大數據分析在醫院醫保管理中的實踐與探究

摘 要：目的：醫院醫保管理中大數據分析的實踐流程，探究醫藥費用的管理方法。方法：對醫療領域中大數據發展趨勢進行分析，總結醫療數據的應用經驗，加大醫保管理與科室工作的研究力度，歸納總結大數據分析在醫院醫保管理中的應用方法。結果：根據實踐經驗總結歸納并創建了醫保管理大數據系統。結論：在醫院醫保管理的過程中，大數據分析有利于創建信息化與知識庫系統，打破傳統管理模式的局限性，拓寬醫保費用監督控制范圍，規范工作行為。

關鍵詞：大數據分析；醫院醫保管理；應用措施

隨著人們生活水平的提升，國家已經增加了醫療投入與報銷比例，但是，在醫保費用增多的情況下，主管部門的工作壓力較高，如何對醫保費用進行控制成為亟待解決的問題。因此，在醫院醫保管理的過程中，應迎合現代信息技術的發展形勢，合理使用大數據分析技術開展工作，監理數據庫系統存儲醫保數據信息，增強醫保管理工作效果，更好的進行數據統計分析，滿足當前的醫院醫保管理工作需求。

一、大數據分析在醫院醫保管理中的研究背景

（一）大數據背景

大數據是上個世紀八十年代阿爾文-托夫勒所提出的概念，主要利用數據庫軟件工具對資料進行搜集、存儲、分析、處理等。大數據可以容納海量數據信息，具有時效性的優勢，呈現多元化的發展趨勢，應用價值較高。

（二）國內外的發展情況

在2008年西方發達國家就提出了龐大復雜數據需要新方法進行處理。在2012年大數據已經應用在人們生活與工作中，可以改變以往的工作思維與生活方式。且美國醫療行業開始應用大數據分析技術，由此引發了醫療行業的大數據分析浪潮。當前，在醫療行業發展的過程中，國內外主要將其應用在制藥生產、臨床診斷、患者就醫、健康管理等數據分析中，例如：在制藥研究創新過程中，使用大數據分析法進行藥物研發數據的分析，可以加快制藥研發速度，提高研發效率。再如：醫院使用大數據分析方法開展患者的CT檢查成像數據資料的研究，可以快速收集與整理數據信息，并形成標準化的診斷資料，為患者提供電子病歷，提高醫院管理工作質量。

二、大數據分析在醫院醫保管理中的重要性

在2015年10月我國衛生計生委與財政部等部門提出了要監理完善的醫療費用監督與公開機制，并且提出了醫保管理制度，規范工作行為，提升服務質量與業務管理效果。因此，很多醫院在醫保費用管理工作中開始加大資金與技術的投入力度，并創建了數據庫系統，可以滿足藥品管理、住院管理與數據分析等需求。

當前在醫院醫保費用管理系統中，主要創建了事前預防、事中控制與事后管理模塊，創建信息化醫保管理系統，并建立了醫保費用控制知識庫，針對患者的診療流程進行規范，提高檢查工作合理性，保證費用支出的準確管理。在此期間，結合醫院綜合管理需求，創建醫保額度、醫保辦理與智能化審核系統，聯合醫保主動審核管理體系實現全過程控制目的，醫保管理部門可以在決策支持系統中，針對零散的數據進行整合處理，結合不同科室關注點區分數據系統，抽取與加工成為新型數據機制。同時，結合具體的業務特點進行自助配置，能夠促進應用程序與系統接口的連接，并實現歷史數據問題的全面分析目的。由此可見，在醫院醫保管理過程中，大數據分析技術的應用較為重要，有利于提高醫院醫保費用控制效果，幫助各個科室統計分析醫保費用數據信息，針對性的開展管理工作，因此，醫院在醫保管理期間需合理使用大數據分析技術，編制完善的計劃方案，嚴格控制醫保費用。

