建立适应医保管理发展数据体系的几点思考

张 杰

（中国医疗保险研究会 北京 100716）

建立适应医保管理发展数据体系的几点思考

张 杰

（中国医疗保险研究会 北京 100716）

建立适应医保管理发展的数据体系是今后医保发展的基石。在医保管理理念和要求不断提升，信息化技术突飞猛进的阶段，数据体系建设的思路也需与时俱进。一方面可以应用大数据理念，云技术等思路来规划未来，另一方面也要做好数据标准，提高数据分析能力等基础工作。

医保管理；信息系统；数据体系

医疗保险素有“三分制度，七分管理”的说法，如今制度趋于稳定，人群实现全覆盖，管理的重要性更加突出。现代医保管理离不开信息化的支撑，在信息化、大数据迅速发展的背景下，建立一套适应医保管理发展的数据体系是今后医保发展的基石。

1 医保管理与数据体系

1.1 医保管理的核心与挑战

医保管理的实质是通过统筹管理医保基金支付，来满足与经济发展水平相适应的医疗资金需求，并使制度本身更加公平可持续。简言之，医保管理的核心是应用基金支付手段，提高保障效益，保证基金安全，促进制度公平。

医保管理面临的挑战在于：一方面作为参保人代表和市场主要购买方，如何运用好不同的支付手段，平衡医疗费用与医疗质量的关系，提高基金使用效率；另一方面，作为社会管理者，如何协调落实政策，支持医疗卫生改革，适应社会经济发展，促进社会公平正义，缓解社会主要矛盾。在新的发展阶段，医保管理必须向精细化、规范化、标准化不断前进，才能有的放矢，有据可依，有理服众，而这些都离不开完善的数据体系的支撑。

1.2 医保管理对数据的要求

数据需要通过统计、分析、研究才能转化为管理决策所用，这对数据内容、数据质量及数据范围都提出了要求。医保管理所需数据，从内容看，大致可分为三种类型：一是医疗服务类数据，包括疾病诊断及治疗情况数据，医疗服务使用及费用数据等；二是社会保障类数据，包括制度运行数据，参保人员个人、家庭和社会信息等；三是其它相关数据，如社会成本数据、卫生行业数据、居民健康数据等。从质量看，需要数据原始、准确、全面，最关键的是标准化、可分析。从范围看，数据的时间和空间应与具体业务和管理层级相匹配。

2 数据体系的现状

2.1 现有数据基础

早在2000年，城镇职工基本医保建立之初，医保管理部门就对医保信息系统建设和信息标准作出了规范，提出系统“划分为宏观决策系统和业务管理系统两个部分”。经过十多年的发展，医保信息系统建设取得的成绩有目共睹。目前医保部门已经掌握的数据包括了社会保障类数据和大部分医疗服务类数据，并已经在各地医保信息系统中积累多年。这些数据支撑起了各地基金运行分析等宏观决策支持功能，实现本地就医直接结算等业务管理功能，部分地区还在此基础上扩展了智能监控等模块，极大地提升了医保管理效率和服务质量。

2.2 缺陷与不足

虽然医保信息系统和数据已有长足进步，也能基本满足当前医保业务需求，但从适应医保管理发展，解决面临挑战来看，依然有明显不足。当前医保系统及数据体系还是在按项目付费基础上，以记账结算为主要思路建设而成，即便是智能监控，也大多是一些医疗服务数量和费用指标的监控和分析，缺乏对医疗服务结果和质量的管理，特别是难以适应和支持支付方式改革需求。此外，信息系统和数据体系建设主要关注在具体业务经办上，较少从社会管理者角度出发，统筹考虑，支持宏观决策，解决改革及社会发展问题。

数据内容上，医保部门尚缺乏有关医疗服务结果和质量的核心关键指标，也缺少医疗成本信息、居民健康信息等重要辅助数据，可分析内容和维度较窄。数据质量上，缺乏统一标准或标准执行不严格，数据分析难度大，分析结果时效性和准确性也大打折扣。数据范围上，大多还禁锢在各统筹地区信息系统中，省级及国家医保部门了解情况主要靠统计调查，缺乏全面、明细数据，数据掌握与决策层级不符。

3 几个关键问题

近年来，大数据可谓风起云涌，且不说有多少是概念炒作，其提出的全样本分析及5个“V”（大量Volume、高速Velocity、多样Variety、价值Value、真实Veracity）等理念为解决医保数据体系发展问题提供了思路，而云存储、分布式架构及数据挖掘等技术为实现这些思路提供了手段。这无疑是未来医保信息化和数据体系发展的重要方向。从这个角度，探讨医保数据体系发展的几个关键问题。

3.1 关于数据来源与内容

目前医保部门的数据来源基本都是机构—机构的形式。特别是核心的医疗服务信息，均由定点医疗机构报送。一方面，医保部门难以获得最原始、真实、全面的数据，特别是医疗服务结果和质量数据。在与医疗机构的博弈中，手里可依靠的仅有既往医疗服务数量和费用的数据，这制约了支付方式改革进程，也将影响改革成效；另一方面，这种数据采集形式直接将医保部门与参保人割裂开来，医保部门成了单纯的后台出纳，减少了参保人对医保管理及服务的直观感受体验，也客观上降低了医保部门作为参保人代表和主要购买方的市场主体地位。

