (1. časť)
No. Povinnosť Pracovný
postup Čl. 2
Ustanovenie
zákona 580/2004 Z.z.
Kód
nespl-
nenia
povin
- nosti
Výška pokuty
1 Povinnosť poistenca oznámiť zmenu platiteľa poistného Ods. 2
písm. b) § 23 ods. 1
písm. b) 1
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
2 Povinnosť poistenca oznámiť skutočnosti rozhodujúce pre
zánik verejného zdravotného poistenia Ods. 2
písm. c) § 23 ods. 1
písm. c) 2
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
3
Povinnosť poistenca vrátiť preukaz poistenca, a ak mu
zdravotná poisťovňa vydala európsky preukaz a európsky
preukaz, pri zmene zdravotnej poisťovne alebo zániku
skutočností zakladajúcich účasť na verejnom zdravotnom
poistení
Ods. 2
písm. c)
§ 23 ods. 1
písm. c) § 22 ods. 2
písm. b)
3 Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 100 EUR
4 Povinnosť poistenca oznámiť skutočnosti rozhodujúce pre
vznik povinnosti štátu platiť za neho poistné Ods. 2
písm. d) § 23 ods. 1
písm. d) 4
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
5 Povinnosť poistenca oznámiť skutočnosti rozhodujúce pre
zánik povinnosti štátu platiť za neho poistné Ods. 2
písm. d) § 23 ods. 1
písm. d) 5
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
81
6 Povinnosť poistenca podať prihlášku na verejné zdravotné
poistenie v zákonom stanovenej lehote Ods. 6 § 6 ods. 1 8
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
upravuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
7
Povinnosť zákonného zástupcu osoby pozbavenej spôsobilosti
na právne úkony alebo maloletého alebo povinnosť inej
fyzickej osoby alebo právnickej osoby, ktorej bol maloletý
zverený do výchovy, oznámiť za poistenca zmenu platiteľa
poistné
Ods. 2
písm. b)
§ 23 ods. 5 § 23 ods. 1
písm. b) 51
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
8
Povinnosť zákonného zástupcu osoby pozbavenej spôsobilosti
na právne úkony alebo maloletého alebo povinnosť inej FO
alebo PO, ktorej bol maloletý zverený do výchovy, oznámiť za
poistenca skutočnosti rozhodujúce pre zánik verejného
zdravotného poistenia
Ods. 2
písm. c)
§ 23 ods. 5 § 23 ods. 1
písm. c) 52
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
9
Povinnosť zákonného zástupcu osoby pozbavenej spôsobilosti
na právne úkony alebo maloletého alebo povinnosť inej
fyzickej osoby alebo právnickej osoby, ktorej bol maloletý
zverený do výchovy, za poistenca vrátiť preukaz poistenca,
a ak mu zdravotná poisťovňa vydala európsky preukaz a j
európsky preukaz, pri zmene zdravotnej poisťovne alebo
zániku skutočností zakladajúcich účasť na verejnom
zdravotnom poistení
Ods. 2
písm. c)
§ 23 ods. 5 § 23 ods. 1
písm. c) § 22 ods. 2
písm. b)
53
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
10
Povinnosť zákonného zástupcu osoby pozbavenej spôsobilosti
na právne úkony alebo maloletého alebo povinnosť inej
fyzickej osoby alebo právnickej osoby, ktorej bol maloletý
zverený do výchovy, oznámiť za poistenca skutočnosti
rozhodujúce pre vznik povinnosti štátu platiť za neho poistné
Ods. 2
písm. d)
§ 23 ods. 5 § 23 ods. 1
písm. d) 54
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
