大數據時代的醫保管理帶給我們的思考

陳志寶

摘 要 在信息技術快速發展的今天，“互聯網+社保”得到了一定的完善，除了常規的錄入、查詢及修改外，如何全面通過大數據去發現醫保基金運行過程存在的弊病，進而為控費管理提供依據，是我們現階段亟待解決的一個問題。本文以淺析大數據時代的醫保管理帶給我們的思考作為切入點，在此基礎上予以深入的探究。

關鍵詞 大數據時代 醫保管理 思考

一、大數據可以輔助我們找到哪些問題

（一）現階段醫療保險領域的狀況

近年來，醫療費用呈幾何形遞增是擺在我們眼前的問題。伴隨國內醫療體系改革的持續完善，我們同樣面臨著十分嚴峻的局面。據調查表明，近20年，國內醫保基金的年均支出費用提升幅度超過19個百分點，但是同期我國國內生產總值年均增幅僅為11個百分點。對于此問題，上級系統無法長時間承受。“看病難、看病貴”已成為大眾熱議的話題。所以，運用有效的舉措控制醫療費用的增長是我們現階段的側重點。

（二）經大數據分析可以找到問題的根源

依附大數據，可以對相關醫保運行參數進行分析和整理，我們嘗試從下述幾方面去找到其內質問題，在此基礎上構建有效的控費管理機制，進而降低不合理醫療費用的發生率，緩解醫保基金支付與病人看病難的問題。

在實際工作過程中，統計醫療系統運行參數時我們發現，個別醫療系統存在為了指標而通過變通方式去達到指標的行為，此類舉措嚴重損害了病人的利益。例如，個別醫療系統存在指標紅線，通過相應的措施減少考核指標費用的問題。此類問題一般體現在下述幾方面：第一，醫療系統的醫療費提高，不過為控制次均考核指標，把醫保支付的費用劃分到自費中，進而提高住院病人的負擔。個別醫院把醫保經辦系統有可能會拒付的費用劃分至自費中，抑或將那些不作為一般用藥的輔藥劃分至自費中，同時把個別貴重檢查作為普查內容，進而劃分至自費中，上述問題直接造成自費金額大幅度遞增，個人負擔率較大；第二，分解住院復住比例，增加服務人次。舉例說明，某三級醫院內科，病人住院天數均不超過兩個星期，在對此科病例的入院及出院時間予以統計過程中發現，再次住院的病例中有超過70%的患者間隔住院時間為8天。通過此類方式，醫院不但規避了費用分擔，同時還確保自身醫療費用及收益的增長。

常規工作過程中，經過對比同級醫療系統的檢查費、藥品費、手術費、治療費以及材料費占比發現，因為衛生部門與醫保協議中對貴重材料及藥占比有考核指標，所以個別醫院經過增加其他費類占比減少以上兩類指標，所以也增加了整體醫療費。舉例說明，個別三級中醫類醫院檢查費占比最低為14個百分點，同時最高可超過24個百分點；某二級醫院檢查費占比超過34個百分點，超過同級醫院近100個百分點。醫療部門的此類行為雖然匹配于衛生系統及醫保協議中的指標，不過卻從根本上導致了醫保基金的無故支出，給基金造成了一定的損失。

經過對服務量有一定提升的醫院進行分析，我們發現，個別醫院控制了收治住院病人的門檻，進而收治“小費用”病人。舉例說明，個別三級醫院，年均服務量超過標準60個百分點，以床日費用做基點予以分析，住院費用在三天的病例超過33個百分點，因為住院服務人次的提高，相關的二級指標都被不同程度的拉低，次均費用都未達到指標的20%。通過此舉，醫院在指標考核過程中就不會導致主要考核指標超標的問題，進而降低超標分擔的風險，不過此類方式增加了醫保基金支付的投入。

二、通過大數據進行控費管理

通過大數據進行控費，根據參數分析找到問題的根源。所以，我們需要在進行參數分析的基礎上去實施，盡可能按時分析定點醫療系統的實際運行參數，依附城職及城鄉差異化險種，分別與協議指標作對比。其對比的內容涵蓋個人負擔率、人次人數比、服務人數。在此基礎上，需要實施同級、同類醫院間的總費用對比，同時要對一家醫院當期運行參數和歷史同期作出對比。

進行參數分析的先決條件，即先對參數實施分類收集，明確實施分析的協議時間，在此基礎上從醫保業務機制抽取以往醫保住院及門診等實際運行參數為基點，并構建相應的模型。

對實際運行狀態有了一定的了解后，對參數進行深加工，依附現階段醫保基金的管理體系，對定點醫療系統依附于醫院規模及性質進行劃分，把相關參數的組內均值作為考核基礎，針對無法參考組內平均值的考核內容，選取同一家醫院同期歷史考核的參數作為考核指標。在制定標準后，把實際運行參數依附于協議管理內的算法予以加工，進而計算出有效的參考數據，同時把計算出的數據和歷史同期比對，這樣即可篩選出需要重點關注的醫療系統。

經過對參數的比對能夠體現出個別醫療系統基金使用有效性低，城職及城鄉費用、同級醫療系統費用、各項費類占比均截然不同，在總額不超標的狀態下也存在過度治療及檢查的問題，個別醫院通過轉診轉院的手段，進而導致病人個人負擔大等問題。

三、相關建議

利用大數據分析找到問題后，對各醫療系統費用不合理的問題，我們要提供有針對性的控費建議，進而輔助醫療系統進行合理的控費管理。可以建議次均較低，對病人個人負擔率較高的醫療系統依附于“三目”進行管理，進而從根本上減少病人個人所負擔的資金；藥品費占比較大、輔助用藥使用量大的醫療系統，控制不必要輔助用藥的使用。

大數據環境中，在既有控費管理項目的先決條件下，和軟件企業交流，通過大數據提供更為開放且有針對性的控費管理理念，使控費管理更為全面、合理。

四、結語

近年來，國內醫保基金的年均支出費用提升幅度超過了19個百分點，但是同期我國國內生產總值年均增幅僅為11個百分點。對于此問題，上級系統無法長時間承受。“看病難、看病貴”已經成為大眾熱議的話題。所以，運用有效的舉措去控制醫療費用的增長，是我們現階段的側重點。我們可以運用大數據，通過大數據進行控費，根據參數分析找到問題的根源。在此基礎上采取有針對性的管理舉措，去深化管理，長此以往，可以有效解決“看病難、看病貴”以及醫保基金不必要支付的問題。

（作者單位為昌寧縣人力資源和社會保障局）

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