Ärzte Zeitung online, 27.03.2014

KKH

Rekordschaden durch Abrechnungsbetrug

2,1 Millionen Euro Schaden durch Abrechnungsbetrug hat die Kaufmännische Krankenkasse für das Jahr 2013 festgestellt. Die Ermittler deckten 566 Betrugsfälle auf.

HANNOVER. Der Schaden durch Betrugsfälle war bei der Kaufmännischen Krankenkasse (KKH) im vergangenen Jahr so hoch wie noch nie: Insgesamt forderte die KKH 2,1 Millionen Euro von Ärzten, Apothekern, Therapeuten und anderen Leistungserbringern aus dem Gesundheitswesen zurück, wie die Kasse bekannt gab.

Das neunköpfige Ermittlerteam deckte demnach 566 Betrugsfälle auf, in 21 Fällen erstattete die Krankenkasse Strafanzeige.

Den größten Schaden hat die KKH im vergangenen Jahr im Bereich der Apotheken festgestellt. Allein hierauf entfielen 1,6 Millionen Euro, hieß es. Bei ambulanten Pflegediensten machte die KKH eigenen Angaben zufolge Schäden von insgesamt 144.000 Euro geltend. Es folgt der Krankenhausbereich (96.000 Euro).

Betrugsfälle im Zusammenhang mit ärztlichen Leistungen waren eher selten - 44 Fälle wies die KKH aus.

"Es ist ebenso bedauernswert wie inakzeptabel, dass einige schwarze Schafe im Gesundheitswesen sich illegal und auf Kosten der Allgemeinheit bereichern wollen", sagte Ingo Kailuweit, Vorstandschef der KKH. (eb)

Weitere Beiträge aus diesem Themenbereich

Schreiben Sie einen Kommentar

Überschrift

Text

Die Newsletter der Ärzte Zeitung

Lesen Sie alles wichtige aus den Bereichen Medizin, Gesundheitspolitik und Praxis und Wirtschaft.

NEU als Themen abonnierbar: Frauengesundheit und Kindergesundheit

Vom Chefarzt zum Hausarzt-Assistenten

Selten dürfte es sein, wenn nicht einmalig: Dr. Roger Kuhn hat seinen Chefarztposten im Krankenhaus aufgegeben, um in einer Hausarztpraxis zu arbeiten – als Assistent. mehr »

Keine Notdienstpflicht für ermächtigte Krankenhausärzte

Muss ein ermächtigter Klinikarzt auch KV-Notdienst leisten? Nein, hat das Bundessozialgericht jetzt entschieden. mehr »

Wenn die Depressions-App zweimal klingelt

Smartphone-Apps könnten helfen, eine beginnende Depression oder ein hohes Suizidrisiko aufzuspüren. Lernfähige Algorithmen könnten ein verändertes Nutzerverhalten erkennen – und notfalls Alarm schlagen. mehr »