11
Povinnosť zákonného zástupcu osoby pozbavenej spôsobilosti
na právne úkony alebo maloletého alebo povinnosť inej
fyzickej osoby alebo právnickej osoby, ktorej bol maloletý
zverený do výchovy, oznámiť za poistenca skutočnosti
rozhodujúce pre zánik povinnosti štátu platiť za neho poistné
Ods. 2
písm. d)
§ 23 ods. 5 § 23 ods. 1
písm. d) 55
Na základe dodatočného splnenia povinnosti sa
stanovuje výška pokuty: do 90 dní – úrad pokutu neuloží od 91 do 150 dní – 50 EUR od 151 a viac dní – 100 EUR
82
12 Povinnosť poistenca oznámiť zmenu mena Ods. 2
písm. a) § 23 ods. 1
písm. a) 13
Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 40 EUR
13 Povinnosť poistenca oznámiť zmenu priezviska Ods. 2
písm. a) § 23 ods. 1
písm. a) 14
Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 40 EUR
14 Povinnosť poistenca oznámiť zmenu trvalého pobytu Ods. 2
písm. a) § 23 ods. 1
písm. a) 15
Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 40 EUR
15
Povinnosť poistenca vykonať ročné zúčtovanie poistného za
predchádzajúci kalendárny rok a podať ho v príslušnej
zdravotnej poisťovni do konca marca nasledujúceho
kalendárneho roka (pri ročnom zúčtovaní za rok 2005 do
30.06.2006, pri ročnom zúčtovaní za rok 2006 do 30.06.2007,
pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 30.06.2008, pri ročnom
zúčtovaní za rok 2008 do 30.06.2009)
Ods. 3
písm. a)
§ 22 ods. 2
písm. c) § 19 ods. 1 § 19 ods. 2 §31a ods.6
písm.a); §31b ods. 1
písm.a); §31d ods.1
písm. a); §31f
ods. 1 písm. a)
19 Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 50 EUR
Prehľad kategorizácie pokút: Platiteľ poistného (2. časť)
No. Povinnosť
Pracovný
postup Čl. II
Ustanovenie zákona 580/2004 Z. z.
Kód
nespl-
nenia
povin
- nosti
Výška pokuty
1 Povinnosť platiteľa poistného vykazovať poistné príslušnej ZP Ods. 4
písm. a) § 24 písm. a) 2
Pri nesplnení povinnosti je stanovená výška
pokuty pre : FO – 170 EUR PO – 340 EUR
83
2
Povinnosť platiteľa poistného písomne oznámiť príslušnej ZP
spôsobom určeným úradom v zákonom stanovenej lehote
zmenu platiteľa poistného, ak sa zmena týka zamestnancov
platiteľa poistného, a počet zamestnancov
Ods. 4
písm. b) § 24 písm. c) 4
Pri nesplnení povinnosti je stanovená výška
pokuty pre : FO – 170 EUR PO – 340 EUR V prípade dodatočného splnenia povinnosti do
30 dní úrad pokutu neuloží.
3
Povinnosť platiteľa poistného (zamestnávateľ, SZČO a platiteľ
poistného podľa § 11 ods. 2 zákona) vykonať ročné zúčtovanie
poistného za predchádzajúci kalendárny rok a podať ho
v príslušnej zdravotnej poisťovni do konca marca
nasledujúceho kalendárneho roka (pri ročnom zúčtovaní za rok
2005 do 30.06.2006, pri ročnom zúčtovaní za rok 2006 do
30.06.2007, pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 30.06.2008,
pri ročnom zúčtovaní za rok 2008 do 30.06.2009)
Ods. 5
písm. a)
§ 24 písm. b) § 19 ods. 1 §31a ods. 6
písm. a); §31b ods. 1
písm. a); §31d ods.1
písm. a); §31f
ods. 1 písm. a)
19 Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 150 EUR
4
Povinnosť zamestnávateľa vykonať ročné zúčtovanie za
zamestnanca podľa § 19 odseku 2 zákona č. 580/2004 Z. z.
