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Comment l’informatique de l’assurance maladie aide à lutter contre la fraude
Le décisionnel est à l'origine de la détection de plus de la moitié des escroqueries à la Sécurité sociale, perpétrée notamment par les professionnels et les établissements de santé. Aujourdhui, la Cnam rentre dans l'ère du prédictif.
En quelques années, les économies réalisées sur la fraude à l’assurance maladie ont doublé. Les sommes récupérées sont ainsi passées de 90 millions d’euros en 2006 à 185 millions en 2010. Pour détecter cette fraude, perpétrée par quatre types d’acteurs (assurés, employeurs, professionnels et établissements de santé, par ordre croissant de gravité), il y a les moyens traditionnels : contrôles de terrain, dénonciations ou échanges entre organismes – de l’Urssaf à la Caisse nationale d’assurance maladie (Cnam), par exemple. Et il y a un outil, l’informatique décisionnelle, qui, depuis 2005, prend de plus en plus d’importance. C’est même lui qui est entièrement à l’origine de la détection de fraude des établissements, liée à la tarification des activités, laquelle pèse pour près de la moitié dans les actes délictueux constatés.
Répartition des fraudes
Sur les 156 M€ détectés en 2010 (185 M€ si l’on ajoute les réparations des préjudices passés dont doivent s’acquitter les fraudeurs), 71 M€ proviennent des établissements de santé, 65 M€ des professionnels, et 20 M€ des assurés.
Un entrepôt pour conserver l'historique des transports
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Cet outil de statistique, qui repose sur la plate-forme de SAS, aide à identifier, à l’aide de tableaux, graphes et histogrammes, toutes les activités anormalement élevées, en établissant, par exemple, la répartition des professionnels par rapport au nombre d’actes. « Ces requêtes s’appuient sur un entrepôt de données constitué dans les années 90 et régulièrement enrichi de nouvelles variables, tels le codage des médicaments et celui des séjours hospitaliers », explique Pierre Fender, directeur de la lutte contre la fraude à la Cnam. Globalement, ce datawarehouse héberge l’historique des paiements effectués par l’assurance maladie. Il conserve également tous les éléments concernant l’assuré (âge, adresse, sexe, droits, remboursements), les professionnels (date et lieu d’installation, qualité, factures, dates des soins, nombre d’actes réalisés…) et les établissements de santé.
Une direction dédiée relativement récente
- Création de la Direction de la lutte contre la fraude : janvier 2006. Jusque-là, la fraude n’était traitée qu’au niveau des seules caisses. Localement donc, et sans programme annuel.
- Organisation : elle compte notamment six statisticiens et une vingtaine d’experts métier spécialisés dans les différents types de fraude.
Des requêtes trop diverses pour être automatisées
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« Les progrès que nous constatons tiennent moins de la montée en puissance de notre infra-structure informatique que de notre capacité à affiner certaines requêtes », poursuit-il. En croisant, par exemple, des axes jusque-là isolés. « Nous cherchons à savoir si les gros consommateurs de certains médicaments sont liés aux mêmes médecins ou pharmaciens. » Ici, toute la difficulté provient de la diversité des requêtes, lesquelles visent aussi bien à détecter la fraude liée aux médicaments et aux prestations fictives des transporteurs que la facturation multiple des infirmiers et la surtaxation des séjours hospitaliers.
Malgré ces difficultés, la Cnam est en train de franchir une étape supplémentaire en s’initiant aux outils prédictifs. Dans un premier temps, ces derniers seront appliqués à la fraude aux indemnités journalières (5,4 millions d’euros) : « Les techniques de datamining devraient nous aider à déceler les profils d’assurés qui, lors d’un arrêt de travail, en falsifient la durée ou trichent sur le montant de leur salaire », détaille Pierre Fender. Cette nouvelle approche devrait ensuite être étendue aux autres types de fraude.
Un travail de terrain irremplaçable
Reste que le ciblage d’actes de tromperie via ces outils statistiques et prédictifs ne vaut rien s’ils ne sont pas couplés à un travail d’investigation de terrain. Les factures sont ainsi analysées, l’assuré et les professionnels interrogés et, plus généralement, les éléments de preuve récoltés. La détection de fraude dépend donc beaucoup des moyens humains mis en œuvre. « La phase d’investigation qualitative est primordiale. Elle nécessite des ressources importantes », reconnaît Pierre Fender, qui, pour cela, insiste sur le besoin de planifier au mieux les programmes d’action.
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Avis sur «Comment l’informatique de l’assurance maladie aide à lutter contre la fraude»
La fraude sociale
de
matamimy@gmail.com
, posté le 12 janvier 2012 à 21h11
J'ai publié un document sur ce thème intitulé "l'apport des systèmes d'information dans la lutte contre la fraude sociale". Ce document est public sur le site www.slideshare.net/moulay15.
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