□文/張慶紅
在醫療機構日常活動中,以醫療為核心的大量數據無時無刻不在產生著,這些數據是零散的、不規律的,具有很小價值,如何從這些數據中提取、挖掘出對醫保管理和基金使用等有價值、有潛力、具有決策指導意義的數據,得到“預見未來”醫保能力的預見性,需要通過醫保大數據分析和應用的人才隊伍的建設。這對于醫保起著基礎性支撐作用。
醫保大數據是從原始數據中抓取、清洗、歸集、環節和環境分析,設置變量,建立模型,再通過分析函數工具的交叉運用,讓變量從整體、隨機、智能設置中使數據表現得更多維、更細化、更充分。這就需要醫保大數據人才對醫療環境、醫保政策、醫療專業及其關聯的環節以及醫療技術都有所熟悉。這不僅是數據技術上的要求,更是對醫療技術及其治療環節的敏銳性和理解力的要求,需要具有一定統計、函數應用、數據信息架構知識和統籌能力的復合型人才。這部分人才建設需要從醫院醫保管理隊伍建設抓起,需要由國家醫療保障頂層設計和醫院管理層規劃來推動。
當前醫院醫保大數據人才極度貧乏,其一是國家管理層面對醫院醫保辦和醫保機構人才隊伍建設、培養發展在頂層設計上存在空白;其二是醫院管理層還沒有意識到大數據深度分析應用帶來醫保管理的利好;其三是對醫院醫保辦機構職能沒有定位、任務要求多樣化、多數醫保辦主任都是護理專業或醫師兼職,對醫保管理,上面怎么要求就怎么做,數據多只提供表面化數據;其四是醫保相關人員自身的思維和追求在一定程度上決定了隊伍層次,導致大數據建設和人才隊伍建設兩者都沒有很好的規劃。
隨著國家醫療保障局的成立,希望從國家層面把醫院醫保隊伍建設和管理機構建設、經辦建設同步重視起來,做到有規劃、有考核、有培養,畢竟醫院大數據建設和大數據人才建設才是醫保基金合理使用最前沿、最基礎的問題所在,也是提升經辦服務能力和政府管理能力的基石。