基于RPA的医疗收费行为审计研究

程平 何家钰

【摘 要】 规范医疗收费行为是公立医院改革背景下完善诊疗规范体系、加强医疗行为管理的重要内容，医疗收费行为审计的重要性和紧迫性越来越突出。利用机器人流程自动化（RPA）技术可以完成定义明确、规则性强的大量重复性工作，降低人为失误风险。文章以A公立中医院为研究对象，在阐述其医疗收费行为审计现状的基础上，分析了目前存在的审计效率、审计质量、审计风险问题，引入RPA技术构建了医疗收费行为实质性测试审计机器人模型，阐述了审计机器人的开发原理及应用策略，旨在降低审计风险的同时规范A公立中医院的医疗收费行为，以期为公立医院内部审计数智化转型提供参考和借鉴。

【关键词】 医疗收费行为； 审计机器人； RPA

【中图分类号】 F239  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）10-0142-07

一、引言

为推进公立医院改革，国务院办公厅于2019年1月印发了《国务院办公厅关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》（国办发〔2019〕4号），强化和完善公立医院管理工作，引导三级公立医院逐步落实功能定位，推进基层医疗服务高质量发展。医疗收费行为是医院强化医疗机构内部价格管理的重要关注事项。应根据医院服务、药品、医疗耗材定价管理条例等相关法规，在确保医疗质量的前提下，构建医疗收费行为控制的科学管理机制，通过事前、事中、事后等多环节控制，从而科学规范医疗收费行为。内部审计部门在对医院进行内部审计过程中存在诸多问题，如人为失误增加审计风险、整理复杂且大量的数据降低审计效率、涉及医学专业领域增加审计风险等。RPA（机器人流程自动化）能够代替人工进行重复性强、规则明确的操作。运用RPA审计机器人通过事先编好的审计操作流程步骤，能够自动完成整个业务操作流程，不但速度快、效率高，而且可以降低审计过程中对专业知识的需求。基于RPA设计的医疗收费行为审计机器人，可帮助审计人员脱离简单的数据采集、筛选、核对等工作，在降低人为审计失误的同时提升审计效率。

医疗收费行为审计是公立医院内部审计关注的重点之一。郑有金[ 1 ]以大数据视角分析公立医院医疗收费行为内部审计方式，以HIS收费系统为主要参照案例，针对公立医院医疗收费管理工作存在的不足和问题，在审计之前调查制度、收费标准、基础性收费、医疗收费、筛查样本、科室抽查等多个领域开展应用研究，并提出一系列行之有效的实践策略。陈民[ 2 ]提到在医疗收费行为过程中，采用对收费过程、退费工作、医疗欠费的审计监督从而起到事前控制、现场控制及反馈控制，进而达到科学规范收费行为。董婷婷[ 3 ]认为随着智慧医疗时代的到来，公立医院门诊收费的功能发生转变，依托信息化建设平台，收入循环中机械重复的交易环节将逐步被信息化自动控制取代，内部控制机制应根据医院信息化建设发展不断做出调整。Carlson Joe[ 4 ]认为医疗审计能够使医院走向正轨，但是一些审计师缺乏医疗专业知识，增加了审计风险。Junli Chen et al.[ 5 ]在IET智慧与可持续城市国际会议上提出一种新型关联规则挖掘算法，认为建立新的关联模型可以提高强关联规则的准确性，将其应用于医疗费用业务数据审计可实现数据挖掘技术在医疗审计中的应用。

由上述文献可知，现有研究既有针对医疗收费行为审计的重要性分析，也包括了对其审计内容、审计方法、审计流程的研究，从理论角度剖析医疗收费行为的规范性问题并提出应对方法，但是关于如何利用RPA技术提升审计质量和审计效率、降低审计风险的研究较少。程平[ 6-7 ]阐述了RPA机器人的理论框架构建模型，并从基础设施层、服务层、应用层等方面进行详细解析，最终提出审计机器人的研发流程。本文以A公立中医院为研究对象，在分析医疗收费行为审计现状和问题的基础上，引入RPA技术，构建医疗收费行为审计机器人，并阐述其构建思路和运行机理，详细分析审计机器人的开发与应用策略（包括对技术的实现与开发部署、组织人员配置的影响、价值分析以及對审计机器人带来的风险点做出应有控制）。

