关于将常见恶性肿瘤筛查纳入我省医保支付范围的提案

2020-01-12 04:37:35 来源:本网原创稿件
  案 号:20200160
  案 题:关于将常见恶性肿瘤筛查纳入我省医保支付范围的提案
  提 案 者:九三学社广东省委会
  类 别:医卫
  内容:
  近十多年来,我国恶性肿瘤(癌症)防治形势严峻。晚期癌症治疗不仅消耗了大量的社会医疗资源,其高昂的治疗费用也大幅增加了患者家庭的经济负担,容易引发因癌致贫、因癌返贫。相关数据显示,我国每年新发癌症病例约380万,死亡人数约229万,比全球癌症平均死亡率高17%。5年生存率不足发达国家的一半。恶性肿瘤的筛查能大幅降低医疗成本国际经验表明,采取积极预防、早期筛查、规范治疗等措施,对于降低癌症的发病率和死亡率具有显著效果,且能大幅减少治疗成本。国外相关数据显示,肿瘤的筛查和早诊早治已经使美国等多个国家癌症发病率、死亡率出现下降态势,同时节约超过76%的癌症治疗费用。值得注意的是,我国90%以上的医疗资源消耗在中晚期肿瘤治疗过程中,柳叶刀的文章数据提示:我国癌症患者最后三个月的平均医疗花费大约 16955 美元,而癌前病变患者中,人均就诊支出为3221美元(3055美元–3387美元),约占癌症现患者人均支出的三分之一。我国部分城市和农村癌症筛查和早诊早治工作以及农村妇女“两癌”筛查资料也显示,筛查惠及地区癌症早诊率超过80%,治疗率达到90%,筛查人群的癌症死亡率降低46%,早期病例诊疗费用较中晚期节约近70%。目前多个国家均将肿瘤筛查纳入日常医疗支付范畴,大部分以常规医保覆盖肿瘤筛查费用,家庭医生为患者安排预约相关体检和筛查,若因未进行常规体检或者筛查,患者有可能被要求增加支付医保保费。按照国家新医改方案,目前我国实施的基本公共卫生服务项目中,肿瘤防治有乳腺癌、宫颈癌“两癌筛查”。此项目有国家经费保障。2005年以来,中央财政通过公共卫生服务项目安排补助资金,支持农村高发地区、城市部分地区和淮河流域地区的癌症早诊早治工作,针对项目地区的癌症高危人群开展肺癌、食管癌、胃癌、结直肠癌等重点癌症的早期筛查。在广州,医疗机构和项目资金的支持下,部分常住人口开始启动部分免费癌症初筛,但覆盖面和受惠的人群仍远远不足。常见癌症筛查有合理和成熟技术、费用可控肺癌、乳腺癌、结直肠癌、上消化道癌(胃癌、食管癌)和肝癌是全国发病率最高的前6位恶性肿瘤,占超过总数的60%;广东是世界鼻咽癌高发区之一。大部分肿瘤发病主要集中在40岁以后人群,因此,若在广东40岁以上人群能完成6种常见恶性肿瘤+鼻咽癌的定期筛查,结合目前国家已经免费进行的妇女两癌(乳腺癌及宫颈癌)筛查,预计可排查超过80%以上肿瘤发病可能。目前常见癌症筛查技术已较为成熟,并有详细的肿瘤筛查指南,相关费用及成本可控,如肺癌高危人群每年一次低剂量胸部CT检查费用为400-500元/人/次;肝癌高危人群每6个月查AFP+B超的费用约80-150元/人/次;鼻咽癌的EB病毒+鼻咽镜的费用约200元/人/次。总之,癌症早期筛查能够有效减少医疗支出和降低肿瘤死亡率,提升全民健康水平。我省是多种癌症的高发区,在我省开展常见恶性肿瘤主动开展针对性筛查,对特定的肿瘤高危人群,开展有效的恰当的筛查是符合我省整体利益的举措。
  因此,我们建议:一、通过试行医保支付范围或在财政预算上设立专项资金用于支持常见肿瘤筛查。我省40岁以上人群对6种常见恶性肿瘤【肺癌、乳腺癌、结直肠癌、上消化道癌(胃癌、食管癌)和肝癌】+鼻咽癌的定期筛查,结合目前国家免费进行的妇女两癌(乳腺癌及宫颈癌)筛查,排查大部分癌症;同时,对有家族聚居进行重点预防及筛查。筛查成本和费用可通过设置医保支付条件进行控制。二、通过培训、医保设定进一步规范具体肿瘤筛查措施及标准,支付频率,支付范围,以保障相关资金、筛查不被滥用。通过政策倾斜,项目资金支持等以肿瘤科普、讲座、医联体培训、指南、专家共识等形式强化基层医护人员肿瘤防治相关知识,让肿瘤防治宣传及筛查落地到基层,让严谨、正确的肿瘤防治科普知识在民众中扎根。三、建立并完善家庭医生医疗档案制度,通过家庭医生对癌症高危人群进行排查、落实筛查、完善双向转诊制度;规定部分筛查项目需在二级以上医院完成,通过远程会诊、AI辅助诊断技术等对筛查进行质量控制;并以此制度为基础对肿瘤高危人群、特定肿瘤聚居区域人群进行跟踪随访,为肿瘤防治、流行病学等采集数据和资料。四、支持互联网公司、企业、平台根据肿瘤筛查指南制作相应app或小程序,在医保支付系统加入筛查相应插件,系统告知医生/民众是否有高危因素,为何种肿瘤、需要何时如何进行筛查。鼓励保险业、金融资本在癌症筛查、群体体检方面进行投资及运作,增加筛查的多样性、便捷性及可选择性。五、支持高校、医疗机构与互联网公司、企业、平台合作,进行有效产学研转化,开发远程医疗、推动人工智能辅助影像、内镜、病理诊断的机器学习、系统建设及软件开发,为高质量筛查提供保障的同时也能减少筛查所带来专业医疗人力成本和技术压力。