探讨新时期大数据分析在医院医保管理中的具体运用

2020-07-01何倩

中国卫生标准管理 2020年11期

何倩

随着经济发展的不断前行，生产力的持续发展，国家也加大了对社会保障和医保方面投入，逐步实现全民医保，这在一定程度上导致了医疗机构的医保患者增加，但有限的医保基金和患者高要求的医保消费之间的矛盾也日益显现出来，加上部分医疗机构中某些医务人员为了创收，增加经济效益，套用医保基金，过度诊疗，直接加大了医院医保管理工作的难度[1-2]。当下大数据时代已悄然融入各个行业，相关部门和人员也逐渐重视对医院医保的合理化管理。凭借着计算机技术的成熟和发展，大数据的分析技术也已在各个领域中呈现出良好的发展态势，大数据技术在临床的医保管理工作中占有重要地位[3]。但也存在很多问题，致使应用效果并不理想。本文将简要分析当下大数据分析在医院医保管理应用中存在的问题，并探讨其临床应用。

1 当下医保管理中存在的问题

1.1 医保基金收支平衡的巨大压力

随着经济和居民人均收入的增加，也进一步提高了居民的医疗保障意识，良好的生活状态也促使人们更关注自身健康问题，加之国家启动了各项惠民政策，引导越来越多的居民参与医疗保险，医疗观念的极大转变使得居民参保医院增强，这就加大了基本医疗保险的支出规模，也从一定程度上加大了医院医保基本收支平衡的压力[4]。

1.2 部分医疗服务中的违规行为

临床中过度治疗、过度检查和临床大处方等负面因素的出现都会致使医保支出增加。据调查显示，部分医疗机构还存在骗取医保基金的现象，如：轻病住院、分解住院、冒卡住院、虚假就医等个人与医疗机构之间的非法协议关系。这严重干扰医保管理工作的有序运行，破坏了其他参保人员和机构的根本利益，加大了医保压力[5]。

1.3 医保支付风险的急剧增加

临床中的化验、检查、治疗和用药超出了实际治疗、诊断的需求被称为过度医疗。这不仅会加大患者的经济压力，也是严重浪费临床医疗资源的恶劣行为。会致使医保资金的大量流失，也干扰了医院医保的管理工作[6]。

1.4 老龄化现象对医保持续发展的阻碍

老年群体人数急剧增加，老龄化现象的日益加重是我国的基本国情，这就令医保参保人员的缴费额远远低于人均支付额，因而医保基金的状态始终处于高风险之中；并且老年人健康状况堪忧，临床支付额也居高不下[7]。这些情况制约着医保的持续发展。

1.5 医院决策方式的滞后

居民医疗意识的增强，医院规模的扩大都推动着医院对管理模式和决策方式的改变。但部分医院仍沿用传统的决策模式，即管理人员凭借自身过往经验来决策日常工作，显然已不能满足对日益增加的数据和患者数量的管理，进而导致医院发展受阻[8]。

2 大数据分析在医保管理中的应用思路

2.1 不同层面的大数据分析在医保管理中的思路

可以通过从微观、中观、宏观三个层面探讨大数据分析在医保管理中的运用。从微观层面来看，为使医保经办机构工作的有效开展，能获取到可靠的稽查管理数据，可以通过大数据分析获得不同医院的指标排名数据。从中观层面来看，对不同定点医疗机构的监督方式有以下两种：（1）依据不同医院的级别排序，对各个经办分中心支付情况的管理依照合理的制度和管理办法，同时将排名情况做公示。（2）通过对医院结算费用出现较多的检查项目，以及参保人员集中的患者的疾病种类加以分析门诊的特殊疾病情况，通过对这些数据的分析排名，支付费用得出占比最多的疾病类型，再由监管部门获得大量不同级别医院的门诊数据，进而保障医疗付费方式的变革[9]。从宏观层面来看，通过大数据分析可以快速的掌握参保就医人员所患疾病种类，所花费的看病诊疗费用，以及就医的医院级别等信息，并对这些数据加以收集整理，充分分析后就可以了解到目前国家出台的医保政策是否适合老百姓，是否顺应社会的发展，国家的国情等。换言之是对现有医保政策运行效率的有效监测，也为补充和更改医保政策提供了助益。促使政府构建更符合社会发展的相关政策。