二、A公立中医院医疗收费行为审计现状与存在的问题

A公立中医院现为国家三级甲等中医院。为深入贯彻落实《重庆市三级公立医院绩效考核实施方案》精神，A公立中医院坚持以信息化支撑、整体性设计为基本原则，推动医疗改革，搭建HRP和HIS系统等信息化平台，通过探索RPA驱动的数据化智能审计，从而规范医疗行为，助力经济运行，建设智慧医院，实现医院高质量发展。

（一）医疗收费行为审计现状与流程

审计人员通过编制医疗收费行为明细表，确定医疗收费数据的合理性，执行实质性分析程序，进行医疗收费行为细节检查，分析医疗服务、药品及医用耗材等费用与账户核对一致等，对医疗收费行为活动的发生、完整性和准确性三项目标进行认定。为了完成这三项审计目标的认定，审计人员综合运用访谈、检查、观察、重新计算、分析程序等方式，以获取充分适当的审计证据。

A公立中医院在进行医疗收费行为审计时，实地调研了解该医院的内部控制环境并做出评价，对医疗收费行为实施实质性测试（如图1所示）。具体来说：首先，由审计人员登录医院的HIS系统获取审计工作所涉及的电子处方、凭证、药品价格、医院医疗收费标准等资料，根据获取的电子处方按照病理特征、所涉及的药品进行分词处理和重新分类汇总，根据病理特征和药品对应表核查所开药品是否与病理特征相符，并在医疗收费行为的“药品”审计底稿中填写审计说明。其次，根据电子处方上的病理特征查询应开药品，结合药品价格、医疗服务收费、医院耗材等计算收费情况，评价数据透露出的财务信息，分析其与医院的医疗收费表之间是否存在差异，识别异常值并查明原因，填写至医疗收费行为的“费用”工作底稿中。医疗收费行为所有审计工作底稿编制完成之后，审计人员会将其提交至审计主管进行复核，以提高审计业务的准确性。

（二）医疗收费行为存在的问题

在对A公立中医院医疗收费行为进行审计的过程中，审计人员面临人工固有出错率高、非结构化数据较多、操作重复性强、核对耗时长、审计技术手段单一等问题，这将导致审计效率、审计质量降低，审计风险升高，为审计人员带来较大困扰，以下进行具体分析。

1.审计效率较低

在医疗收费行为审计工作中编制医疗收费行为明细表时，因涉及医疗服务收费、药品价格、医用耗材等多项数据，需要在多张收费情况表之间反复地复制粘贴，审计人员不仅需要对数据进行清洗、筛选、分类，还需要按照医院的医疗收费标准对医疗服务、药品、医用耗材进行计算汇总，数据处理的整个过程重复性强，繁琐耗时，人为出错率高。此外，审计过程中主要采用Excel函数模型来查找、分析、汇总各类数据，方法和技术手段单一，严重影响内部审计效率。

2.审计质量较低

按照医院的医疗收费标准，需要根据电子处方中的病理特征对比应开药品，分析是否存在多开药、漏开药等情况，再结合医疗服务收费、耗材收费等分析是否存在扩大范围收费、超标准收费、重复收费、漏收费、多收费等情况。整个过程涉及多个层次，数据之间关联范围广，需要大量的审计人员不断地勾稽核对。审计人员一旦对数据判断出错，会影响审计结果的准确性，导致审计质量降低。

3.审计风险较高

在审计过程中，审计人员需要按照病理、药品等特征对电子处方中的医嘱进行分类汇总，以及在后期的病理和药品对比中就不合理部分与医护人员沟通，这些都涉及大量医学专业性词语，对于无医学相关知识的审计人员来说无疑是困难的，在极易混乱出错的同时也加大了审计风险。

