大数据视角下医保管理的创新思考

摘要：随着医保系统的不断完善与发展，逐渐累积了越来越多的医保信息，产生了大量的医疗数据，包括病人就诊记录、药物处方、费用报销等，而大数据的逐渐深层次应用，将这些数据逐渐数字化，为大数据分析提供了基础。然而，由于医疗数据涉及敏感信息，保护数据隐私和确保数据安全是一个重要的问题，需要防止数据泄露和滥用。因此在医保管理的大数据应用中，不断探求更安全有效的大数据支持是十分必要的，这样可以使得医疗数据的收集、存储、处理和分析变得更加高效和精确，为医保管理提供更多可能性，进而为患者提供个性化的医疗建议，从而提高医保的效率和质量。

关键词：大数据视角；医保管理；创新思考

在医保管理过程中，顺应科技的进步发展，引入大数据作为支撑，可以有效识别异常的医疗行为、虚假报销等行为，帮助医保机构及时发现和预防欺诈，保护医保资金的安全。同时，还可以监控医疗费用的使用情况，发现异常和浪费，帮助降低医疗费用的支出。更顺应时代的发展，为越来越多需要异地就医的人们提供方便，拓宽医保服务的广度，保证医疗服务的质量，进而提高用户满意度。综合来看，利用大数据进行医保管理在优化资源利用、提高服务质量以及预防欺诈等方面具有重要的必要性，但也需要应对数据隐私、质量和安全等方面的挑战。随着技术的不断发展和医疗数据的进一步积累，大数据在医保管理中的应用将会更加广泛和深入。

一、当下医保管理存在的问题

（一）医保基金收支平衡的巨大压力

随着医疗技术的不断进步和医疗服务的提升，医疗费用呈现上升趋势[1]。新的诊断方法、药物和治疗方式的引入，可能会显著增加医疗支出，导致医保基金支出增加。药品价格的上涨可能会导致药品费用的增加，进一步影响医保基金的平衡。特别是一些新药或特效药，由于其价格可能较高，对医保基金的支出造成较大冲击。此外，一些严重疾病的治疗费用也相当高昂，例如癌症、器官移植等，这些费用往往超出患者个人承受能力，因此医保基金需要承担更大比例的费用。如果医保基金缴纳比例设置不合理或筹资渠道不畅，可能会导致基金收入不足，无法满足日益增长的医保支出需求。

同时，随着人口流动的增加和人们更多选择到一、二线城市工作，跨地区就医现象愈发普遍。这不仅导致不同地区之间医保支出的不均衡，使一些地区面临更大的医保费用压力，还可能影响基金的平衡。另外，不同地区的医保政策和规定存在差异，患者在跨地区就医时可能需要适应不同的报销标准和流程，这不仅增加了管理成本，也可能提高了患者的报销难度。总的来说，跨地区就医涉及不同地区的医保机构、医院等，包括报销、审核、结算等多个环节，这种管理上的复杂性可能会增加医保基金的支出成本。

（二）医疗服务存在违规行为

在医保管理中，医疗服务违规行为是一个较为严重的问题，可能对医保基金的合理使用和医疗体系的正常运行造成影响。具体的违规行为主要包括以下九个方面：①虚假报销和欺诈行为，如医院、医生或患者故意提供虚假的医疗信息，以获取不应得的医保报销。包括虚构疾病诊断、虚报医疗费用、伪造医疗记录等行为。②过度治疗，如为了获取更多的医保报销，一些医疗机构或医生倾向于进行不必要的检查、药物治疗或手术等，这可能增加患者的医疗费用，同时也浪费了医保资源。③药品虚开，如医生过度开具药方，包括开出不必要的药物或高价药物，以获取更多的医保报销。④挂床费、检查费等费用违规收取，如医疗机构在不合理情况下收取患者额外的费用，例如挂床费、检查费等，增加患者和医保基金负担。⑤分割就诊，如为了规避医保支付上限或者获取更多的报销，医生或患者将一个治疗过程分割成多次就诊，导致医疗费用过度增加[2-3]。⑥医生开药收回扣，如医生在开药时收取药商的回扣或提成，推荐高价药物，不利于患者的利益。⑦医院编码错误，如医院故意编写错误的疾病诊断编码，以获得更高的医保报销比例。⑧医疗设备虚假使用，如医疗机构虚假使用医疗设备，夸大设备的使用频率，以获取更多的医保报销。⑨非法开设诊所或诊疗项目，如一些机构或个人非法开设诊所或提供不合规的诊疗项目，从而牟取非法利益。