a podať ho v príslušnej zdravotnej poisťovni do konca marca
nasledujúceho kalendárneho roka (pri ročnom zúčtovaní za rok
2005 do 15.05.2006, pri ročnom zúčtovaní za rok 2006 do
15.05.2007, pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 31.05.2008,
pri ročnom zúčtovaní za rok 2008 do 31.05.2009)
Ods. 5
písm. b)
§ 24 písm. b) § 19 ods. 2 §31a ods. 6
písm. b); §31b
ods. 1 písm. b); §31d ods.1
písm. b); §31f
ods. 1 písm. b)
20
Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 150 EUR za zamestnanca maximálne - 3319 EUR
5 Povinnosť platiteľa poistného, ktorý je zamestnávateľom alebo
SZČO oznámiť príslušnej ZP zmenu svojho názvu Ods. 6
§ 24 písm. j) § 23 ods. 8
14 Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 70 EUR
6 Povinnosť platiteľa poistného, ktorý je zamestnávateľom alebo
SZČO oznámiť príslušnej ZP zmenu svojho sídla alebo
bydliska Ods. 6
§ 24 písm. j) § 23 ods. 8
15 Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 70 EUR
7 Povinnosť platiteľa poistného, ktorý je zamestnávateľom alebo
SZČO oznámiť príslušnej ZP zmenu svojho identifikačného
čísla Ods. 6
§ 24 písm. j) § 23 ods. 8
16 Pri nesplnení povinnosti sa stanovuje výška
pokuty: 70 EUR
Prameň: Spracovane základe pracovného postupu č. 6/2/2008 pri ukladaní pokút poistencom a platiteľom poistného z októbra 2009
84
Príloha 6: Procesný graf s popisom položiek
Uloží mimoriadnu pokutu na základe zistení ústredia úradu
Pobočka úradu uloží mimoriadnu pokutu na základe zistení ústredia úradu platiteľovi
poistného, ktorý je zamestnávateľom, ktorý nevystavil a nedoručil zamestnancovi, ktorý
85
Uloží mimoriadnu pokutu na základe zistení ústredia úradu
ho o to požiadal doklad o príjme za rozhodujúce obdobie. Výšku pokuty určí ústredie
úradu.
Uloží pokutu za nesplnenie povinnosti do 8 dní oznámiť
Pobočka úradu uloží pokutu poistencovi za nesplnenie povinnosti do 8 dní oznámiť:
a) zmenu mena, priezviska a zmenu trvalého pobytu,
b) zmenu platiteľa poistného,
c) skutočnosti rozhodujúce pre zánik verejného zdravotného poistenia a vrátiť zdravotnej
poisťovni preukaz poistenca, ak mu zdravotná poisťovňa vydala európsky preukaz aj
európsky preukaz, pri zmene zdravotnej poisťovne alebo zániku skutočností
zakladajúcich účasť na verejnom zdravotnom poistení,
d) skutočnosti rozhodujúce pre vznik alebo zánik povinnosti štátu platiť za neho poistné.
Uloží pokutu na základe oznámenia ZP
Pobočka úradu uloží pokutu na základe písomného alebo elektronického
oznámenia zdravotnej poisťovne, resp. písomného zoznamu chronických porušovateľov
povinnosti podľa čl. 2 ods. 4 písm. a), ( kód č. 2 príloha 5 – vykazovanie poistného).
Uloží pokutu platiteľovi poistného (1)
Pobočka úradu uloží pokutu platiteľovi poistného, ktorý je zamestnávateľom, samostatne
zárobkovo činnou osobou (ďalej len „SZČO“) alebo platiteľom poistného podľa § 11
ods. 2 zákona č. 580/2004 Z. z. za nesplnenie povinnosti:
a) vypočítať poistné, riadne a včas platiť a odvádzať preddavky na poistné a vykazovať
poistné príslušnej zdravotnej poisťovni,
b) písomne oznámiť príslušnej zdravotnej poisťovni spôsobom určeným úradom v
zákonom stanovenej lehote zmenu platiteľa poistného
86
Uloží pokutu platiteľovi poistného (2)
Pobočka úradu uloží pokutu platiteľovi poistného, ktorý je zamestnávateľom, SZČO
alebo platiteľom poistného podľa § 11 ods. 2 zákona č. 580/2004 Z. z., ktorý:
a) nevykoná ročné zúčtovanie poistného za predchádzajúci kalendárny rok a nepodá ho v
príslušnej zdravotnej poisťovni do konca marca nasledujúceho kalendárneho roka (pri
ročnom zúčtovaní poistného za rok 2005 do 30.06.2006, pri ročnom zúčtovaní poistného
za rok 2006 do 30.06.2007, pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 30.06.2008),
b) nevykoná ročné zúčtovanie poistného za predchádzajúci kalendárny rok za
zamestnanca podľa § 19 odseku 2 zákona č. 580/2004 Z. z. a nepodá ho v príslušnej
zdravotnej poisťovni do konca marca nasledujúceho kalendárneho roka (pri ročnom
zúčtovaní poistného za rok 2005 do 30.06.2006, pri ročnom zúčtovaní poistného za rok
2006 do 30.06.2007, pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 30.06.2008),
c) neodvedie nedoplatok príslušnej zdravotnej poisťovni najneskôr do 30. júna
kalendárneho roka, v ktorom sa ročné zúčtovanie poistného vykonalo (pri ročnom
zúčtovaní poistného za rok 2005 do 31.10.2006, pri ročnom zúčtovaní poistného za rok
2006 do 31.10.2007, pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 31.10.2008),
d) ako zamestnávateľ neodvedie nedoplatok zamestnanca, za ktorého vykonal ročné
zúčtovanie poistného príslušnej zdravotnej poisťovni najneskôr do 30. júna kalendárneho
roka, v ktorom sa ročné zúčtovanie poistného vykonalo (pri ročnom zúčtovaní poistného
za rok 2005 do 31.10.2006, pri ročnom zúčtovaní poistného za rok 2006 do 31.10.2007,
pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 31.10.2008).
