基于BI的醫保對賬系統的研究和實現

摘要：隨著新的醫療政策的改革，醫保患者對于醫院患者的占有率越來越大，醫保局每月、每年與醫院進行結算，從財務角度上核對醫保局給的醫保記賬及患者總金額是否與本院財務系統一致就顯得尤為重要，本文主要是采取了商業智能的架構，把醫保局PJ3的數據與醫院醫保患者數據抽取到數據倉庫，進行匹配分析。找出不匹配項，分析出不匹配原因，避免醫院財務上的損失。

關鍵詞：醫保對賬；商業智能；醫保分析

現在國家提倡全民醫保，其中有職工醫保、居明醫保、新農合醫保等基本涵蓋所有人群，人人享有基本的醫療保障，在國家醫療政策的改革下，醫院的醫保患者基本占據了醫院所有的患者的1/2，并且占有率持續增加。對于醫院來說醫保患者和普通自費患者不一樣的在于他們的結算方式，醫保患者只需自付一部分醫療費用，另外一部分醫療費用主要由醫保局交給醫院，由于結算方式的不一樣，財務問題就出現了，當醫保局返回給醫院的醫保記賬金額是否與醫院HIS一致就需要進行對賬分析。通過這些數據的對賬，保證醫保費用更透明，避免了由于操作不當對醫院或是患者帶來不必要的損失。

1系統技術介紹

商業智能概述：商業智能通常被理解為將企業中現存的數據通過清洗轉換變成知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具[1]。商業智能系統據包括來自醫院業務系統的HIS、醫保前置機等、等來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是一種新技術，它是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術的綜合運用。

2系統架構

本系統采用了商業智能的架構實現，主要由ETL平臺、數據管理層、分析層和分析報表展示層四個部分構成，方案架構圖，見圖1。

2.1 ETL平臺 該平臺負責完成信息集成的工作，從原有的醫保系統中獲取業務數據，完成數據質量的控制、數據清洗、轉換、加載等，把數據按照業務要求整理為統一元數據，符合質量標準的業務數據，并加載到數據倉庫中[1]。

2.2數據管理層 該層也就是數據倉庫層，數據倉庫是一個用于經營決策的關鍵知識及信息的倉庫，醫保對賬數據倉庫按不同的業務主題分類來設計的[1]。

2.3分析層 在分析層，通過元數據管理、多維分析等技術，設計及建立醫保對賬的多維數據模型，實現對數據的多種分析，滿足智能分析的多層次要求[1]。

2.4分析報表展示層 該層也是所謂的用戶訪問層，用戶通過前端展示工具訪問數據分析平臺，以多種靈活的格式展現給用戶進行分析研究，例如圖表、報表、嵌入式展示等。

3系統設計

3.1數據倉庫設計 數據倉庫是一個用于儲存企業經營的關鍵知識及信息的倉庫，數據倉庫是面向主題、集成、反映歷史變化和相對穩定的，是經過輕度匯總和高度匯總的數據[1]。醫保對賬的數據倉庫應按不同的業務主題分類，將醫保對賬的信息通過標準的集成渠道收集并儲存起來。

建立數據倉庫的目的是根據不同的業務分析需求，將歷史數據按照不同的分析維度來進行匯總和呈現，以便為業務決策提供某個維度的信息支持。關于醫保對賬的數據倉庫，應該囊括醫保對賬的所有方面的應用系統的數據，把醫保PJ3中醫保患者的結算記錄與HIS的結算記錄進行整合，并且經過清洗、加工、整合、匯總、轉換等過程，為醫保對賬的數據分析、數據展示、動態報表、決策支持以及數據挖掘做主要的數據支持。

根據醫保對賬的數據及用戶分析的需要，醫保對賬的數據倉庫設計的主題如下：①普通門診對賬分析，②門診慢性病對賬分析，③門特對賬分析，④普通住院對賬分析，⑤單病種對賬分析。

32 ETL方案 數據倉庫的設計可以說是醫保對賬分析的最基礎的工作。良好的數據倉庫結構設計是以后工作能順利進行的保證。而數據倉庫中的數據則一般要經過\"提取-轉換-加載\"的過程從原始業務數據中獲取，這就是ETL過程。本系統的數據源為醫保的明細數據，從該數據庫抽取需要的數據，然后通過轉換成數據倉庫要求的數據及格式，最后把轉換后的醫保數據加載到醫保對賬的數據倉庫里。下圖為某一事實表ETL的過程，見圖2。

3.3在線聯機分析（OLAP）設計 數據倉庫是商業只能的基礎，還必須要有有強有力的工具進行分析功能。聯機分析處理（OLAP）是使客戶端應用程序實現對數據倉庫中的數據進行多維分析的一種技術，通過多維模型的處理事先做好分析指標與指標維度的關聯匯總。OLAP主要是對于決策人員和高層管理人員的分析支持，可以比較快速、靈活對大數據進行處理分析及查詢，通過直觀的圖片形式展現給領導決策層。

根據用戶分析的需要，醫保對賬的OLAP設計，見圖3。

4系統功能

4.1醫保患者匹配成功患者分析 主要是對普通門診、門慢、門特、普通住院、單病種的醫保數據進行相關分析，展現出醫保PJ3系統與HIS醫保患者可匹配項目，此處不僅是匹配醫保患者的總金額及醫保記賬金額，同時匹配患者的姓名及結算方式，可分析醫院可匹配率是多少。更好的掌握醫保結算患者的情況。

4.1.1門診醫保并發的匹配分析，見圖4。

4.1.2住院醫保患者的匹配分析，見圖5。

4.1.3人工晶體的匹配分析，見圖6。

4.2 HIS醫保患者未能PJ3醫保患者匹配分析 此功能主要是分析在HIS中結算方式屬于醫保患者但是PJ3確未返回此醫保患者的結算記錄，此種情況最需要引起醫院注意，或是醫保結算類型HIS和PJS不匹配的情況，從財務角度分析，HIS中記賬金額未能給到醫院而醫保中心未有此患者的結算記錄，就會虧空這種患者的費用。對醫院造成很大的影響。我們需要分析此類患者的原因，如若是未能上傳給醫保局或是上傳數據出現紕漏則及時把該患者的明細費用重新向醫保局提出申請，為醫院避免不應該承受的損失。

4.2.1 HIS中普通門診患者未在PJ3系統查找不到數據分析，見圖7。

4.2.2 HIS中普通住院未能在PJ3系統查找不到數據分析，見圖8。

4.2.3核對不上的情況分析，見圖9。

4.3醫保PJ3系統未能與HIS醫保患者匹配分析 主要是分析PJ3系統中醫保患者費用未能與HIS醫保患者匹配的情況，通常情況下，都是PJ3的結算類型與HIS的結算類型不一致，從而反應出HIS的結算類型的準確率到底有多少，HIS的結算類型填寫不準確也直接影響到醫院試算的準確率及財務以結算類型核算的準確率。或是金額不匹配情況，此種情況需及時反應，避免財務上的損失。

4.3.1門診普通醫保PJ3系統未能與HIS匹配情況分析 ，見圖10。

4.3.2普通住院PJ3系統未能與HIS匹配情況分析 ，見圖11。

參考文獻：

[1]蔡穎，鮑立威.商業智能原理與應用[M].杭州：浙江大學出版社，2011.編輯/肖慧