大數據視角下醫保管理的創新思考

摘要：隨著醫保系統的不斷完善與發展，逐漸累積了越來越多的醫保信息，產生了大量的醫療數據，包括病人就診記錄、藥物處方、費用報銷等，而大數據的逐漸深層次應用，將這些數據逐漸數字化，為大數據分析提供了基礎。然而，由于醫療數據涉及敏感信息，保護數據隱私和確保數據安全是一個重要的問題，需要防止數據泄露和濫用。因此在醫保管理的大數據應用中，不斷探求更安全有效的大數據支持是十分必要的，這樣可以使得醫療數據的收集、存儲、處理和分析變得更加高效和精確，為醫保管理提供更多可能性，進而為患者提供個性化的醫療建議，從而提高醫保的效率和質量。

關鍵詞：大數據視角；醫保管理；創新思考

在醫保管理過程中，順應科技的進步發展，引入大數據作為支撐，可以有效識別異常的醫療行為、虛假報銷等行為，幫助醫保機構及時發現和預防欺詐，保護醫保資金的安全。同時，還可以監控醫療費用的使用情況，發現異常和浪費，幫助降低醫療費用的支出。更順應時代的發展，為越來越多需要異地就醫的人們提供方便，拓寬醫保服務的廣度，保證醫療服務的質量，進而提高用戶滿意度。綜合來看，利用大數據進行醫保管理在優化資源利用、提高服務質量以及預防欺詐等方面具有重要的必要性，但也需要應對數據隱私、質量和安全等方面的挑戰。隨著技術的不斷發展和醫療數據的進一步積累，大數據在醫保管理中的應用將會更加廣泛和深入。

一、當下醫保管理存在的問題

（一）醫保基金收支平衡的巨大壓力

隨著醫療技術的不斷進步和醫療服務的提升，醫療費用呈現上升趨勢[1]。新的診斷方法、藥物和治療方式的引入，可能會顯著增加醫療支出，導致醫保基金支出增加。藥品價格的上漲可能會導致藥品費用的增加，進一步影響醫保基金的平衡。特別是一些新藥或特效藥，由于其價格可能較高，對醫保基金的支出造成較大沖擊。此外，一些嚴重疾病的治療費用也相當高昂，例如癌癥、器官移植等，這些費用往往超出患者個人承受能力，因此醫保基金需要承擔更大比例的費用。如果醫保基金繳納比例設置不合理或籌資渠道不暢，可能會導致基金收入不足，無法滿足日益增長的醫保支出需求。

同時，隨著人口流動的增加和人們更多選擇到一、二線城市工作，跨地區就醫現象愈發普遍。這不僅導致不同地區之間醫保支出的不均衡，使一些地區面臨更大的醫保費用壓力，還可能影響基金的平衡。另外，不同地區的醫保政策和規定存在差異，患者在跨地區就醫時可能需要適應不同的報銷標準和流程，這不僅增加了管理成本，也可能提高了患者的報銷難度。總的來說，跨地區就醫涉及不同地區的醫保機構、醫院等，包括報銷、審核、結算等多個環節，這種管理上的復雜性可能會增加醫保基金的支出成本。

（二）醫療服務存在違規行為

在醫保管理中，醫療服務違規行為是一個較為嚴重的問題，可能對醫保基金的合理使用和醫療體系的正常運行造成影響。具體的違規行為主要包括以下九個方面：①虛假報銷和欺詐行為，如醫院、醫生或患者故意提供虛假的醫療信息，以獲取不應得的醫保報銷。包括虛構疾病診斷、虛報醫療費用、偽造醫療記錄等行為。②過度治療，如為了獲取更多的醫保報銷，一些醫療機構或醫生傾向于進行不必要的檢查、藥物治療或手術等，這可能增加患者的醫療費用，同時也浪費了醫保資源。③藥品虛開，如醫生過度開具藥方，包括開出不必要的藥物或高價藥物，以獲取更多的醫保報銷。④掛床費、檢查費等費用違規收取，如醫療機構在不合理情況下收取患者額外的費用，例如掛床費、檢查費等，增加患者和醫保基金負擔。⑤分割就診，如為了規避醫保支付上限或者獲取更多的報銷，醫生或患者將一個治療過程分割成多次就診，導致醫療費用過度增加[2-3]。⑥醫生開藥收回扣，如醫生在開藥時收取藥商的回扣或提成，推薦高價藥物，不利于患者的利益。⑦醫院編碼錯誤，如醫院故意編寫錯誤的疾病診斷編碼，以獲得更高的醫保報銷比例。⑧醫療設備虛假使用，如醫療機構虛假使用醫療設備，夸大設備的使用頻率，以獲取更多的醫保報銷。⑨非法開設診所或診療項目，如一些機構或個人非法開設診所或提供不合規的診療項目，從而牟取非法利益。