（三）老龄化现状阻碍医保持续发展

随着人口的老龄化，老年人口的医疗需求逐渐增加，特别是涉及慢性病管理、护理和康复等方面的需求。这可能导致医保基金支出增加，压力加大。老年人通常需要更频繁的医疗服务和药物治疗，这会导致医疗费用增加。高医疗费用可能导致医保基金支付压力上升。另外，人口老龄化导致长期护理需求也在增加，这包括家庭护理、养老院护理等。长期护理的费用较高，可能会对医保基金造成较大压力。而部分老年人的养老金收入可能难以满足高额的医疗费用，导致个人负担增加，也进一步增加了医保基金的支付压力。人口老龄化现象加剧，表明劳动年龄人口可能减少，从而导致医保基金的缴费人数减少。如果缴费人数不足，可能会影响医保基金的收入。

（四）医院决策方式滞后

在医保管理中，医院决策方式滞后可能会引发一系列问题。首先，这可能导致医院的医疗服务规划不足，无法及时调整医疗资源的分配，影响医疗服务的质量和效率。其次，滞后的决策方式可能使医院无法及时进行医疗质量监控和风险评估，进而存在医疗质量和安全隐患。此外，当医院的决策方式滞后时，可能无法及时引入新的医疗技术和设备，导致医院的诊疗水平滞后，无法提供最新的诊断和治疗手段。同时，这种滞后的决策方式还可能影响医院对医务人员的培养和管理，导致医院人才队伍的发展不足，影响医疗服务的质量，进而影响患者的就诊体验。由于医保政策可能会随时调整，如果医院决策方式滞后，可能无法及时适应新的政策要求，影响医保报销和结算等流程。

二、大数据在医保管理中的应用思路

（一）大数据分析在医保管理中的意义

大数据分析可以帮助医保部门和医疗机构实现精细化管理。通过对海量医疗数据的分析，可以深入了解患者的需求、医疗服务的实际情况等，从而有针对性地制定政策、优化资源配置、改进服务流程。同时，大数据分析也可以帮助发现医疗欺诈和虚假报销等风险行为，提高医保系统的风险识别和控制能力，防止不当行为对医保基金的损害，保障医保基金的健康运行[4]。此外，大数据分析还可以全面分析医疗资源的分布和使用情况，优化医院布局、医生配置和设备采购等，提高医疗服务的效率和质量。通过为政府、医保部门和医院提供科学的数据支持，大数据分析可以帮助决策者做出更明智的决策，制定更合理的政策和规划，推动医保体系的改进和发展。基于大数据分析，还可以根据患者的个体特征和疾病情况，提供个性化的医疗方案和治疗建议，提高医疗效果，减少不必要的医疗费用。同时，大数据分析还可以监测医疗服务的质量和效果，及时发现问题并进行改进，推动医院提升医疗服务质量，满足患者的需求。最后，大数据分析还可以基于历史数据和趋势预测未来的医疗需求，帮助医保部门和医院进行资源规划、政策制定等。

（二）大数据运用到医保的操作机制分析

将大数据运用到医保的操作机制可以涵盖多个方面，从数据收集、分析、应用和监控等环节来进行设计和实施。首先，需要建立数据采集系统，从各医疗机构、药店、医生、患者等来源收集医疗数据，包括就诊记录、药物处方、医保报销数据等。这些数据可以来自医院信息系统、药店系统、电子健康档案等。不同数据来源的数据需要进行整合，确保数据的完整性和准确性。其次，收集到的数据需要进行存储和管理，可以采用云存储或大数据平台，以确保数据的安全性和可靠性。同时，由于收集到的数据可能存在噪声、错误或不一致性，需要进行数据清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等，以确保数据的质量。在清洗和预处理后，可以利用数据分析和挖掘技术，对医疗数据进行深入地分析，识别模式、趋势和关联规则。这可以包括利用机器学习算法进行预测、分类、聚类等分析，以发现患者用药模式、医疗服务需求等。最后，利用大数据分析可以实时监测医保数据，识别异常模式和风险行为，包括虚假报销、欺诈行为等。一旦发现异常，可以及时采取措施进行风险控制。另外，将分析结果以图表、报表等形式进行可视化呈现，便于决策者直观地了解医保情况，做出合理决策。综合来看，大数据在医保领域的应用涉及多个环节和阶段，包括数据采集、整合、分析、应用和监控等多个方面，可以帮助医保系统更好地管理医疗资源、提供优质服务、控制成本和风险，实现医保的可持续发展。

