商业智能分析模式在医保病人住院化管理当中的应用研究

王亮　仇雷　谈永奇

摘 要：目的：通过搭建商业智能分析平台，实现对医保住院病人管理工作进行实时监控与干预。方法：通过建立医保业务数据仓库，使用商业智能（BI）分析挖掘医保病人住院期间各个方面的信息数据，建立预警监控平台、并提供多维分析平台。结论：通过应用商业智能（BI）技术，深度挖掘医保病人在住院期间的各个节点信息数据。通过预警平台监控、多维分析等技术方法，及时发现医保病人住院管理方面的存在的各种问题，从而为提升医院内涵质量建设，医院综合科学管理水平，辅助管理决策提供有效信息化手段。

关键词：医保管理；商业智能；决策支持

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）24-0229-02

1 医保管理干预建设的必要性

1.1 医院自身医保管理监管系统建设的不足

伴随医院整体医疗水平的提高，医院住院患者量的不断增加，尤其是全民医保政策的落实，大量的医保患者出现在医院当中。而各地医保中心对医院医保病人的就诊费用管控而出台的各种限制政策也随之加强，尤其是由于自身管理工作的疏忽造成医保年度费用支付拒付情况的增加逐渐成为医院管理部门需要面对的一个难题[1]。由于医院自身不能够充分有效的利用医院信息系统内部积累的大量医保业务数据资源，构建一套完整分析平台对现有医保业务数据进行深度加工转换，挖掘数据背后的隐藏的规律，将数据转换成为有价值的信息，从而造成医保管理干预工作的滞后。

1.2 商业智能（BI）系统的特点

1）即时性

传统手工数据处理时，从数据的采集、整理、分类、到最后的汇总，往往都需要经历较长的时间。但是通过使用商业智能技术，可以实时的从医院的各个分业务系统当中获得最新的数据（如：HIS、PACS、LIS等）。这点对与大量医保病人的业务数据处理分析来说可谓是尤其重要。

2）准确性

由于在医保费用干预中，对费用统计的准确性尤为重要，常规处理时由于手工统计过程中存在一定的失误率，所以在最终数据计算结果的可信度大大降低[1]。但是通过使用商业智能技术，可以建立数据核对机制，以保证数据在即时准确性上的大大提高。

3）自动性

商业智能系统当中包含一整套对数据的处理的功能，从数据抽取、转换、装载（ET）的过程，都可以按照使用者的要求进行设定，整个数据的获得、数据的出来、分析数据的展现，都是自动化，无需手工干预，保证了数据新鲜度。这种自动化的模式，对与需要进行快速分析，做到实时干预的医保费用管控平台来说尤为重要。

4）灵活性

商业智能系统可以以多种方式灵活多样的进行展示，比如可以通过图标和图形的方式进行分析展示。同时可以对数据进行钻取、旋转和切片操作。强大的数据展示的灵活性，对于医保费用干预的直观性起到了积极的作用。

2 商业智能分析模式下的医保费用管控系统体系架构

商业智能的最大的优点是可以快速精确、及时得到信息，从而帮助管理人员做出正确的决策干预。那么在多变的市场环境下，医院必须力争成为市场的支配者，而不是成为市场的追随者。住院病人医保费用管控是医保管理当中的一项重点工作，这项工作对政策敏感度强，需要借助行之有效的手段进行管控和干预。商业智能分析模式依次可以通过高效强大的数据挖掘功能对医保的业务数据进行挖掘分析。根据分析的结果，对医保工作进行医疗服务，服务渠道，工作流程和服务方式。根据预警信息及时获取医保费用信息，提前进行干预和管控，控制医保费用拒付风险，降低因政策导致的无谓的处罚和行政支出。

2.1 医保数据分析平台

据分析平台是该体系架构的基础。我们通过建立以医保交易数据为基础的异构数据仓库，以商业智能数据分析（BI）平台，对住院医保病人的个人基本信息、诊断信息、医嘱信息、费用信息通过ETL数据抽取功能将这些数据整理、清洗、归类。导入到建立好的异构数据仓库里，同时依托当月医保中心反馈的违规病人情况，建立违规问题知识库。将违规病人产生的各项医疗数据同样通过ETL数据抽取功能导入到知识库当中。利用BI系统强大的数据挖掘分析功能对数据仓库当中的数据进行进一步的分析，形成对应的指标。

2.2 医保费用监控预警平台

预警平台是该系统架构核心功能之一，它担负着为管理部门提供有效干预信息提供者的功能。目前大多医院医保管理工作还处在事后处理，不利于医保费用有效控制。而通过商业智能分析提供的预警监控平台，设定相应的费用警戒值和标准值，针对费用达到触发警戒指标的病人进行风险预警。医保管理部门在日常医疗管理中进行管理控制，针对风险进行提前干预。将问题解决在事前和事中，从而大大提高管理部门的管理效率，有助于医院医保工作质量的改进。