（三）老齡化現狀阻礙醫保持續發展

隨著人口的老齡化，老年人口的醫療需求逐漸增加，特別是涉及慢性病管理、護理和康復等方面的需求。這可能導致醫保基金支出增加，壓力加大。老年人通常需要更頻繁的醫療服務和藥物治療，這會導致醫療費用增加。高醫療費用可能導致醫保基金支付壓力上升。另外，人口老齡化導致長期護理需求也在增加，這包括家庭護理、養老院護理等。長期護理的費用較高，可能會對醫保基金造成較大壓力。而部分老年人的養老金收入可能難以滿足高額的醫療費用，導致個人負擔增加，也進一步增加了醫保基金的支付壓力。人口老齡化現象加劇，表明勞動年齡人口可能減少，從而導致醫保基金的繳費人數減少。如果繳費人數不足，可能會影響醫保基金的收入。

（四）醫院決策方式滯后

在醫保管理中，醫院決策方式滯后可能會引發一系列問題。首先，這可能導致醫院的醫療服務規劃不足，無法及時調整醫療資源的分配，影響醫療服務的質量和效率。其次，滯后的決策方式可能使醫院無法及時進行醫療質量監控和風險評估，進而存在醫療質量和安全隱患。此外，當醫院的決策方式滯后時，可能無法及時引入新的醫療技術和設備，導致醫院的診療水平滯后，無法提供最新的診斷和治療手段。同時，這種滯后的決策方式還可能影響醫院對醫務人員的培養和管理，導致醫院人才隊伍的發展不足，影響醫療服務的質量，進而影響患者的就診體驗。由于醫保政策可能會隨時調整，如果醫院決策方式滯后，可能無法及時適應新的政策要求，影響醫保報銷和結算等流程。

二、大數據在醫保管理中的應用思路

（一）大數據分析在醫保管理中的意義

大數據分析可以幫助醫保部門和醫療機構實現精細化管理。通過對海量醫療數據的分析，可以深入了解患者的需求、醫療服務的實際情況等，從而有針對性地制定政策、優化資源配置、改進服務流程。同時，大數據分析也可以幫助發現醫療欺詐和虛假報銷等風險行為，提高醫保系統的風險識別和控制能力，防止不當行為對醫保基金的損害，保障醫保基金的健康運行[4]。此外，大數據分析還可以全面分析醫療資源的分布和使用情況，優化醫院布局、醫生配置和設備采購等，提高醫療服務的效率和質量。通過為政府、醫保部門和醫院提供科學的數據支持，大數據分析可以幫助決策者做出更明智的決策，制定更合理的政策和規劃，推動醫保體系的改進和發展。基于大數據分析，還可以根據患者的個體特征和疾病情況，提供個性化的醫療方案和治療建議，提高醫療效果，減少不必要的醫療費用。同時，大數據分析還可以監測醫療服務的質量和效果，及時發現問題并進行改進，推動醫院提升醫療服務質量，滿足患者的需求。最后，大數據分析還可以基于歷史數據和趨勢預測未來的醫療需求，幫助醫保部門和醫院進行資源規劃、政策制定等。

（二）大數據運用到醫保的操作機制分析

將大數據運用到醫保的操作機制可以涵蓋多個方面，從數據收集、分析、應用和監控等環節來進行設計和實施。首先，需要建立數據采集系統，從各醫療機構、藥店、醫生、患者等來源收集醫療數據，包括就診記錄、藥物處方、醫保報銷數據等。這些數據可以來自醫院信息系統、藥店系統、電子健康檔案等。不同數據來源的數據需要進行整合，確保數據的完整性和準確性。其次，收集到的數據需要進行存儲和管理，可以采用云存儲或大數據平臺，以確保數據的安全性和可靠性。同時，由于收集到的數據可能存在噪聲、錯誤或不一致性，需要進行數據清洗和預處理，包括去除重復數據、填補缺失值、糾正錯誤數據等，以確保數據的質量。在清洗和預處理后，可以利用數據分析和挖掘技術，對醫療數據進行深入地分析，識別模式、趨勢和關聯規則。這可以包括利用機器學習算法進行預測、分類、聚類等分析，以發現患者用藥模式、醫療服務需求等。最后，利用大數據分析可以實時監測醫保數據，識別異常模式和風險行為，包括虛假報銷、欺詐行為等。一旦發現異常，可以及時采取措施進行風險控制。另外，將分析結果以圖表、報表等形式進行可視化呈現，便于決策者直觀地了解醫保情況，做出合理決策。綜合來看，大數據在醫保領域的應用涉及多個環節和階段，包括數據采集、整合、分析、應用和監控等多個方面，可以幫助醫保系統更好地管理醫療資源、提供優質服務、控制成本和風險，實現醫保的可持續發展。