三、基于RPA的医疗收费行为审计机器人模型

医疗收费行为的审计监督工作关系到医院和患者之间的和睦，也是医院合理收费的基础。因此，对医疗收费行为的审计是医院内部审计项目中重点关注的内容。基于RPA的医疗收费行为实质性测试审计机器人在完成既定审计目标的同时，将降低审计风险，优化审计流程，提升审计效率。以下从构建思路、模型构建、模型运行机理三个方面详细介绍。

（一）构建思路

在医疗收费行为审计中，审计机器人主要负责对数据的抓取、核对、清洗、存储、分词、关联性分析等工作。首先，机器人登录HIS系统获取医疗收费行为相关的数据、文档等，提高获取数据的完整性；其次，运用机器人对采集的数据进行读取、写入、分词、分类等操作，利用机器人的规则性操作降低人为固有出错概率；再次，运用审计机器人关联病理特征与药品，根据药品价格、医疗服务、医用耗材等数据重新计算医疗收费数据并与医院数据进行核对，提高医疗收费行为数据的可比性；最后，将存在异常差异值的审计说明写入对应的医疗收费行为审计工作底稿中。

（二）模型构建

在构建医疗收费行为审计机器人模型时，不仅需要根据医疗收费行为的业务设计自动化流程，而且包括对审计机器人的优化、维护及部署，同时还需要结合审计实质性测试的审计内容、审计目标、业务难点。本文建立的医疗收费行为实质性测试审计机器人模型框架如图2所示。医疗收费行为实质性测试审计机器人模型框架主要分为数据层、服务层、应用层三个层面，包括数据采集、数据清洗、数据存储、审计机器人开发应用等内容。这些内容都是医疗收费行为审计机器人不可或缺的部分。

数据层包括数据采集、数据清洗及数据存储。数据的采集必须保证数据的真实性、完整性，其包含结构化数据（药品价格清单）、半结构化数据（医疗收费标准）以及大量的非结构化数据（相关会计凭证、电子处方、医用耗材清单等）。数据清洗是数据采集之后的一个重要步骤，其必须保证数据的完整性、准确性，采集到的数据可能存在空值、缺失值、错误值、格式错误等情况，因此机器人在采集完数据之后会根据规则删除空值和多余值，填补日期遗漏值，修改格式错误值等。清洗完成的数据存储在药品、病理特征、费用等数据表中，以便后续分析直接查询、应用。

服务层包括智能审计技术的运用及实现智能审计的基础——自动化组件。运用智能化审计技术能够对HIS系统中的电子处方、收费单据、药品清单等文本数据进行抓取，对药品、病理特征运用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术进行分词处理，将提取的文本信息和筛选的结构化数据写入Excel表中，对清洗的数据进行图表、文本综合对比分析，对病理特征、药品价格、收費数据进行关联分析。自动化组件是实现业务流程自动化的技术手段，开发人员了解并运用这些自动化技术手段实现智能化审计，包括Word预制件、PDF预制件、Excel预制件及一些其他命令预制件。

与服务层关联密切的是应用层，包括审计目标和基本工作底稿两部分。构建医疗收费行为实质性测试审计机器人需要熟悉医疗收费行为的整个业务流程，清楚审计内容，明确审计目标，确认审计工作底稿的填写。从数据的处理到数据的关联性分析，检查所有医疗收费项目是否均已记录、记录的收费项目是否均存在等等，最后的检查结果由机器人写入工作底稿中，并将工作底稿发送至审计人员进一步审核。整个过程环环相扣，体现了人机协作的高效性，在提高审计效率的同时提高审计质量。

