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)

77

Príloha 2: Prehľad typov UML diagramov

Prameň: Deacon (2005 s. 53)

78

Príloha 3: Use case

Prameň: Vlastné spracovanie prostredníctvom programu Enterprise Architect

79

Príloha 4: Prehľad architektúry systému

Prameň: Dokumentácia spol. PosAm s.r.o. (2007)

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)