探討新時期大數據分析在醫院醫保管理中的具體運用

何倩

隨著經濟發展的不斷前行，生產力的持續發展，國家也加大了對社會保障和醫保方面投入，逐步實現全民醫保，這在一定程度上導致了醫療機構的醫保患者增加，但有限的醫保基金和患者高要求的醫保消費之間的矛盾也日益顯現出來，加上部分醫療機構中某些醫務人員為了創收，增加經濟效益，套用醫保基金，過度診療，直接加大了醫院醫保管理工作的難度[1-2]。當下大數據時代已悄然融入各個行業，相關部門和人員也逐漸重視對醫院醫保的合理化管理。憑借著計算機技術的成熟和發展，大數據的分析技術也已在各個領域中呈現出良好的發展態勢，大數據技術在臨床的醫保管理工作中占有重要地位[3]。但也存在很多問題，致使應用效果并不理想。本文將簡要分析當下大數據分析在醫院醫保管理應用中存在的問題，并探討其臨床應用。

1 當下醫保管理中存在的問題

1.1 醫保基金收支平衡的巨大壓力

隨著經濟和居民人均收入的增加，也進一步提高了居民的醫療保障意識，良好的生活狀態也促使人們更關注自身健康問題，加之國家啟動了各項惠民政策，引導越來越多的居民參與醫療保險，醫療觀念的極大轉變使得居民參保醫院增強，這就加大了基本醫療保險的支出規模，也從一定程度上加大了醫院醫保基本收支平衡的壓力[4]。

1.2 部分醫療服務中的違規行為

臨床中過度治療、過度檢查和臨床大處方等負面因素的出現都會致使醫保支出增加。據調查顯示，部分醫療機構還存在騙取醫保基金的現象，如：輕病住院、分解住院、冒卡住院、虛假就醫等個人與醫療機構之間的非法協議關系。這嚴重干擾醫保管理工作的有序運行，破壞了其他參保人員和機構的根本利益，加大了醫保壓力[5]。

1.3 醫保支付風險的急劇增加

臨床中的化驗、檢查、治療和用藥超出了實際治療、診斷的需求被稱為過度醫療。這不僅會加大患者的經濟壓力，也是嚴重浪費臨床醫療資源的惡劣行為。會致使醫保資金的大量流失，也干擾了醫院醫保的管理工作[6]。

1.4 老齡化現象對醫保持續發展的阻礙

老年群體人數急劇增加，老齡化現象的日益加重是我國的基本國情，這就令醫保參保人員的繳費額遠遠低于人均支付額，因而醫保基金的狀態始終處于高風險之中；并且老年人健康狀況堪憂，臨床支付額也居高不下[7]。這些情況制約著醫保的持續發展。

1.5 醫院決策方式的滯后

居民醫療意識的增強，醫院規模的擴大都推動著醫院對管理模式和決策方式的改變。但部分醫院仍沿用傳統的決策模式，即管理人員憑借自身過往經驗來決策日常工作，顯然已不能滿足對日益增加的數據和患者數量的管理，進而導致醫院發展受阻[8]。

2 大數據分析在醫保管理中的應用思路

2.1 不同層面的大數據分析在醫保管理中的思路

可以通過從微觀、中觀、宏觀三個層面探討大數據分析在醫保管理中的運用。從微觀層面來看，為使醫保經辦機構工作的有效開展，能獲取到可靠的稽查管理數據，可以通過大數據分析獲得不同醫院的指標排名數據。從中觀層面來看，對不同定點醫療機構的監督方式有以下兩種：（1）依據不同醫院的級別排序，對各個經辦分中心支付情況的管理依照合理的制度和管理辦法，同時將排名情況做公示。（2）通過對醫院結算費用出現較多的檢查項目，以及參保人員集中的患者的疾病種類加以分析門診的特殊疾病情況，通過對這些數據的分析排名，支付費用得出占比最多的疾病類型，再由監管部門獲得大量不同級別醫院的門診數據，進而保障醫療付費方式的變革[9]。從宏觀層面來看，通過大數據分析可以快速的掌握參保就醫人員所患疾病種類，所花費的看病診療費用，以及就醫的醫院級別等信息，并對這些數據加以收集整理，充分分析后就可以了解到目前國家出臺的醫保政策是否適合老百姓，是否順應社會的發展，國家的國情等。換言之是對現有醫保政策運行效率的有效監測，也為補充和更改醫保政策提供了助益。促使政府構建更符合社會發展的相關政策。