（三）模型运行机理

RPA模拟实施工作人员与计算机的交互过程，处理繁杂及大量重复事务，从而减少人力成本，提升整体工作效率。将RPA运用到审计工作中，以更少的资源完成更多的审计，提高审计工作质量的同时甚至能够辅助发现审计工作流程中不必要的环节，实现审计流程优化。具体的医疗收费行为实质性测试审计机器人工作流程如图3所示。

基于RPA的医疗收费行为实质性测试审计机器人主要包含五个部分：（1）机器人可以根据开发人员的设定，自动登录医院HIS和HRP等信息平台；（2）运用机器人抓取电子处方、药品价格清单、病理特征与药品对照表等数据、文本，运用NLP技术对其进行分词处理再按照病理特征、药品等进行分类汇总；（3）运用电子处方中获取的数据进行关联分析，根据病理特征与药品对照表查询应开药品，对照电子处方中的所开药品是否存在多开、少开、与病理特征无关等情况；（4）根据实际应开药品查询药品价格清单，再结合医疗服务收费、医用耗材计算实际医疗收费，机器人将实际计算的医疗收费数据与在医院获得的收费数据进行对比分析，判断是否与实际值存在差异；（5）机器人将对比分析审计结果写入审计工作底稿中，并以附件的形式发送至审计人员邮箱，由审计人员对运行结果进行复核，若存在问题则查明原因并进行纠正，没有问题则上传至审计主管。

进行细节测试时，运用RPA审计机器人抓取医院HIS系统中电子处方上的处方编码、病理特征、药品名称、日期等数据并将其填入工作底稿中，判断采集的数据样本是否真实有效，同时将审计结果写入医疗收费行为细节检查表中。总之，利用审计机器人不仅节省了审计人员大量的时间，提升审计工作的满意度，审计人员还可以将更多的时间精力投入到分析异常值的原因上，在提高审计准确性的同时减少了人为错误因素的风险。

四、审计机器人开发与应用策略

（一）技术实现与开发部署

医疗收费行为实质性测试审计机器人与大多数RPA项目依托的技术手段类似，都运用数据采集和清洗、分词处理、信息跟踪、平台的上传与下载以及数据分析等技术手段进行流程自动化的设计。数据采集是审计机器人最基本的技术手段，审计机器人需要采用数据迁移的方法对医院HIS系统数据进行搬迁，但是往往采集的数据具有冗余、缺失等问题，因此需要通过删除冗余值、填补空缺值等方式对这些不规则数据进行清洗。分词处理是对已经清洗的医疗收费单据、电子处方等数据运用NLP技术提取文本中的病理特征、日期、药品名称等关键字段信息，并进行结构化处理。信息跟踪是审计机器人模拟审计人员对医疗收费审计项目进行管理的操作，利用机器人运行日志跟踪项目进度，同时记录机器人在运行过程中的所有流程节点。平台的上传与下载是机器人与其他系统的交互应用，审计机器人登录医院的HIS系统，对相关医疗收费行为数据进行下载（以及文档的存储等操作）。数据分析是对已经清洗处理的医疗收费数据和医疗收费标准数据进行检查、计算、整理及最后的核对，查验实际计算值与医院获取的收费情况之间是否存在差异并生成相应的工作底稿。

一个完整的审计机器人由多个模块组成，模块与模块之间可单独运行，当点击运行相应的模块时，机器人会自动提示错误并追寻出错位置，开发人员可以在可视化开发区域或者代码开发区域进行修正，直到机器人再次运行出期望的结果。此外，模块间的独立性还能规范变量、参数、流程名及文件名等便于后期机器人程序的修改与维护。审计机器人在正式部署之前需要经过多次的环境检查，尤其是审计机器人的运行环境，包括初始数据的读取、计算机的运行状态、系统的异常情况；与此同时还需要根据医疗收费行为的实际情况和具体业务需求进行大量的实质性测试分析，时刻关注可能存在的异常状态，尤其重视关键节点的数据运行结果。在整个审计机器人运行流程结束之后，应将运行的相关数据、结果反馈、运行日志进行备份存档，以便后续对可能存在的问题进行修复和历史记录的追溯。

