医療の診療報酬の仕組みには、給与、Fee-for-Service（FFS）、キャピテーション、成果報酬（P4P）、診断ベースの支払い（DRG：診断関連集団）などがあります。 ほとんどの国では、これらの仕組みのいずれか、あるいはすべてを含む混合型システムを採用しているが、おそらく、それぞれの仕組みの長所と短所、および特定の社会、政治、経済環境における実現可能性から、普遍的なシステムは出現していない。 これらのメカニズムは、ヘルスケアの量、複雑さ、質にさまざまな程度で報酬を与えていますが、新興の医療情報技術（HIT）に統合されれば、すべてがより効率的に機能するでしょう。
現在の報酬のメカニズムには長所と短所があります（1）。 給与体系では、特定の程度のケアを提供するインセンティブがありません。 FFSでは、個々のケア項目は遡及的に払い戻されますが、過剰なサービスや不必要または不適切なケアが奨励される可能性があります。 米国のヘルスメンテナンスオーガニゼーションや英国の国民健康保険サービスのような前向き支払い制度や人頭払い制度では、登録された患者ごとにあらかじめ決められた金額が支払われる。 これらの制度は、費用の抑制と予防医療を奨励するものであるが、一方で、過剰な治療、複雑な患者の過剰な紹介、収入を増やすための医療機関ごとの患者数の増加などを助長し、業務負担を増大させ、医療の質を低下させる可能性がある。 主に病院の診療報酬に用いられてきたDRGシステムでは、患者を医療の「商品」を定義するグループに分類し、各グループの患者が同様の診断を受け、同量のサービスを必要とすると仮定した上で、支払いが行われる。 DRGシステムはFFSと同様、診療報酬を提供された医療の程度に関連付けようとするものであるが、アップコーディング、過剰治療、過剰な再入院などの欠点がある。 最後に、米国でメディケアの診療報酬に用いられているようなP4Pシステムは、通常、定義されたアウトカムに関する実績を過去の実績や他の事業者の実績と比較することによって、支払いと質を関連づけようとするものである。
池上（2）は、給与、人頭分担、DRG、P4Pシステムの欠点を考慮すると、FFSは適切な機能を確保するための複雑なメカニズムを必要としないため、管理がより簡単だと主張している。 彼は、「DRGとP4Pには、患者の識別、分類、記録、モニタリングのシステムが必要である」と指摘している。 しかし、彼が説明するプロセスは、日本における料金表による支払い規制のシステムを特徴づけるものであるが、それでもなお、文書化、請求、モニタリング、医師の監査、料金改定などの厳格なプロセスを必要とする。このプロセスは、人頭賦課方式、DRG、P4Pシステムにも必要で、これらのシステムで効率的に実施されても差しつかえないものであろう。
ヘルスケアに対するいかなる償還メカニズムも、ケアの量、複雑さ、および質を考慮する必要があります。 より多くの患者にケアを提供するには、開業医がより大きな努力を必要とするため、少なくとも部分的に量に基づいて払い戻すことは合理的であると思われます。 しかし、すべての症例が同じではないため、症例の複雑さを調整し、より複雑な患者へのケアでより多くの報酬を得られるようにする仕組みが必要である。 最後に、質に対する報酬は、患者と医療システム全体の両方に利益をもたらすケアの改善のインセンティブを提供することができます。
単一の報酬メカニズムで、ケアの3つの次元すべてに対してパフォーマンスに報いることは困難ですが、メカニズムの組み合わせによって、実現可能かもしれません。 量に対する報酬は、医療提供者が患者あたりの所定の金額、または所定の数の患者を診ることを期待した給与のいずれかを支払われる、人頭税の仕組みを利用することができます。 給与または人頭分担金の額は、DRG システムを使用して、複雑さに応じて調整することができる。 上記のような欠点を防ぐため、このように調整された医療機関あたりの患者数は、質の高いケアを提供するための合理的な時間を確保するために設定された目標範囲によって制限することができる。 基本的な収入は、主要なDRGに関連した、確立されたプロセスまたは結果の質的測定に報いる増分で補うことができる。 実績指標は、潜在的な過剰治療、過小治療、および部分的に患者提示と治療に関するピアスタンダードに基づくアップコーディングを制限するように設計することができる。
どのような払い戻しメカニズムも、適切に機能させるために必要な情報の取得と処理には、かなりの時間と労力を費やす必要があり、限られた人的資源が、さまざまな環境でのメカニズム実施の非効率や失敗の原因となっているようです。
電子カルテは、デジタル形式の患者データのリポジトリと定義されています(3)。
