摘要:公立醫院審計具有業務復雜、信息化程度高等特點,其收費數據業務量大、專業性強、隱蔽性高。本文旨在利用現代信息技術,如大數據等,處理公立醫院審計工作中的挑戰。這不僅能夠提高內部審計和審計效率,強化審計監督和管理機制,促進公立醫療的高質量發展,而且還有助于減少公立醫院內部違規行為,樹立其正面形象,為維護社會公共利益發揮重要作用。
關鍵詞:公立醫院;內部審計;大數據分析;物價收費
中圖分類號:F23"""""""文獻標識碼:A""""""doi:10.19311/j.cnki.16723198.2025.07.059
公立醫院內部審計的現狀和存在問題
2022年3月2日,國家衛生健康委發布《進一步加強衛生健康行業內部審計工作若干意見》,提出運用大數據等現代信息技術積極支持內部審計信息化建設的措施。其中包括探索建設集成化的內部審計信息系統,并與其他信息系統實現互聯互通。該意見強調了以用為本開展數據分析,促進審計工作從現場審計為主向后臺數據分析和現場審計并重的轉變。通過數據對比分析,著力發現苗頭性和傾向性問題,從而強化風險感知預警[1]。
公立醫院內部審計作為一種獨立客觀地監督和評估風險的活動,通過運用系統規范的方法審查和評價醫院內部的業務活動、內部控制和風險管理,旨在提高公立醫院的內部運行效率并提升其內部管理水平[2]。然而,由于不同公立醫院受規模和內部架構的影響,規模較大的醫院雖配備獨立的審計科,但人員配置較為精簡,而部分公立醫院則將內審工作委派給財務部門進行。因此,改善傳統的審計方法,逐步將審計范圍從傳統的抽樣審計延伸至大數據全面審計,將成為提高內審效率、加強內審執行力度、發揮內審預期作用機制的有力推動因素。
大數據分析審計的適用情形
數據分析作為獲取審計證據的一種重要方法[3],通過對內部或外部數據進行分析、建模或可視化處理,能夠發現其中隱藏的模式、偏差或不一致,從而有效定位出風險和錯誤的位置。
2.醫保物價審計
隨著醫保、物價、審計部門監管力度的不斷加大,公立醫院內部醫保醫療收費行為雖然不斷規范[4],明顯的超范圍、超標準亂收費行為大幅下降,但實際工作中仍存在著不同程度的“違規”現象。每年的醫保各類檢查往往能查出醫院很多收費不合理的問題。如果醫院內部審計能通過大數據分析提前自查出問題并進行整改,不僅能減少內部違規問題的重復發生,減少對公共利益的損害,還能最大程度地減少事后彌補帶來的巨大影響,樹立公立醫院的正面形象,有效防范醫保基金拒付和違規處罰風險。
2.藥品價格審計
公立醫院除中藥飲片及醫院制劑外,應執行藥品零差價銷售政策[5]。然而,某些公立醫院在執行政策時仍存在藥品及耗材價格高于采購價格的情況。同時,由于公立醫院藥品耗材進銷數據量大,或醫院信息系統設置等存在缺陷,以上問題很難被藥劑等相關部門發現。因此,若能合理利用大數據分析工具高效核查存在問題,并提醒相關部門予以關注,提前做好整改并嚴格執行藥品零差價銷售政策,就能避免違規行為的發生。
3"大數據分析的具體運用探究
本文主要以大數據技術中的SQL語言為例,探究如何自查公立醫院中普遍存在問題。
3.滿足分析需求,多方歸集、整合數據
將數據從醫院his系統、醫保系統中將數據導出[6],運用WPS功能將數據進行整合、歸集、關聯[7]。具體的數據包括:患者年齡、性別、診斷、住院天數、收費明細等字段。"
3.圍繞風險隱患導向,構建數據分析模型
根據醫保部門反饋的存在問題較多且較廣泛的領域,可以找到政策和數據之間的關聯性,并對數據內部以及數據之間的關聯性進行分析。然后將這些數據分析轉化為分析模型,并對模型進行分類整理和固化,以提升審計工作的效率。以下以某縣級醫院為例,針對容易出現問題的方面進行分析模型構建。
(1)醫療服務項目收費頻次分析:將護理費、床位費、住院診查費等項目的收費頻次與住院天數進行對比,以發現服務項目收費頻次超過住院天數的疑點。
(2)超標準收費分析:例如,醫院為患者單獨開展結腸鏡檢查(電子鏡)或胃十二指腸鏡檢查(電子鏡)時,收取全身麻醉全價。
(3)重復收費分析:例如,在開展全身麻醉、氣管切開護理、機械輔助排痰時,同時收取吸痰護理費用。
(4)分解收費:例如,醫院開展腰麻硬膜外聯合阻滯麻醉(2小時及以內)時,同時收取椎管內置管術費用,并將費用上傳醫保系統結算。
(5)超醫保支付政策范圍:例如,超出《國家基本醫療保險、工傷保險和生育保險藥品目錄》使用范圍的藥品使用情況,如左卡尼汀注射液限長期血透患者在血透期間使用支付,百令膠囊限器官移植抗排異、腎功能衰竭及肺纖維化。
這些分析模型的構建可以幫助醫院及時發現異常情況,并采取相應的整改措施,從而提高審計工作的效率,確保醫院收費行為的合規性,減少對公共利益的損害,同時維護醫院的正面形象。
3.3"根據以上風險特點,設計編程語言,開展疑點核查工作