（二）对组织与人员的影响

审计机器人重构了医院的组织架构。对医院的内部审计部门来说，部署医疗收费行为审计机器人之后，审计人员与内审部门岗位的需求量将减少，在降低人工成本的同时加强了组织管理。部署医疗收费行为审计机器人能够将繁琐、复杂的审计过程高效化，提高审计工作的标准化、规范化，亦能降低审计风险。此外，还需要建立一个结构及人员配置完善的RPA运营中心，包括对机器人流程的优化、定期检查更新、后期的维护等，尽可能地及时发现并解决问题。医疗收费行为审计机器人的出现将审计人员从重复、机械的数据搬运中解放出来，让他们把精力集中于高判断、多分析的审计工作，就审计过程中存在的问题与医护人员沟通，复核审计过程中审计机器人无法替代的审计程序。

（三）价值分析与风险控制

医疗收费行为审计机器人的研发应用能够提升医疗收费行为审计质量、审计效率，降低审计风险，进而规范医疗收费行为。经过开发训练的RPA审计机器人能够提高审计准确性、合规性和安全性，在降低人为固有出错率的同时快速缩短审计时间，提高审计效率。RPA审计机器人无须掌握计算机相关的编程知识，只需要按照医院医疗收费行为审计步骤创建工作流程，即使对编程知识知之甚少的工作人员也能够自動运行RPA审计机器人，这将极大地降低非专业人员的操作门槛。展望未来，人机协作将是RPA审计机器人与工作人员的应有关系，RPA审计机器人帮助审计人员减少固有错误率、提高审计效率，从而将效率和潜力最大化。人机协作的实现，将是实现医院智能化审计的关键。

RPA的实施过程也会带来许多风险，首先面对的风险是技术风险，即分词的准确率问题。在电子处方的文本信息采集完成之后，需要对照医院的病理特征和药品进行分词处理，但由于病理特征和药品名称属于医学专业名词，在进行对应的解析时会存在分词错误或无法识别等问题。其次面对的操作风险是机器人程序资源管理不善，导致工作流程中对异常情况处理不到位或运作效率不高。为了解决这些风险问题，通常需要人机协作共同处理，审计人员对抓取的电子处方数据进行复核，将无法识别、识别错误的部分进行修改，再进行分词处理。分词处理完成之后同样需要审计人员进行复核，将分词错误的、未分词的医嘱进行人为分词。此外，在开发设计之前，研发人员应多与医院医护人员、内部审计人员沟通，熟悉医院的病理特征和药品名称等专业性术语，利用RPA对其进行优化，减少分词错误率，提高审计机器人运行的流畅性。

五、结束语

随着RPA技术的发展，设计并开发医疗收费行为审计机器人来减少人为固有错误率并提高审计效率，是改进目前医疗收费行为审计工作的有效方法。本文以A公立中医院为研究对象，分析医疗收费行为审计现状及存在的问题，构建基于RPA的医疗收费行为实质性测试审计机器人框架模型，体现RPA审计机器人在实际应用中降低审计风险、提高审计质量等价值。在人工智能时代，将RPA这一新型技术应用到医疗收费行为审计工作中，能够高效、准确地完成审计工作，及时找到异常值并在审计工作底稿中进行披露，进而提升审计效能，规范医疗收费行为。期望本文能够为研究RPA审计机器人的广大学者提供新的思路。

【参考文献】

［1］ 郑有金.大数据时代下公立医院医疗收费内部审计分析［J］.当代会计，2020（20）：69-71.

［2］ 陈民.关于规范医疗收费审计监督的思考［J］.会计之友，2011（9）：97-98.

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［6］ 程平.RPA审计机器人：理论框架与研发策略［J］.会计之友，2021（19）：2-7.

［7］ 程平.RPA审计机器人开发教程：基于来也UiBot［M］.北京：电子工业出版社，2021.