大数据分析在医院医保管理中的应用研究

刘颖

摘 要：2020已经进入决胜小康关键年，百姓生活水平提高对医疗卫生保障的需求也有所提高。在此背景之下，医保管理水平也应当随之提高。目前，以大数据为代表的互联网计算机技术已经渗透入了各行各业、千家万户，为普通人的生活带来了很多便利。由此可见，将大数据分析应用于医保管理中也是顺应时代发展的便民之举。大数据分析在医保管理领域的应用，主要集中在资源融合、信息共享以及实现跨区域、跨地域合作等方面。这样做不仅能够使之前抽象、复杂的医保工作能够更直观、具体的展示，在此基础上还能够实现便捷、高效的数据分析。本文探究了当前大数据技术在医保管理领域的应用，旨在为医保管理水平的提升提供对策。

关键词：大数据分析;医保;应用

中图分类号：R197.32;F842.684 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）02-0032-02

0 引言

就目前来看，以大数据为代表的互联网计算机技术已经渗透入了各行各业，医疗健康领域也顺应时代的发展引入了大数据分析进行医院医保管理，面对实时产生的大量数据，如何利用医疗领域已有的经验结合新的技术提高数据分析的效率，成为了一个研究的课题。

1什么是大数据

大数据区别于数年前的海量数据，大数据指的是能够进行存储、采集、分析处理且工作能力高于传统数据库的信息。大数据的基本特征包括多样性、价值性、大量性以及时效性。随着大数据分析在医疗健康领域应用的逐渐深入，其优良的价值会愈发显现。大数据分析的应用逐渐改变了人们的生活以及工作方式，目前在医疗健康领域的应用主要集中在医院服务平台、患者医疗数据等方面。

2医院医保管理现状

我国经济发展带动社会管理水平提升，也推动了医院医保管理能力的提升，特别是近年来以大数据为代表的互联网信息技术普及应用，促进了医保管理制度的完善、管理内容的细化、管理效率的提升。在这种欣欣向荣的背景之下，为了进一步提升医院医保管理的水平，应当更广泛的、更深入的引进大数据分析技术进行医院医保管理。然而，结合实际情况来看，一些医院无论是硬件配套、基础医疗设施还是信息技术应用能力都有待改善[1]。面临这种现实情况，这些医院的管理者往往把精力都投入在能看得到、摸得着的硬件设施改造上，而投入于信息技术改善的精力就显得十分有限了，在这种情况之下难以使得医院医保管理工作得到全面提升。然而，在大数据分析的实际应用为一些医院带来了极大便利的事实下，上面的情况近几年已经得到了很明显的改善，医院的管理层逐渐意识到软件服务提升对医院整体水平的提升发挥着至关重要的作用[2]。明显的，近几年各个医疗机构对软件系统的投入都在增加。同时大数据分析系统的应用也极大的提升了医保管理的效率。

具体到大数据技术应用于医保管理，必须清楚的认识到任何事情面前，总是机遇与挑战并存的，在迎接发展的机遇的时刻，总是要意识到潜在的风险，做好风险控制，保障患者和医院双方的权利。本着这个前提，从医院的角度应当加强大数据应用的精益化管理，认真做好引进、应用、风险管理、后续服务等多个环节。并定期对医院大数据医保管理工作的运行情况进行质量評价以便发现问题能够及时解决，在实践中不断完善，使得大数据分析与医院医保管理结合的更紧密，能够尽最大可能为医院和患者双方带来便利。

3大数据在医院医保管理的应用

3.1基础应用

就基础应用而言，大数据在医保管理上的应用是多层次的，采取自上而下的分析方式，先从宏观层次来看，大数据可以收集医保患者的就医原因、治疗情况以及医院资金流向等数据信息，并且能够对收集到的信息进行实时分析[3]。这样一来，有关部门可以利用这些分析得出的结论对现有的医保政策进行质量评价，还能够利用分析出的问题，提供有效的解决对策来对医保政策进行适时调整，以便给百姓带来更满意的服务。还能够按照医院的规模、层级进行分类数据处理，这样能够更科学、真实的计算出一些核心指标的数据，以便更好地提升服务的精准度。从中观层次来看，管理部门可以按照结算医院的等级和规模进行排名，统计和管理医院的结算情况。对于特殊门诊的情况，要按照一定标准认定定点结算医院，根据疾病种类和治疗费用对定点医院的结算费用进行特殊分析。从微观层次上来看，可以对规模、级别相似的医院进行纵向管理，定期的对进行纵向管理的医疗机构进行医保结算核心数据的排名，以便加强管理。

3.2具体应用

结合实际情况来看大数据分析的医保管理应用，想要实现对现有的医保数据进行整理分析，需要根据不同的类目对数据进行分类，然后再将复杂、分散的数据进行整合，这样贯通的数据系统就能够实现医院医保支付、结算的系统性数字化管理。在利用大数据系统对医保数据进行分析时，还可以做到根据分析需求接入不同的分析算法，以此来实现数据分析的多元化需求。

具体到大数据系统的设计结构，单一的关键数据可以同时处理多个数据系统的数据，这些分散的数据经过核心算法的计算、加工，最终为决策提供了有利的依据。数据的接口工具能够帮助实现在完全不同的源数据中构建分析图表，在此基础上接口工具所使用的关键技术还能够实现有选择的数据之间的嵌入式整合[4]。大数据分析的一大优势在于，其在进行数据查询和分析时完全不会对正常的医院医保结算业务造成干扰，两者之间相互依存又在功能上保持着一定的独立性。从系统的流程设定以及功能属性来看，门诊、急诊医生站和住院医生站可以作为实现服务的接口，医生能够通过系统第一时间掌握医保的最新规定，根据规定的内容评估应用方式是否合乎标准，并及时进行相应的调整，以便能够为患者带来更合理的诊治方式。从医生站这个接口来分析，在对患者治疗的过程中能够根据治疗费用的增长对本月的指标应用情况进行分析，另外系统也能够自动的对系统中不满足医保结算的费用支出进行提示。在此基础之上，对于医院内综合排名靠后的科室，医保管理部门可以依据大数据系统提示的情况对其排名的具体情况进行分析，在有必要的情况下进行适当的改进型指导。大数据分析系统在医保领域的应用可以为医保系统的决策工作提供辅助性支持，在数据系统的支撑下最终能够使得医保管理工作向更高水平迈进[5]。