Investissements de santé

Un nouveau modèle de paiement des équipements

Le service financier de la compagnie Siemens a récemment publié une étude qui analyse un nouveau modèle de paiement des équipements, le « pay-for-outcomes » qui se base sur les résultats espérés.

Le 01/06/17 à 15:00, mise à jour hier à 14:15 Lecture 1 min.

Le modèle du paiement au résultat permet de payer sur la base de la productivité escomptée. (Photo d'illustration). CC0 - Domaine public

Pour investir dans des équipements et des technologies, les structures de santé peuvent s’appuyer sur différents modèles de paiement. Une étude publiée par Siemens Financial Services décrit l’émergence du paiement au résultat ou pay-for-outcomes, une approche financière qui permet de payer sur la base de la productivité escomptée. Ce modèle est un système où s’entrecroisent la finance et la technologie « en offrant aux structures la possibilité de payer sur la base des bénéfices attendus, comme l’amélioration de la productivité, l’organisation du temps de fonctionnement, les gains de performance précis, la réduction des coûts et de la consommation d’énergie », indique l’étude.

Donner accès aux technologies de pointe

Le document cible les avantages de ce modèle de paiement : il permettrait notamment d’assurer une plus grande transparence des coûts et d’éviter le risque d’obsolescence technologique. « De plus, la structure n’a pas à se soucier de favoriser l’expertise technologique en interne, car certaines variantes du concept général externalisent cela aux fournisseurs de solutions intégrées. C’est un avantage important dans un monde où le rythme rapide de remplacement des technologies augmente les risques d’investissements, mais engendre aussi des défis en termes de compétences et de recrutement. » En parallèle, le modèle actuel de paiement à l’utilisation ou pay-to-use continuera à se développer « en donnant accès aux dernières avancées technologiques et aux équipements de pointe. »

 

Auteurs

Carla Ferrand

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

13:31

Un réseau de neurones convolutifs (CNN) a été entraîné à détecter automatiquement les zones floues en mammographie dans des régions pertinentes pour le diagnostic. Ce modèle, s'il était implémenté en pratique clinique, pourrait fournir un retour utile aux MERM afin de réaliser rapidement de meilleures prises de vue qui soient de haute qualité, selon une étude rétrospective.

7:31

Un état de l'art en français sur la biopsie pulmonaire percutanée sous scanner présentant ses indications, ses contre-indications et les bonnes pratiques dans ce domaine a été publié le 14 novembre en accès libre dans le Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle.
20 Nov

16:01

Les séquences ciné en IRM cardiaque reconstruites par apprentissage profond et acquises sur trois cycles cardiaques permettent de réduire le temps d’acquisition de plus de 50 % par rapport à la séquence référence sans apprentissage profond, et le tout sans différence dans la qualité d'image, selon une étude prospective menée sur 55 volontaires sains en IRM 1,5 T.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR