建立適應醫保管理發展數據體系的幾點思考

張 杰

（中國醫療保險研究會 北京 100716）

建立適應醫保管理發展數據體系的幾點思考

張 杰

（中國醫療保險研究會 北京 100716）

建立適應醫保管理發展的數據體系是今后醫保發展的基石。在醫保管理理念和要求不斷提升，信息化技術突飛猛進的階段，數據體系建設的思路也需與時俱進。一方面可以應用大數據理念，云技術等思路來規劃未來，另一方面也要做好數據標準，提高數據分析能力等基礎工作。

醫保管理；信息系統；數據體系

醫療保險素有“三分制度，七分管理”的說法，如今制度趨于穩定，人群實現全覆蓋，管理的重要性更加突出。現代醫保管理離不開信息化的支撐，在信息化、大數據迅速發展的背景下，建立一套適應醫保管理發展的數據體系是今后醫保發展的基石。

1 醫保管理與數據體系

1.1 醫保管理的核心與挑戰

醫保管理的實質是通過統籌管理醫保基金支付，來滿足與經濟發展水平相適應的醫療資金需求，并使制度本身更加公平可持續。簡言之，醫保管理的核心是應用基金支付手段，提高保障效益，保證基金安全，促進制度公平。

醫保管理面臨的挑戰在于：一方面作為參保人代表和市場主要購買方，如何運用好不同的支付手段，平衡醫療費用與醫療質量的關系，提高基金使用效率；另一方面，作為社會管理者，如何協調落實政策，支持醫療衛生改革，適應社會經濟發展，促進社會公平正義，緩解社會主要矛盾。在新的發展階段，醫保管理必須向精細化、規范化、標準化不斷前進，才能有的放矢，有據可依，有理服眾，而這些都離不開完善的數據體系的支撐。

1.2 醫保管理對數據的要求

數據需要通過統計、分析、研究才能轉化為管理決策所用，這對數據內容、數據質量及數據范圍都提出了要求。醫保管理所需數據，從內容看，大致可分為三種類型：一是醫療服務類數據，包括疾病診斷及治療情況數據，醫療服務使用及費用數據等；二是社會保障類數據，包括制度運行數據，參保人員個人、家庭和社會信息等；三是其它相關數據，如社會成本數據、衛生行業數據、居民健康數據等。從質量看，需要數據原始、準確、全面，最關鍵的是標準化、可分析。從范圍看，數據的時間和空間應與具體業務和管理層級相匹配。

2 數據體系的現狀

2.1 現有數據基礎

早在2000年，城鎮職工基本醫保建立之初，醫保管理部門就對醫保信息系統建設和信息標準作出了規范，提出系統“劃分為宏觀決策系統和業務管理系統兩個部分”。經過十多年的發展，醫保信息系統建設取得的成績有目共睹。目前醫保部門已經掌握的數據包括了社會保障類數據和大部分醫療服務類數據，并已經在各地醫保信息系統中積累多年。這些數據支撐起了各地基金運行分析等宏觀決策支持功能，實現本地就醫直接結算等業務管理功能，部分地區還在此基礎上擴展了智能監控等模塊，極大地提升了醫保管理效率和服務質量。

2.2 缺陷與不足

雖然醫保信息系統和數據已有長足進步，也能基本滿足當前醫保業務需求，但從適應醫保管理發展，解決面臨挑戰來看，依然有明顯不足。當前醫保系統及數據體系還是在按項目付費基礎上，以記賬結算為主要思路建設而成，即便是智能監控，也大多是一些醫療服務數量和費用指標的監控和分析，缺乏對醫療服務結果和質量的管理，特別是難以適應和支持支付方式改革需求。此外，信息系統和數據體系建設主要關注在具體業務經辦上，較少從社會管理者角度出發，統籌考慮，支持宏觀決策，解決改革及社會發展問題。

數據內容上，醫保部門尚缺乏有關醫療服務結果和質量的核心關鍵指標，也缺少醫療成本信息、居民健康信息等重要輔助數據，可分析內容和維度較窄。數據質量上，缺乏統一標準或標準執行不嚴格，數據分析難度大，分析結果時效性和準確性也大打折扣。數據范圍上，大多還禁錮在各統籌地區信息系統中，省級及國家醫保部門了解情況主要靠統計調查，缺乏全面、明細數據，數據掌握與決策層級不符。

3 幾個關鍵問題

近年來，大數據可謂風起云涌，且不說有多少是概念炒作，其提出的全樣本分析及5個“V”（大量Volume、高速Velocity、多樣Variety、價值Value、真實Veracity）等理念為解決醫保數據體系發展問題提供了思路，而云存儲、分布式架構及數據挖掘等技術為實現這些思路提供了手段。這無疑是未來醫保信息化和數據體系發展的重要方向。從這個角度，探討醫保數據體系發展的幾個關鍵問題。

3.1 關于數據來源與內容

目前醫保部門的數據來源基本都是機構—機構的形式。特別是核心的醫療服務信息，均由定點醫療機構報送。一方面，醫保部門難以獲得最原始、真實、全面的數據，特別是醫療服務結果和質量數據。在與醫療機構的博弈中，手里可依靠的僅有既往醫療服務數量和費用的數據，這制約了支付方式改革進程，也將影響改革成效；另一方面，這種數據采集形式直接將醫保部門與參保人割裂開來，醫保部門成了單純的后臺出納，減少了參保人對醫保管理及服務的直觀感受體驗，也客觀上降低了醫保部門作為參保人代表和主要購買方的市場主體地位。

當前個人移動互聯網終端已進入日常生活的各個方面，極大地提高了服務效率和客戶體驗度，也成為第一手數據的重要采集平臺。醫保部門應與時俱進，充分利用。

3.2 關于數據集中與效率

按傳統思路，解決數據掌握與決策層級不符的最直接方法就是將數據集中。當前醫保數據的最主要特點“不是大數據，而是數據大”。2015年，城鎮基本醫保6.7億參保人，享受待遇22億人次，其中住院8500萬次，按門診次均5條明細，住院次均200條明細，僅醫療服務明細記錄數據就將超過280億條。設想將這些數據集中到國家層級統計分析，需要投入多大的組織成本和硬件成本，是否具有可行性。

云技術正是為解決超大量數據存儲、計算的成本和效率問題而孕育產生的。利用網絡，將現有硬件、軟件資源整合，按需所用，靈活便利。按照云技術理念和思路，通過金保專網，整合各地醫保部門現有硬件資源，實現系統內數據共享，不僅解決數據掌握與決策層級不符問題，也將讓各地醫保部門了解全國整體及其他地區情況，有力促進醫保管理全國一盤棋。

3.3 關于數據標準與質量

醫保管理涉及每位參保人的實際待遇甚至是健康權益，商業化大數據的目的只是通過數據挖掘發現規律，開發商業價值。所以相對于大數據通過數據量來解決數據質量的思路，醫保管理所需數據不僅需要量，更需要質量。數據質量的基礎在于數據標準，沒有標準的信息化只能算是數字化，按統一標準記錄的數據才能被計算機準確識別，進行統計分析，實現價值。

當前制約數據在醫保管理中發揮作用很重要的一點就是數據標準化問題，特別是醫療服務類數據的標準。標準編制和實施是技術性強、工作量大、維護繁瑣的基礎工作，必須有強有力的領導和支持，自上而下，統一規劃，強制執行，才能保證順利推進，為今后發展打好堅實基礎。

3.4 關于數據分析與價值

數據的應用和發展相輔相成。數據體系建設的最終目的是為了應用。數據要得到充分應用就必須進行充分研究，這需要有對應的人力資源。如同可以通過云技術來解決資源和效率問題，同樣可以通過發揮社會研究資源來解決數據分析和價值問題。

管理部門通常從信息安全、數據所有權等角度考慮，采取相對保守的數據管理政策。信息安全至關重要，但其只是個管理問題，不應因噎廢食，制約數據應用發展。當前情況下，建立局部范圍內有效管理的數據分析研究體系，能夠利用社會研究資源，對數據進行充分研究，挖掘更廣泛價值，將對推進醫保管理發展起重要積極作用。

4 結論與建議

既是自身發展使然，也是社會環境變化，醫保管理已面臨新的發展階段。作為醫保管理基礎支撐的數據體系，也需面對這一發展變化。數據體系建設涉及方方面面，改變也不能一蹴而就，做到適應管理發展要求，需要長遠考慮，提前布局，特別是要轉變一些傳統思維。一是角色定位轉變。數據不再是簡單的用于按項目記賬結費和基金運行分析統計，需要承擔起支撐醫保部門與醫療機構在醫療服務市場博弈的責任，也需要發揮支持社會管理和醫療衛生改革的作用。二是建設思路轉變。信息技術突飛猛進，為解決傳統數據體系發展瓶頸提供了思路和途徑，在新技術日新月異的背景下，醫保數據體系建設需要一個開放的姿態，與時俱進。三是研究體系轉變。建立一套完善的管理體系，發揮社會研究力量，充分挖掘數據價值，為我所用，不僅能夠更好地服務于決策管理，也將促使數據體系本身不斷完善。這里也需提出，無論如何轉變，數據質量永遠是基礎，信息標準化是前提。

[1]徐國華,趙平.管理學[M].北京：清華大學出版社,1994.

[2]勞動和社會保障部.關于印發城鎮職工基本醫療保險管理信息系統建設指導意見的通知(勞社廳函[2000]30號)[Z].2000.

[3]維克托·邁爾-舍恩伯格.大數據時代[M].浙江：浙江人民出版社，2013.

Thinking on Setting Up a Data System Adapting to the Development of Medical Insurance Management

Zhang Jie
(Health Insurance Research Association of China, Beijing, 100716)

Setting up a data system adapting to the development of medical insurance management is a foundation for the development of medical insurance. During period of continuous improvement of medical insurance principle and requirements and fast development of information technology, the idea of data system needs to be advanced with time. On one hand, the concept of big data and cloud technology can be used for future plan; on the other hand, the basic skills such as data standardization and data analysis should be improved.

medical insurance management, information system, data system

F840.684 C913.7

A

1674-3830（2017）1-23-3

10.19546/j.issn.1674-3830.2017.1.006

2016-11-20

張杰，中國醫療保險研究會技術標準部副主任，主要研究方向：醫療保險管理、技術標準。