一方面,可以通過逐一對比前臺業務數據、紙質檔案、電子影像資料等的方式,或者采用現場抽樣檢查等方法來核查疑點。另一方面,根據核查反饋的結果,不斷完善分析思路和分析模塊,進一步精準地鎖定疑點和問題[8]。
(1)利用MySQL數據庫查找出出院患者收費頻次異常的情況。
將某縣人民醫院心內科2024年1月出院患者費用明細從醫院HIS系統中導出成Excel表格,進行分析整理。隨后,將該表導入MySQL數據庫中,定義每個字段的類型屬性,例如姓名、性別、科室、科目名稱、費用名稱為varchar類型,年齡、住院號、住院天數、收費數量為int類型,單價為decimal類型,為簡略,將“某縣人民醫院心內科2024年1月出院患者費用明細表”命名為“patient”表。為了查找出科目名稱為護理費、床位費、診查費的患者收費數量超過住院天數的患者信息,需要進行如下編程:
SELECT*
FROM"patient
WHERE"科目名稱"IN(‘護理費’,‘床位費’‘診查費’)
AND"收費數量gt;住院天數
(2)"利用MySQL數據庫查找出出院患者重復收費的情況。
將某縣人民醫院重癥醫學科2024年2月出院患者費用明細從醫院HIS系統中導出成Excel表格,進行分析整理后如圖所示。隨后,將該表導入MySQL數據庫中,定義每個字段的類型屬性,例如姓名、性別、科室、科目名稱、費用名稱為varchar類型,年齡、住院號、住院天數、收費數量為int類型,單價為decimal類型。為簡略,將“某縣人民醫院重癥醫學科2024年2月出院患者費用明細表”命名為“patient2”表。為了查找出同時收取了“氣管切開護理”或者“全身麻醉(2小時及以內)”的患者又同時收取了“吸痰護理”的患者的信息,需要進行如下編程:
SELECT*
FROM
patient2
WHERE
(費用名稱=‘氣管切開護理’OR費用名稱=‘全身麻醉(2小時及以內)’OR費用名稱=‘吸痰護理’)
AND"EXISRTS(SELECT"FROM"patientAS"pWHERE"p2.姓名="patient2.姓名AND"p2."住院號=patient2.住院號AND"p2.費用名稱=‘吸痰護理’);
4"利用好大數據分析工具,提高內審工作效率
公立醫院由于其業務復雜、信息化程度高,其自身信息系統、財務核算系統以及資產管理系統中都承載著海量信息數據。這些信息系統涉及的基礎信息不僅是數據之間的邏輯關系,也是公立醫院經營發展的重要體現。通過分析和挖掘這些數據信息,能夠發現其中隱藏的風險和不足,有助于公立醫院的風險防范[9]。
因此,提高內審人員的數據分析能力至關重要。他們需要不斷學習、掌握數據分析工具的功能,并結合醫院數據的具體需求,靈活運用SQL語言、R語言、Python等工具,針對性地選擇數據分析工具和模型的使用場景,從而提高內審工作效率和質量[10]。這種做法不僅能夠提升內審工作的質量,還能夠提高公立醫院的內部運行效率和管理水平。
5"結語
目前,由于公立醫院內審人員大多為會計、審計等專業,導致部分公立醫院在開展內部審計工作時仍然采用傳統審計方法,容易出現資源浪費和審計效率低下的情況。信息時代,數據分析已經成為必不可少的應用工具。內審人員必須不斷加強業務培訓和外出進修學習,提升自身的專業視角,更新審計方法和方式。單位在招錄人才時應考慮將信息技術人才招聘到審計團隊中,提高審計團隊的多元化,加強與信息等部門的溝通交流,為內部審計提供充足數據支持。通過逐步提升內審人員的數據分析能力,可以推動醫院業務管理的創新,從而充分發揮內部審計的價值。
參考文獻
[1]龍翔凌,吳露,王娟.大數據背景下公立醫院內部審計現狀調研及提升建議[J].中國衛生經濟,2022(5):8992.
[2]祝芳芳,余平,操禮慶,等.大數據背景下公立醫院醫療服務審計模型構建及應用[J].中國衛生經濟,2022,41(11):8690.
[3]陳雙.醫院內部審計文獻回顧與展望[J].商業會計,2023(08):111114.
[4]王雅馨,鮑舒靜,陳曉軍.大數據背景下醫院內部審計新型管理模式構建探索[J].衛生經濟研究,2023,40(05):8689.
[5]祝芳芳,余平,嚴光.公立醫院大數據審計實施路徑的設計與研究[J].財務管理研究,2021(11):6064.
[6]孫媛媛.基于現代醫院管理制度的公立醫院內部審計優化路徑[J].今日財富(中國知識產權),2023(04):122124.
[7]于俊紅,李萍,解雨辰,等.基于大數據背景下的公立醫院內部審計探索和研究[J].衛生經濟研究,2022,39(08):8588+93.
[8]陳德志.公立醫院內部審計工作的問題及策略[J].現代醫院,2022(6):896898.
[9]陳麗瓊.新醫療改革背景下公立醫院內部控制體系構建策略探究[J].商訊,2022(19):132135.
[10]紀凡華.加強醫院內部審計提高醫院財務管理質量[J].財經界,2021(31).