500 milliárddal nőhet az egészségügy forrása

Belföldi hírek, 13 Oct 2026

A kormány 2027-ben 500 milliárd forinttal növelné az egészségügy költségvetési forrásait. A többletből többek között szakdolgozói béremelésre, az alapfinanszírozás rendezésére és az ellátáshoz való hozzáférés javítására költenének. Közben október közepén elindul a várólista-csökkentő program is, amely elsőként a csípő- és térdprotézis-műtétekre, valamint a szürkehályog-operációkra fókuszál.

Magyar Péter miniszterelnök kormányzati tájékoztatón jelentette be, hogy 2027-ben 500 milliárd forinttal nő az egészségügyre fordított költségvetési forrás. Hegedűs Zsolt egészségügyi miniszter három fő területet jelölt meg: a humánerőforrás fejlesztését és a szakdolgozói béremelést, az alapfinanszírozás rendezését, valamint az ellátáshoz való hozzáférés javítását.

A várólisták csökkentésére külön program indul. A kormány első körben a csípő- és térdprotézis-műtétek, valamint a szürkehályog-operációk területén próbálja ki az új rendszert, amelyet egy év után értékelnek. Ha eredményesnek bizonyul, más területekre is kiterjeszthetik.

A program nemcsak a műtétek számának növelésére épül. A tervek szerint egész szakmai csapatokat kell felállítani, az orvosok mellett a szükséges szakdolgozókkal együtt. Eredményességi, hatékonysági és betegelégedettségi vizsgálatokat is végeznének, valamint a műtétek után nagyobb hangsúlyt kapna a betegek állapotának követése és a rehabilitáció.

A kormány önkéntes várólisták bevezetésével is számol. Ennek lényege, hogy ha egy beteg kiesik egy már kijelölt műtéti időpontból, más páciens rövid időn belül, akár 24-48 órán belül átvehesse a helyét.

A várólista-csökkentő program a fekvőbeteg-ellátásban október 15-én indulhat. Hegedűs Zsolt szerint a várólisták tisztítása már megkezdődött: példaként Székesfehérvárt említette, ahol kiderült, hogy a várakozók 20-30 százalékát időközben más intézményben már megműtötték.

A kórházak pénzügyi helyzete ugyanakkor továbbra is nehéz. A Világgazdaság az Orvostechnikai Szövetség adataira hivatkozva 66,7 milliárd forintos kórházi tartozásállományról ír. A lap számítása szerint, ha ezt a jövő évi többletforrásból rendeznék, legfeljebb 433,3 milliárd forint maradna új célokra. 

Forrás: Világgazdaság - A kormány 500 milliárddal költene többet az egészségügyre jövőre - a pénz azonban nem minden, 2026. október 9.

Illusztráció: ChatGPT

További híreink

...

Nemzetközi hírek

Brain Tumour Identification Could Become Faster

A rapid genomic test is being piloted by NHS England for patients with brain tumours. The new method analyses the genetic code of tumour samples and could reduce the time needed for diagnosis from weeks to days. In some cases, the exact tumour type can be identified within around two hours, while surgery is still underway, potentially helping surgeons make decisions and allowing personalised treatment to begin sooner.

30 Sept 2026

...

Nemzetközi hírek

U.S. Cuts Vaccines Recommended for All Children from 18 to 11

A new executive order signed by U.S. President Donald Trump reorganizes childhood and adolescent vaccine recommendations into three categories. Vaccinations recommended for all children will cover 11 diseases, while several others will be advised for higher-risk groups or through shared clinical decision-making. The order also calls for further review of vaccine timing and sequencing and aims to expand parental choice.

11 Aug 2026

...

Nemzetközi hírek

Europeans Are Open to AI, but Human Connections Still Matter

Satisfaction with healthcare systems remains low across the countries surveyed, while artificial intelligence is becoming part of more people’s health-related decisions, according to the STADA Health Report 2026. Eighty-two percent of respondents are open to AI playing a role in their care, but 77 percent still rely on their general practitioner or another healthcare professional when making health-related decisions.

06 Aug 2026

...

Nemzetközi hírek

In Harvard study, AI offered more accurate emergency room diagnoses than two human doctors

A new study examines how large language models perform in a variety of medical contexts, including real emergency room cases — where at least one model seemed to be more accurate than human doctors.

08 May 2026