Uloží pokutu platiteľovi poistného (3)
Pobočka úradu uloží pokutu platiteľovi poistného, ktorý je zamestnávateľom alebo
samostatne zárobkovo činnou osobou za nesplnenie povinnosti oznámiť príslušnej
zdravotnej poisťovni zmenu svojho názvu, sídla alebo bydliska a identifikačného čísla,
do ôsmich dní odo dňa zmeny.
Uloží pokutu poistencovi
87
Uloží mimoriadnu pokutu na základe zistení ústredia úradu
Pobočka úradu uloží pokutu poistencovi, ktorý:
a) nevykoná ročné zúčtovanie poistného za predchádzajúci kalendárny rok a nepodá ho v
príslušnej zdravotnej poisťovni do konca marca nasledujúceho kalendárneho roka (pri
ročnom zúčtovaní poistného za rok 2005 do 30.06.2006, pri ročnom zúčtovaní poistného
za rok 2006 do 30.06.2007, pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 30.06.2008),
b) neodvedie nedoplatok príslušnej zdravotnej poisťovni najneskôr do 30. júna
kalendárneho roka, v ktorom sa ročné zúčtovanie poistného vykonalo (pri ročnom
zúčtovaní poistného za rok 2005 do 31.10.2006, pri ročnom zúčtovaní poistného za rok
2006 do 31.10.2007, pri ročnom zúčtovaní za rok 2007 do 31.10.2008).
Uloží pokutu poistencovi/zákonnému zástupcovi, ktorý
nepodal prihlášku
Pobočka úradu uloží pokutu poistencovi alebo jeho zákonnému zástupcovi, ktorý porušil
povinnosť podať prihlášku na verejné zdravotné poistenie v zdravotnej poisťovni v
zákonom stanovenej lehote.
Prameň: vlastne spracovanie v programe Aris Express
Príloha 7: Príklad definovania diagramov interakcie
Prameň: Kanisová (2006 s. 68)
88
Príloha 8: Prehľad fáz
Artefakt Popis
Vision a Business case Popisuje hlavné ciele a kľúčové požiadavky, business case
a poskytuje prehľad výkonu.
Use-case model Popisuje funkčné požiadavky a príbuzné „non-functional“
požiadavky.
Doplnková špecifikácia Popisuje ostatné požiadavky
Zoznam pojmov Kľúčová terminológia domény
Prehľad rizík a plán ich riadenia Popisuje podnikový proces, technologický podklad, zdroje,
anticipované rizikové prvky a návrhy na redukciu ich
dopadu, prípadne úplné odstránenie.
Prototypy a overenia konceptov Slúži na vyjasnenie vízie a overenie technických
myšlienok.
Plán iterácie Popisuje proces prvej iterácie fázy spracovania.
Plán fáz a plán vývoja programu Odhad trvania fázy zahájenia z nízkou úrovňou presnosti,
ako odhad úsilia, nástrojov, ľudských a iných zdrojov
Development case Popis nastavených krokov unifikovaného procesu
a artefaktov pre tento projekt
Prameň: Vlaste spracovanie (Larman, 2002 s. 22, 38, 39)