三、大數據在醫保管理中的具體應用

（一）注重事前預防，構建數據審核新模式

在醫保管理中，大數據可以應用于構建事前預防和數據審核的新模式，從而提高醫保管理的效率和準確性。首先，可以開發自動審核算法，利用大數據分析和機器學習技術識別異常模式和規則，自動判斷是否需要進一步的審核。通過深入分析醫保報銷明細數據，識別潛在的問題，如重復申報、超出標準費用等，并對病例進行對比分析，確保報銷的合理性。其次，建立一個申訴復核系統，允許定點醫療機構提出申訴，并對申訴進行復核檢查。這可以通過在線溝通、上傳資料等方式實現。另外，建議建立在線平臺，以保證醫保部門和定點醫療機構可以在平臺上進行溝通、咨詢和反饋，解決問題，提高溝通效率。在條件允許的區域，可以引入第三方評審機構，獨立地對醫保報銷數據進行審核，提高審核的客觀性和中立性，同時解決醫療機構對審核結果不滿意的問題。

（二）加強事中監控，推進在線全程跟蹤

在醫保管理中，通過大數據加強事中監控并推進在線全程跟蹤，有助于實現更加精細化和實時化的醫保管理。為了實時監控醫保報銷申請，需要建立實時的在線報銷申請監控系統，并利用大數據技術對各類申請數據進行分析，如患者信息、就診記錄、藥物處方等，以及時發現異常情況，進行事中審核。同時，建立標準的醫療服務項目和藥品目錄庫，將各種醫療服務、藥品和診療項目進行分類和編碼。對醫療機構的診療行為和藥品使用進行實時監控，確保醫保范圍內的服務和用藥符合標準和規范。基于大數據分析，建立實時審核預警機制，當醫保申請中出現異常情況或高風險指標時，系統可以自動觸發預警，提醒審核人員進行進一步的審核和核實。此外，為減少身份造假和醫保欺詐行為，引入自動核驗技術，如人臉識別、身份證識別等，實現在就醫、購藥等環節的在線身份核驗。

（三）強化事后監管，嚴格現場稽核

利用大數據分析技術，對醫保數據進行深入分析并識別異常模式和規律。例如，可以分析醫保報銷數據，發現異常高額報銷、頻繁報銷等情況，從而指導事后監管工作的重點。以醫保大數據為基礎，從問題和矛盾出發，制定具體的稽核計劃和監管方案[5]。這樣可以有針對性地解決醫保管理中存在的問題，確保資源的合理使用和醫療服務的規范。同時，可以建立現場稽核計劃，根據風險評估結果和數據分析，對高風險醫療機構進行定期或隨機的現場稽核。稽核人員可以通過移動終端和大數據系統進行稽核，實時記錄和上傳稽核結果。另外，基于大數據分析，還可以建立醫保風險評估模型，對不同醫療機構、藥店和患者的風險水平進行評估。根據評估結果，有針對性地進行排查和調查，確保醫保資金使用的合規性[6]。將一級民營醫療機構作為重點目標，與區衛計局、市場和質量監管局等部門合作，開展聯合監管和打擊違規行為。這可以強化跨部門合作，實現資源共享和信息互通，提高監管的效力。創新“兩隨機一公開”機制和反欺詐聯動機制等，可以更好地引導醫療機構遵守規范，減少違規行為。這些創新機制有助于強化監管效果，無論是從數據分析、合作機制、監管改革還是創新方式等方面，都有助于提升監管的質量和效果。

四、結束語

大數據在醫保領域的應用涉及多個環節和階段，其應用可以在多個方面帶來積極影響，從資源管理到服務優化，再到成本控制和風險防范，最終實現醫保系統的可持續發展。通過充分利用大數據的分析能力，可以使醫保管理更加智能化和精細化，從而提高患者的醫療體驗，優化醫療資源配置，減少浪費，確保醫保基金的合理使用，促進整個醫療體系的協調發展。同時，大數據的應用也有助于提升醫療機構的管理水平和效率，推動醫療科技的創新發展，以應對人口老齡化等挑戰，為社會的健康服務貢獻更大的價值。

作者單位：許海茹 安陽市殷都區醫療保障局

參考文獻

[1]王曉昕，張媚，許敏，等.基本醫療服務價格的經濟學特征及政策啟示[J].中國衛生經濟，2021，40（6）：36-39.

[2]王海銀，叢鸝萱，謝春艷，等.我國創新藥品醫保支付改革的進展及思考[J].衛生經濟研究，2021，38（1）：47-49.

[3]束嘉俊，黃暉，陳怡，等.基于醫保患三方視角的按病種分值付費SWOT分析[J].衛生經濟研究，2022，39（1）：36-39.

[4]齊天，臧學峰，李學偉.基于SFIC協同治理模型的醫保基金支付與服務的路徑--以重癥醫學醫療團隊研究為例[J].中國中西醫結合急救雜志，2022，29（1）：85-91.

[5]覃英華，李嘉程，張鑫，等.多元協同治理視角下醫保基金監管成效及協同監管創新模式研究[J].中國醫院管理， 2021，41（11）：12-16.

[6]杜燕.關于DRG醫保支付改革背景下的醫院醫保管理研究[J].中文科技期刊數據庫（全文版）醫藥衛生，2023（2）：4-7.