2.2 大数据运用到医保的操作机制分析

对于大数据运用到医保的实际情况，需要通过智能审核系统来提高医保管理效率，同时又可以提高工作质量，构建大数据智能操作机制[10]。（1）快速审批和拨付机制。有些医院的医保办公的人员较少，无法满足医疗机构实际发展的要求，会使得申诉时间加长，垫资的拨款效率低的现象。重新制定审核拨付流程，首先需要规则，需要满足依据、数字化程度和人工复审等要求，审核结果分为违规、可疑可申诉、可疑仅展示这三种类型情况。然后每个月根据智能审核系统将医疗机构申报的医疗费用进行核算，这样审核的费用才是符合规定的（合规费用约占申报清算费用的合理的比例，动态调整，根据多年经验来总结）可快速将垫资拨出，而在审核的费用不符合规定时（违规费用约占申报清算费用的合理的比例，动态调整，根据多年经验来总结）自动扣款，对审核结果为可疑可申述的费用（可疑可申述费用约占申报清算费用的合理的比例，动态调整，根据多年经验来总结）可以采取暂扣款，需要等医疗机构申诉、医保局复审后，才能实扣和第二次拨款。做到了对符合规定费用的“月清月结”、可疑可申述费用“季清季结”，明显减轻了医疗机构的资金压力。（2）医保数据收集与共享。要从多个方面参与进来、还需要多方面共同治理。在制定规则和维护的时候需要从行业主管部门、定点医疗机构、专业院校专家中取得意见，为了使得智能审核规定的科学性和合理性。还要针对智能审核中扣款的医疗机构申诉、医保局复审的步骤，在进行交流之后确定扣款的共同意见，将智能审核落到实处。如根据中医饮片很有地方特色的特征，可以委托医药管理局根据本市的情况制定符合的实际中医饮片的规格量。在争取意见的同时也可以增强医疗机构对规定的认可程度，有些医疗机构还会将智能审核的规定作为质量内控和绩效考核，帮助医保从单向管理转变为共同管理，积极整改医疗机构。（3）规则动态调整机制。建立周例会议审定大数据运用在医保管理中的问题，医保局的立场是要从问题出发，将医院和医保经办机构等各方对智能审核过程中需要的规则、系统提出的意见进行收集，需要每周进行一次对相关问题提出整改意见的会议，为了将智能审核体系进行更好的完善[11]。每个月对规则进行新的整改，每一次调整都需要满足“初配、测试、验证、签批、发布、启用”6 大流程进行系统管理，留存备案相关过程以文档形式，保证规则是有根据性的。通过上述3 个作用机制提高大数据在医保管理的有效运用，提高管理水平。

3 大数据分析在医保管理的具体应用

图1 大数据系统设计图

从图1 可知，一个关键技术可以处理不同数据源中系统数据，而且在这些数据中需要通过多种方式相结合的形式对决策产生影响[12]。关于系统功能和流程设计，为了使临床医生获取更多更新的医保咨询，保证自己的工作内容符合医保政策，可以将急诊和门诊医生作为接口，由他们作为信息的传递者。在为患者提供处方、检查、检验时可以更加智能化。关于医生站，对于医疗指标应用状况的观察可以通过对实时更新的每一笔费用来进行，系统会对不满足医疗报销的项目做提醒。因此，大数据分析的运用给医保管理工作带来便利，也使医保管理工作的水平上升到了新的高度。大数据在医保管理中的作用，主要通过构建数据管理系统，智能辅助审核系统，目前医保的系统逐渐完善，构建事前、事中、事后三方面的管理措施：（1）注重事前预防，构建数据审核新模式。构建数据需要智能审核系统的协助，智能审核系统对多量医保报销单据及明细数据进行全面的、详细的、规范的和精准的审核。而且还需要对定点医疗机构提出的申诉进行复核检查，做到医保、医疗机构的在线沟通。同时有条件的区域，还可以设立一个第三方评审制度，当定点医疗机构有出现对评审结果不满意的，可以提出第三方评审进行信息化评审。在医疗服务数据审核的新形式下，可以节省人力和提升效率，还可以及时查出不合理的诊疗、住院、用药、收费等情况。（2）加强事中监控，推进在线全程跟踪。构建医院药品的目录库、诊疗项目库、医用材料库、医用设备库、医保服务医师库、疾病诊断代码库、定点机构基础信息库和审核与监控规则库等基础数据库，将标准和规范的采集相关信息，做到实时在线监控的基础数据指引体系。对区域内的“两定”机构需要实施全面监控，实时观察医保服务。医师服务、参保人就医购药和医保经办机构履职行为的监管。在医保大数据下，可以发掘出那些离群数据，可以找出医保经办和医疗服务出现的矛盾问题，可以更好地完善医保经办机构审核，预警制度、完善决策。（3）强化事后监管，严格现场稽核。第一，以医保大数据作为基础，从问题、矛盾作为方向，制定合适的计划方案。根据制定好的稽核计划和市局稽核任务及投诉举报案件，做好稽核事件。第二，大数据中对一级民营机构作为重点目标，做好与区卫计局、区市场和质量监管局的合作，可以在区域里的医疗机构进行相关违规事件的打击活动，做到对违规行为的“精准打击”。因为经办服务超负荷运转、供给能力不够、监管可及性差、某些医疗机构骗取医保基金等不良问题，而在区医保局需要做到以构建群众满意的社工服务体系为标准，加强对医保监管模式的改革，提高医保治理能力，帮助医疗服务更加的正确规范。大数据分析的能力要加强，提高大数据筛查的准确性；拓展智能审核、实时监控、社会监督平台，加强对移动数据设备的研究分析，更好的检测医疗服务的动态信息，提升医保治理的智能化；改革工作方式，改善信息收集和社会监督渠道，创新“两随机一公开”机制、反欺诈联动机制、第三方审计机制，建立全方位多层次的医保基金监管体系。