Dépenses de santé

Accord FNMR-CNAM : un premier bilan en demi-teinte

Une session des JFR de ce vendredi fait le point sur l’accord CNAM-FNMR autour de la pertinence. Le bilan est contrasté pour l’année 2018. Si les efforts ont payé pour la lombalgie, ils sont en deçà des objectifs pour les radiographies thorax-crâne-abdomen et les produits de contraste. Les attentes sont grandes pour 2019.

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Le 11/10/19 à 11:00, mise à jour aujourd'hui à 15:08 Lecture 5 min.

Seulement 5,5 millions d'euros d'économies ont été réalisés au lieu des 14 millions attendus en 2018 sur le poste des produits de contraste (photo d'illustration). © Beanjamin Bassereau

Conclu en avril 2018, l’accord sur l’imagerie médicale conclu entre l’Union nationale des caisses d’assurance maladie (UNCAM) et la Fédération nationale des médecins radiologues (FNMR) prévoit d’économiser au total 207,1 millions d’euros sur trois ans, entre 2018 et 2020, dont 167,2 millions pour les actes réalisés par les seuls radiologues. Sur cette somme, 117,7 millions d’euros concernent des actions de pertinence. Les économies engrangées doivent financer un retour du modificateur Z, très attendu par les radiologues (lire encadré). 18 mois après la mise en place de cet accord, l’heure est venue de faire un bilan des succès et des échecs.

Contrat rempli pour la lombalgie

Au total, un peu plus de 26 millions d’euros d’économies étaient attendues sur le volet pertinence des examens en 2018. Au chapitre des bonnes nouvelles, la FNMR annonce la réussite des actions menées autour de la pertinence pour la lombalgie. Dans ce domaine, les objectifs ont été dépassés « avec un taux de 115 % » e

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Notes

Bilan et perspectives après 18 mois de pertinence : vendredi 11 octobre, de 15 h 15 à 16 h 15, salle 352A (niveau 3).

Auteurs

Carla Ferrand

Mots-clés

accord CNAM-FNMR JFR 2019

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06 Mai

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Des chercheurs de l'Ohio (États-Unis) ont développé et validé des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation automatique du foie, de la rate et du pancréas sur examens des scanner pédiatrique. Les modèles de transfer learning entraînés à l'aide de bases de données publiques hétérogènes et affinés à l'aide de données institutionnelles ont donné les meilleurs résultats, écrivent-ils dans AJR.

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