Health Insurance Cashless Claims: ஒப்புதல் தாமதங்களுக்கான காரணங்கள் என்ன?

INSURANCE
Whalesbook Logo
AuthorPooja Singh|Published at:
Health Insurance Cashless Claims: ஒப்புதல் தாமதங்களுக்கான காரணங்கள் என்ன?
Overview

Health Insurance-ல் Cashless Claims ஒப்புதல் பெறுவதில் பல சிக்கல்கள் எழுகின்றன. இதற்கு முக்கிய காரணங்கள், செயல்பாட்டு குறைபாடுகள் மற்றும் காப்பீட்டு நிறுவனங்களின் கடினமான விதிமுறைகளே.

Instant Stock Alerts on WhatsApp

Used by 10,000+ active investors

1

Add Stocks

Select the stocks you want to track in real time.

2

Get Alerts on WhatsApp

Receive instant updates directly to WhatsApp.

  • Quarterly Results
  • Concall Announcements
  • New Orders & Big Deals
  • Capex Announcements
  • Bulk Deals
  • And much more

கேஷ்லெஸ் வசதியில் செயல்பாட்டு சிக்கல்கள்

கேஷ்லெஸ் காப்பீட்டு முறையின் அடிப்படை, மருத்துவமனைகளுக்கும் காப்பீட்டு நிறுவனங்களுக்கும் இடையே விரைவான தரவு பரிமாற்றத்தை நம்பியுள்ளது. ஆனால் நடைமுறையில், இது ஒரு செயல்முறைத் தடையாக மாறிவிடுகிறது. க்ளைம் ஒப்புதலில் தாமதம் ஏற்படுவது, பாலிசியில் உள்ள விதிமுறைகளை மீறுவதால் அல்ல. மாறாக, விரைவாக நோயாளிகளை வெளியேற்ற நினைக்கும் மருத்துவமனைகளுக்கும், செலவுகளைக் கட்டுப்படுத்த நினைக்கும் காப்பீட்டு நிறுவனங்களுக்கும் இடையே உள்ள முரண்பாடுகளால் ஏற்படுகிறது.

அண்டர்ரைட்டிங்கில் உள்ள முரண்பாடு

தற்போதைய காப்பீட்டு பாலிசிகள், விதிவிலக்குகளை பாலிசிதாரரின் மீது சுமத்தும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. வாடிக்கையாளர்கள் பெரும்பாலும் பாலிசியின் முக்கிய காப்பீட்டுத் தொகையை மட்டுமே பார்க்கிறார்கள். ஆனால், குறிப்பிட்ட நோய்களுக்கான காத்திருப்பு காலம் மற்றும் மருத்துவமற்ற செலவுகளுக்கான வரம்புகள் போன்றவையே உண்மையான நிதிப் பாதுகாப்பைத் தீர்மானிக்கின்றன. தற்போதைய சந்தை நிலவரப்படி, பாலிசி எடுத்த முதல் 12 முதல் 24 மாதங்களுக்குள் வரும் க்ளைம்களை, காப்பீட்டு நிறுவனங்கள் மேம்பட்ட அல்காரிதம்களைக் கொண்டு ஆராய்கின்றன. இதனால், ஆரம்பகட்ட மறுப்புகள் அதிகரிக்கின்றன. இது, விற்பனையின் போது செய்ய வேண்டிய ரிஸ்க் மதிப்பீட்டை, சிகிச்சை அளிக்கும் இடத்திற்கே மாற்றுகிறது.

மருத்துவமனை நெட்வொர்க்குகளில் உள்ள கட்டமைப்பு தடைகள்

Third Party Administrators (TPAs)-ஐ நம்பியிருப்பது, ஒப்புதல் செயல்முறைக்கு ஒரு கூடுதல் நிர்வாகத் தாமதத்தை ஏற்படுத்துகிறது. மருத்துவமனையின் உள் மருத்துவக் குறியீடுகள், காப்பீட்டு நிறுவனத்தின் வழிகாட்டுதல்களுடன் சரியாகப் பொருந்தவில்லை என்றால், அது ஒரு மேனுவல் ஆய்வுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த நிர்வாகத் தாமதம், பெரும்பாலும் வாடிக்கையாளர்களால் க்ளைம் மறுப்பாக தவறாகப் புரிந்து கொள்ளப்படுகிறது. ஆனால் உண்மையில், இது வெவ்வேறு மருத்துவமனை நெட்வொர்க்குகளில் எலக்ட்ரானிக் மருத்துவப் பதிவுகளை தரப்படுத்துவதில் உள்ள அமைப்புரீதியான சவாலைக் காட்டுகிறது. ஆவணப் பிழைகளே ஆரம்பகட்ட ஒப்புதல் மறுப்புகளுக்கு முக்கிய காரணமாக இருக்கின்றன.

சீரற்ற தகவல்களால் ஏற்படும் பின்னடைவு

தற்போதைய காப்பீட்டுச் சூழலில், தகவல்களில் பெரும் ஏற்றத்தாழ்வு உள்ளது. க்ளைம் நிகழ்தகவை காப்பீட்டு நிறுவனங்கள் துல்லியமாகக் கணிக்க முடியும் என்றாலும், குறிப்பிட்ட நோய் குறியீடுகள் ஒப்புதல் வேகத்தை எவ்வாறு பாதிக்கின்றன என்பது பாலிசிதாரர்களுக்குத் தெரிவதில்லை. நோயாளிக்கு, பணப்புழக்கம் தான் முக்கிய ஆபத்து. கேஷ்லெஸ் முறையிலிருந்து பணம் திரும்பப் பெறும் முறைக்கு (Reimbursement) மாறுவது, உடனடி, திட்டமிடப்படாத பணத் தேவையை ஏற்படுத்துகிறது. மேலும், மருத்துவமனைக்குப் பிந்தைய தணிக்கைகள் மூலம், கேஷ்லெஸ் கோரிக்கை ஆரம்பத்தில் அங்கீகரிக்கப்பட்டாலும், காப்பீட்டு நிறுவனங்கள் பின்னர் செலவுகளை எதிர்க்கலாம். இதனால், பல மாதங்கள் வரை பணம் திரும்பப் பெற முயற்சிக்கும் நிலை ஏற்படலாம். ஒழுங்குமுறை அமைப்புகள் க்ளைம் செயலாக்கத்தில் தரப்படுத்தலைக் கொண்டுவர அழுத்தம் கொடுக்கும் நிலையில், TPA-களின் தேவையை குறைத்து, சிகிச்சைகள் எவ்வாறு வகைப்படுத்தப்படுகின்றன மற்றும் அங்கீகரிக்கப்படுகின்றன என்பதில் அதிக வெளிப்படைத்தன்மையைக் கட்டாயப்படுத்த வேண்டிய அழுத்தத்தில் இந்தத் துறை உள்ளது.

Get stock alerts instantly on WhatsApp

Quarterly results, bulk deals, concall updates and major announcements delivered in real time.

Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.