三、醫院醫保管理中大數據系統的設計分析

（一）系統構架設計措施

在設計系統構架的過程中，應總結豐富的大數據分析技術應用經驗，結合醫院醫保管理工作特點，針對性的設計系統架構。在門診系統架構設計的過程中，需融入藥品數據分析、檢查數據分析、材料數據分析與檢驗數據分析模塊，通過大數據分析技術的應用，提高門診系統架構的設計效果。在住院收入系統架構設計工作中，需融入藥品數據分析、檢查數據分析與檢驗材料數據分析模塊，并建立基礎層系統、支撐層系統與應用層系統，滿足當前的醫院醫保費用管理需求。

（二）關鍵技術與大數據分析技術

在醫院醫保決策支持系統設計的過程中，應用大數據分析技術有利于進行多種數據來源的管理分析，設計數據源系統視圖，采用數據接口設計方法，對各類數據源進行視圖導入，完成數據抽取與合并工作，最終可以為決策支持系統提供數據倉庫。例如：使用ETL技術進行數據接口的設計，及時抽取業務生產系統數據信息，將其融入到數據倉庫，并完成數據匯總、對比一體化管理任務，提升服務質量。通常情況下，數據倉庫與業務系統數據庫之間呈現相互獨立的狀態，規避數據查詢對醫院業務管理的影響，結合事務處理要求設計不同的數據庫系統，采用主題大數據分析方法針對歷史數據進行分析，為醫院醫保管理提供準確決策依據。

（三）完善系統功能與流程

在醫院醫保管理大數據系統設計過程中，應結合醫保管理工作需求，創建臨床醫生的醫保指標數據機制，動態化進行調整。首先，在年初將控制醫院年度總費用作為主要目標，創建醫保管理系統，結合各個科室的業務量與上一年度的費用控制情況，將具體的任務分解到每個科室。其次，要求臨床工作人員為患者開立處方或是檢查的過程中，應科學使用醫保知識庫接口，根據具體的規定智能化系統會提醒項目缺陷，為工作人員提供修改建議。同時，工作人員還可以在醫保系統中查詢當月的醫保指標，在增加費用之后系統及時進行數據的更新，便于控制醫保費用的支出。例如：在出現超量或是不符合醫保報銷項目的時候，系統會發出提醒。最后，醫保管理部門可以在醫院決策系統的支持下，針對科室與患者病情數據進行對比分析，并綜合開展臨床科室的評分工作，明確處方或是藥品是否出現了超標的現象，加大管理力度，提升整體工作質量。

（四）應用效果

醫院在醫保管理的過程中應用大數據分析技術，有利于制定完善的決策方案，實現多維分析工作目的。在臨床醫師開立醫囑的過程中，通過知識庫系統與智能提醒的支持，可及時發現醫囑問題，并采用針對性的方法進行修改。醫保管理部門也可以使用統計數據的方式，及時發現醫保費用應用期間的問題，采取針對性措施彌補不足，并層層進行分析，找到問題的根源，以免再次發生同樣的問題。例如：醫院2017年3月份的醫保金額控制已經達到警示區域，在醫保決策系統分析之后，發現結算藥品嚴重超標，患者的費用不合理，并結合問題原因為醫生操作提供決策。在信息化與數據庫系統合理應用之后，改變以往醫院醫保管理方式方法，提升整體工作效果。

在醫院醫保管理工作中應用大數據分析技術，打破了傳統的手工操作模式局限性，可以針對醫保費用范圍與覆蓋面進行全面控制，將醫保支出額度設置在合理范圍之內，有利于提高醫院醫保管理工作質量，充分發揮大數據分析技術的積極作用。因此，在醫院醫保管理過程中，要想更好的進行費用控制，就要正確使用大數據分析技術，編制完善的計劃方案，確保提升醫院醫保管理工作質量。

四、結論

綜上所述，在醫院醫保管理工作中應用大數據分析技術，有利于醫保管理部門創建完善的決策管理系統，整合各個科室的數據信息，在智能化分析的情況下，總結研究醫保大數據信息管理方式，研發新型醫保管理技術，有利于幫助臨床醫療工作者從根源上控制醫保費用。

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作者簡介：

卜亞楠，濟南市兒童醫院。