当前个人移动互联网终端已进入日常生活的各个方面，极大地提高了服务效率和客户体验度，也成为第一手数据的重要采集平台。医保部门应与时俱进，充分利用。

3.2 关于数据集中与效率

按传统思路，解决数据掌握与决策层级不符的最直接方法就是将数据集中。当前医保数据的最主要特点“不是大数据，而是数据大”。2015年，城镇基本医保6.7亿参保人，享受待遇22亿人次，其中住院8500万次，按门诊次均5条明细，住院次均200条明细，仅医疗服务明细记录数据就将超过280亿条。设想将这些数据集中到国家层级统计分析，需要投入多大的组织成本和硬件成本，是否具有可行性。

云技术正是为解决超大量数据存储、计算的成本和效率问题而孕育产生的。利用网络，将现有硬件、软件资源整合，按需所用，灵活便利。按照云技术理念和思路，通过金保专网，整合各地医保部门现有硬件资源，实现系统内数据共享，不仅解决数据掌握与决策层级不符问题，也将让各地医保部门了解全国整体及其他地区情况，有力促进医保管理全国一盘棋。

3.3 关于数据标准与质量

医保管理涉及每位参保人的实际待遇甚至是健康权益，商业化大数据的目的只是通过数据挖掘发现规律，开发商业价值。所以相对于大数据通过数据量来解决数据质量的思路，医保管理所需数据不仅需要量，更需要质量。数据质量的基础在于数据标准，没有标准的信息化只能算是数字化，按统一标准记录的数据才能被计算机准确识别，进行统计分析，实现价值。

当前制约数据在医保管理中发挥作用很重要的一点就是数据标准化问题，特别是医疗服务类数据的标准。标准编制和实施是技术性强、工作量大、维护繁琐的基础工作，必须有强有力的领导和支持，自上而下，统一规划，强制执行，才能保证顺利推进，为今后发展打好坚实基础。

3.4 关于数据分析与价值

数据的应用和发展相辅相成。数据体系建设的最终目的是为了应用。数据要得到充分应用就必须进行充分研究，这需要有对应的人力资源。如同可以通过云技术来解决资源和效率问题，同样可以通过发挥社会研究资源来解决数据分析和价值问题。

管理部门通常从信息安全、数据所有权等角度考虑，采取相对保守的数据管理政策。信息安全至关重要，但其只是个管理问题，不应因噎废食，制约数据应用发展。当前情况下，建立局部范围内有效管理的数据分析研究体系，能够利用社会研究资源，对数据进行充分研究，挖掘更广泛价值，将对推进医保管理发展起重要积极作用。

4 结论与建议

既是自身发展使然，也是社会环境变化，医保管理已面临新的发展阶段。作为医保管理基础支撑的数据体系，也需面对这一发展变化。数据体系建设涉及方方面面，改变也不能一蹴而就，做到适应管理发展要求，需要长远考虑，提前布局，特别是要转变一些传统思维。一是角色定位转变。数据不再是简单的用于按项目记账结费和基金运行分析统计，需要承担起支撑医保部门与医疗机构在医疗服务市场博弈的责任，也需要发挥支持社会管理和医疗卫生改革的作用。二是建设思路转变。信息技术突飞猛进，为解决传统数据体系发展瓶颈提供了思路和途径，在新技术日新月异的背景下，医保数据体系建设需要一个开放的姿态，与时俱进。三是研究体系转变。建立一套完善的管理体系，发挥社会研究力量，充分挖掘数据价值，为我所用，不仅能够更好地服务于决策管理，也将促使数据体系本身不断完善。这里也需提出，无论如何转变，数据质量永远是基础，信息标准化是前提。

[1]徐国华,赵平.管理学[M].北京：清华大学出版社,1994.

[2]劳动和社会保障部.关于印发城镇职工基本医疗保险管理信息系统建设指导意见的通知(劳社厅函[2000]30号)[Z].2000.

[3]维克托·迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].浙江：浙江人民出版社，2013.

Thinking on Setting Up a Data System Adapting to the Development of Medical Insurance Management

Zhang Jie
(Health Insurance Research Association of China, Beijing, 100716)

Setting up a data system adapting to the development of medical insurance management is a foundation for the development of medical insurance. During period of continuous improvement of medical insurance principle and requirements and fast development of information technology, the idea of data system needs to be advanced with time. On one hand, the concept of big data and cloud technology can be used for future plan; on the other hand, the basic skills such as data standardization and data analysis should be improved.

medical insurance management, information system, data system

F840.684 C913.7

A

1674-3830（2017）1-23-3

10.19546/j.issn.1674-3830.2017.1.006

2016-11-20

张杰，中国医疗保险研究会技术标准部副主任，主要研究方向：医疗保险管理、技术标准。