EMRは、デジタル形式の患者データの保存場所と定義されています（3）。紙のカルテに比べれば大きな進歩ですが、その使用は現在、患者ケアの文書化のためのデータ入力に限られており、その価値は証明されていません（4）。 稀な例外を除いて、入力された情報の他の潜在的な用途はほとんど強調されていない。 しかし、この情報は、医療の量、複雑さ、質を含むあらゆる側面をモニターし、そのパフォーマンスを診療報酬に結びつける大きな可能性を持っている。 EMRを単に文書化のために使うのではなく、データを蓄積、合成、分析し、標準的な基準と比較し、診療報酬と医療の改善に影響を与える可能性のあるパターンや差異を検出するために活用する必要がある。 医療従事者のワークフロー、評価、治療の適切性と効率性を監視し、分析することができる。 患者の量とその複雑さについて蓄積されたデータは、給与の正当化であれ、人頭払いであれ、基本報酬に反映させることができる。
現在、EMR は主に医療従事者によって使用されていますが、医療システムのすべての関係者によって使用される可能性があります。 患者が作成したデータをEMRに統合することが提唱されており（5）、一部のEMRでは、患者は自分の医療記録を閲覧し、処方を更新し、予約を入れ、医療者とコミュニケーションをとることができる。 患者の関与を拡大することで、愁訴や症状を取り込み、病気の経過や治療への反応をモニターし、ケアに対するコンプライアンスや満足度を評価することが可能になる。 また、患者教育や予防医療のためのモジュールも組み込むことができ、インタラクティブな視覚的プレゼンテーション、個人用電子機器、音声認識技術により、記録との対話を容易にすることができる。
EMRを使用することで、病院、診療所、医療グループなどの医療機関は、ケアプロセスを継続的に監視し、リソース要件の変化を予測し、ケアの効率を向上させることが可能になります。 EMRからのデータは、支出、払い戻し、および将来のリソース割り当ての予測を集計したリアルタイムの予算作成に役立つ可能性があります。
保険会社や政府機関などの資金源は、EMR から直接データを取得して、払い戻しの指針とすることができます。
保険会社や政府機関などの資金提供者は、EMRから直接データを入手して、診療報酬の指針とすることができます。情報抽出の統一要件や診療報酬の根拠となる基準を確立する必要があり、患者のプライバシーを確保するメカニズムも必要ですが、共通のコンピュータシステムによって促進されるすべての利害関係者の透明性によって、公平性、効率、経済性および相互信頼が育まれるでしょう。 診療報酬の確立は、複雑かつ必然的に恣意的なプロセスであり、地域経済によって決定されるように合意によって達成されなければなりませんが、コンピュータは、特定の状態または DRG の治療に必要なケアの複雑さと適切さを明らかにすることにより、定期的な料金改定を促進するかもしれません。
医師の立場からすると、現在の EMR は使いにくく、非効率で退屈なものになっています (6)。 そのデザインは、より直感的で、余計な情報がなく、よりユーザーフレンドリーである必要があり、これらはEMR導入の成功と関連しています（3,7）。 EMRの多くは、医療を提供しないプログラマーによって設計されているが、医師の診療には、医療を提供しない者にはわからない独自のワークフローが存在する。 医師のワークフローを詳細に調査し、EMRの設計に反映させるか、あるいはプログラミング技術を持つ医師がEMRを設計することが望ましい。
池上氏は、医師は効率的に診療を行うための訓練を受けていないため、DRG、P4P、プロスペクティブペイメントシステムの有効性は限定的であると述べている(2)。 しかし、このような限界は、医師の診療効率を上げることで克服できるかもしれない。この目標は、正式な医師研修と継続的な医学教育の両方でEMRを使用することで育まれる可能性がある。 各医療分野では、医師の診療の大部分は非常に明確に定義された標準的な範囲内にあり、コンピュータはその範囲外の診療の変動を検出し、診療を監視・指導し、継続教育のためのフィードバックを提供することが可能である。 このプロセスの一環として、EMRはガイドライン、参考資料、主要な文献データベースや原著論文への迅速なオンラインアクセスを取り入れることができる。 データベースのキーワードをEMRのDRGにリンクさせることで、個々の患者記録を自動的に教材に参照させることができる。 一般的な治療のための普遍的な標準オーダーセットを各専門分野に採用し、EMR（computerized provider order entry）内で使用することにより、診療の指針とすることができる。
医療への最適な報酬は、提供されるケアの量だけでなく、そのケアの複雑さと質も考慮する必要があります。
医療への最適な報酬は、提供されるケアの量だけでなく、そのケアの複雑さと質も考慮しなければなりません。そのためには、報酬を導き、同時にケアの効率と質を高めるための情報の蓄積、合成、解釈を必要とします。 EMRは、この目標を達成するための中心的な役割を果たすのに理想的であり、この役割を拡大するために資源を投入することは、医療システム全体に利益をもたらすと考えられます。