2.3 多维度分析模式

传统的医院医保住院管理相关数据大部分是单一指标，有效的组合指标较少，数据分析的高度和深度不够。大部分数据指标都是事后通过人工方式或者传统的EXECL表格经过简单的数据加工而成，分析的数据利用质量和价值都很低。只能为管理人员提供初级决策。商业智能分析（BI），不但可以提供丰富多样的分析手段，如各种图表等，而且可以通过建立各种纬度，进行多维度、多路径的分析钻取数据，逐级深入、发掘问题，辅助管理层决策。根据医保管理工作需要，建立五大纬度，并把各个纬度进行连接，实现住院医保病人费用分析的智能化。

2.3.1 时间维度

作为分析平台的最基础的一个维度，时间维度也是最基本的一个维度。通过设定年度，季度、月、天主要路径。将时间纬度划分科学，从而通过系统轻松的实现不同时间段的医保住院病人的各项指标的同比、环比、趋势等信息，让管理部门轻松掌握医院医保病人的各时段各项指标数据的全面信息。

2.3.2 科室维度

通过建立全院，科室、医疗组、医生的科室维度的逐级挖掘分析体系，通过与时间维度的结合，以医保指标定额为参照标准。实现某个时间段各科室医保住院病人的住院人数、病种量、费用、指标定额等同比、环比及涨幅等情况信息。帮助管理部门掌握从全院到科室再到个人的医保住院病人管理工作的完成情况。管理部门更容易了解科室乃至个人医保工作情况，更容易发现其中存在的潜在风险。

2.3.3 地区维度

通过建立省、市、县（区）等医保病人来源地维度，以医保病人住院时登记的来源地为基础进行分析，了解病人的分布区域。有助于管理部门了解掌握医院在哪些区域的对与医保病人影响力，了解医院医疗市场潜在发展能力。同时结合科室维度的关联，充分发掘科室在各个区域医疗收治上的潜在能力。同时针对医保病人较少的区域，有针对性的进行推广宣传，从而为医院的占据市场主导地位提供有利支持。

2.3.4 病种维度

通过以国际疾病编码ICD-10为基础的疾病纬度，同时结合医保政策里单病种，对住院医保病人的住院费用、住院天数、单病种限额控制等进行分析，有助于管理部门第一时间掌握该病人的费用使用动向，同时结合时间和科室维度更加直观的了解主管医生在医疗诊治上是否与医保相关政策存在潜在的对立风险。

2.3.5 费用维度

该纬度是整个分析平台的核心。通过建立完善的费用分析维度，即一级项目、二级项目、三级项目、明细项目，进行详细的分析，如将该次住院病人的产生的费用合计纳入一级项目，将住院费用分类如：药品费、检查费、化验费、放射费等纳入二级项目。三级项目为医保各险种，如甲类、乙类、丙类、全自费等。通过这种项目维度的建立，结合科室维度和时间维度，可以轻松让管理部门随时了解并掌握到某个病人在某个科室和某个时间内产生的费用，这些费用是否已经超过了医保限定的警戒值，从而防止因费用超标，造成的医保费用拒付的风险的发生，做到事前提示，事中干预，事后有依据进行处罚。提升医保管理水平。

3 商业智能分析模式应用效果

3.1医保管理反馈高效化

通过商业智能分析模式的使用，管理部门可以从多角度、多个部分多种指标进行数据的分析，使管理者可以更加清晰直观、一目了然地发现医保住院病人在医疗管理方面存在的问题，并可以有重点和及时进行管控和干预。商业智能BI可以将根据需求将更多维度的指标数据进行页面整合，可以实时反映医保病人在住院期间以诊疗为主线的各项指标状态，将数据形象化、直观化、具体化[3]。

3.2 医保病人住院费用分析

通过该系统的使用，可以使管理人员，实时及时直观掌握医保病人在住院期间的费用变化情况，以强大的医保指标控制库和违规问题知识库为基础，依托商业智能分析系统强大的数据分析处理能力，可以在短时间内对在院医保病人的费用情况进行自动统计分析，并实时进行预警，有效的杜绝了医保违规问题的发生，真正做到事前提示，事中预警，有效干预。

4 结束语

商业智能是信息化时代的产物，而目前将商业智能推广到医院，并与医院管理强有力的结合起来都已经逐渐成熟起来。我们应该努力推进商业智能的应用，通过挖掘医院海量数据后潜在的内在信息，让商业智能成为医院管理的好帮手，好工具，管理的好利器[4]。

参考文献：

[1] 苗涛.医保绩效控费管理信息系统[J].科技创新导报，2014（3）：77-78.

[2] 胡清和.医院BI分析体系构建研究[J].中国数字医学，2014（3）：22.

[3] 陈崑.黄晶晶.耿仁文.应用商业智能提高医院医保决策管理水平[J].中国数字医学，2015，10（5）.

[4] 黄伟城，衡反修.商务智能多维分析平台在医院的应用[J].中国数字医学，2011，6（9）：86-89.