2.2 大數據運用到醫保的操作機制分析

對于大數據運用到醫保的實際情況，需要通過智能審核系統來提高醫保管理效率，同時又可以提高工作質量，構建大數據智能操作機制[10]。（1）快速審批和撥付機制。有些醫院的醫保辦公的人員較少，無法滿足醫療機構實際發展的要求，會使得申訴時間加長，墊資的撥款效率低的現象。重新制定審核撥付流程，首先需要規則，需要滿足依據、數字化程度和人工復審等要求，審核結果分為違規、可疑可申訴、可疑僅展示這三種類型情況。然后每個月根據智能審核系統將醫療機構申報的醫療費用進行核算，這樣審核的費用才是符合規定的（合規費用約占申報清算費用的合理的比例，動態調整，根據多年經驗來總結）可快速將墊資撥出，而在審核的費用不符合規定時（違規費用約占申報清算費用的合理的比例，動態調整，根據多年經驗來總結）自動扣款，對審核結果為可疑可申述的費用（可疑可申述費用約占申報清算費用的合理的比例，動態調整，根據多年經驗來總結）可以采取暫扣款，需要等醫療機構申訴、醫保局復審后，才能實扣和第二次撥款。做到了對符合規定費用的“月清月結”、可疑可申述費用“季清季結”，明顯減輕了醫療機構的資金壓力。（2）醫保數據收集與共享。要從多個方面參與進來、還需要多方面共同治理。在制定規則和維護的時候需要從行業主管部門、定點醫療機構、專業院校專家中取得意見，為了使得智能審核規定的科學性和合理性。還要針對智能審核中扣款的醫療機構申訴、醫保局復審的步驟，在進行交流之后確定扣款的共同意見，將智能審核落到實處。如根據中醫飲片很有地方特色的特征，可以委托醫藥管理局根據本市的情況制定符合的實際中醫飲片的規格量。在爭取意見的同時也可以增強醫療機構對規定的認可程度，有些醫療機構還會將智能審核的規定作為質量內控和績效考核，幫助醫保從單向管理轉變為共同管理，積極整改醫療機構。（3）規則動態調整機制。建立周例會議審定大數據運用在醫保管理中的問題，醫保局的立場是要從問題出發，將醫院和醫保經辦機構等各方對智能審核過程中需要的規則、系統提出的意見進行收集，需要每周進行一次對相關問題提出整改意見的會議，為了將智能審核體系進行更好的完善[11]。每個月對規則進行新的整改，每一次調整都需要滿足“初配、測試、驗證、簽批、發布、啟用”6 大流程進行系統管理，留存備案相關過程以文檔形式，保證規則是有根據性的。通過上述3 個作用機制提高大數據在醫保管理的有效運用，提高管理水平。

3 大數據分析在醫保管理的具體應用

圖1 大數據系統設計圖

從圖1 可知，一個關鍵技術可以處理不同數據源中系統數據，而且在這些數據中需要通過多種方式相結合的形式對決策產生影響[12]。關于系統功能和流程設計，為了使臨床醫生獲取更多更新的醫保咨詢，保證自己的工作內容符合醫保政策，可以將急診和門診醫生作為接口，由他們作為信息的傳遞者。在為患者提供處方、檢查、檢驗時可以更加智能化。關于醫生站，對于醫療指標應用狀況的觀察可以通過對實時更新的每一筆費用來進行，系統會對不滿足醫療報銷的項目做提醒。因此，大數據分析的運用給醫保管理工作帶來便利，也使醫保管理工作的水平上升到了新的高度。大數據在醫保管理中的作用，主要通過構建數據管理系統，智能輔助審核系統，目前醫保的系統逐漸完善，構建事前、事中、事后三方面的管理措施：（1）注重事前預防，構建數據審核新模式。構建數據需要智能審核系統的協助，智能審核系統對多量醫保報銷單據及明細數據進行全面的、詳細的、規范的和精準的審核。而且還需要對定點醫療機構提出的申訴進行復核檢查，做到醫保、醫療機構的在線溝通。同時有條件的區域，還可以設立一個第三方評審制度，當定點醫療機構有出現對評審結果不滿意的，可以提出第三方評審進行信息化評審。在醫療服務數據審核的新形式下，可以節省人力和提升效率，還可以及時查出不合理的診療、住院、用藥、收費等情況。（2）加強事中監控，推進在線全程跟蹤。構建醫院藥品的目錄庫、診療項目庫、醫用材料庫、醫用設備庫、醫保服務醫師庫、疾病診斷代碼庫、定點機構基礎信息庫和審核與監控規則庫等基礎數據庫，將標準和規范的采集相關信息，做到實時在線監控的基礎數據指引體系。對區域內的“兩定”機構需要實施全面監控，實時觀察醫保服務。醫師服務、參保人就醫購藥和醫保經辦機構履職行為的監管。在醫保大數據下，可以發掘出那些離群數據，可以找出醫保經辦和醫療服務出現的矛盾問題，可以更好地完善醫保經辦機構審核，預警制度、完善決策。（3）強化事后監管，嚴格現場稽核。第一，以醫保大數據作為基礎，從問題、矛盾作為方向，制定合適的計劃方案。根據制定好的稽核計劃和市局稽核任務及投訴舉報案件，做好稽核事件。第二，大數據中對一級民營機構作為重點目標，做好與區衛計局、區市場和質量監管局的合作，可以在區域里的醫療機構進行相關違規事件的打擊活動，做到對違規行為的“精準打擊”。因為經辦服務超負荷運轉、供給能力不夠、監管可及性差、某些醫療機構騙取醫保基金等不良問題，而在區醫保局需要做到以構建群眾滿意的社工服務體系為標準，加強對醫保監管模式的改革，提高醫保治理能力，幫助醫療服務更加的正確規范。大數據分析的能力要加強，提高大數據篩查的準確性；拓展智能審核、實時監控、社會監督平臺，加強對移動數據設備的研究分析，更好的檢測醫療服務的動態信息，提升醫保治理的智能化；改革工作方式，改善信息收集和社會監督渠道，創新“兩隨機一公開”機制、反欺詐聯動機制、第三方審計機制，建立全方位多層次的醫保基金監管體系。

4 結語

信息時代下，各個領域對大數據分析技術已廣泛應用，其在醫院醫保管理中也起到了良好的作用，但所面臨的現實問題依然不少，因而為保證提升大數據分析對醫院醫保管理工作的良好影響，還需各方不斷地改進和完善。