三、大数据在医保管理中的具体应用

（一）注重事前预防，构建数据审核新模式

在医保管理中，大数据可以应用于构建事前预防和数据审核的新模式，从而提高医保管理的效率和准确性。首先，可以开发自动审核算法，利用大数据分析和机器学习技术识别异常模式和规则，自动判断是否需要进一步的审核。通过深入分析医保报销明细数据，识别潜在的问题，如重复申报、超出标准费用等，并对病例进行对比分析，确保报销的合理性。其次，建立一个申诉复核系统，允许定点医疗机构提出申诉，并对申诉进行复核检查。这可以通过在线沟通、上传资料等方式实现。另外，建议建立在线平台，以保证医保部门和定点医疗机构可以在平台上进行沟通、咨询和反馈，解决问题，提高沟通效率。在条件允许的区域，可以引入第三方评审机构，独立地对医保报销数据进行审核，提高审核的客观性和中立性，同时解决医疗机构对审核结果不满意的问题。

（二）加强事中监控，推进在线全程跟踪

在医保管理中，通过大数据加强事中监控并推进在线全程跟踪，有助于实现更加精细化和实时化的医保管理。为了实时监控医保报销申请，需要建立实时的在线报销申请监控系统，并利用大数据技术对各类申请数据进行分析，如患者信息、就诊记录、药物处方等，以及时发现异常情况，进行事中审核。同时，建立标准的医疗服务项目和药品目录库，将各种医疗服务、药品和诊疗项目进行分类和编码。对医疗机构的诊疗行为和药品使用进行实时监控，确保医保范围内的服务和用药符合标准和规范。基于大数据分析，建立实时审核预警机制，当医保申请中出现异常情况或高风险指标时，系统可以自动触发预警，提醒审核人员进行进一步的审核和核实。此外，为减少身份造假和医保欺诈行为，引入自动核验技术，如人脸识别、身份证识别等，实现在就医、购药等环节的在线身份核验。

（三）强化事后监管，严格现场稽核

利用大数据分析技术，对医保数据进行深入分析并识别异常模式和规律。例如，可以分析医保报销数据，发现异常高额报销、频繁报销等情况，从而指导事后监管工作的重点。以医保大数据为基础，从问题和矛盾出发，制定具体的稽核计划和监管方案[5]。这样可以有针对性地解决医保管理中存在的问题，确保资源的合理使用和医疗服务的规范。同时，可以建立现场稽核计划，根据风险评估结果和数据分析，对高风险医疗机构进行定期或随机的现场稽核。稽核人员可以通过移动终端和大数据系统进行稽核，实时记录和上传稽核结果。另外，基于大数据分析，还可以建立医保风险评估模型，对不同医疗机构、药店和患者的风险水平进行评估。根据评估结果，有针对性地进行排查和调查，确保医保资金使用的合规性[6]。将一级民营医疗机构作为重点目标，与区卫计局、市场和质量监管局等部门合作，开展联合监管和打击违规行为。这可以强化跨部门合作，实现资源共享和信息互通，提高监管的效力。创新“两随机一公开”机制和反欺诈联动机制等，可以更好地引导医疗机构遵守规范，减少违规行为。这些创新机制有助于强化监管效果，无论是从数据分析、合作机制、监管改革还是创新方式等方面，都有助于提升监管的质量和效果。

四、结束语

大数据在医保领域的应用涉及多个环节和阶段，其应用可以在多个方面带来积极影响，从资源管理到服务优化，再到成本控制和风险防范，最终实现医保系统的可持续发展。通过充分利用大数据的分析能力，可以使医保管理更加智能化和精细化，从而提高患者的医疗体验，优化医疗资源配置，减少浪费，确保医保基金的合理使用，促进整个医疗体系的协调发展。同时，大数据的应用也有助于提升医疗机构的管理水平和效率，推动医疗科技的创新发展，以应对人口老龄化等挑战，为社会的健康服务贡献更大的价值。

作者单位：许海茹 安阳市殷都区医疗保障局

参考文献

[1]王晓昕，张媚，许敏，等.基本医疗服务价格的经济学特征及政策启示[J].中国卫生经济，2021，40（6）：36-39.

[2]王海银，丛鹂萱，谢春艳，等.我国创新药品医保支付改革的进展及思考[J].卫生经济研究，2021，38（1）：47-49.

[3]束嘉俊，黄晖，陈怡，等.基于医保患三方视角的按病种分值付费SWOT分析[J].卫生经济研究，2022，39（1）：36-39.

[4]齐天，臧学峰，李学伟.基于SFIC协同治理模型的医保基金支付与服务的路径--以重症医学医疗团队研究为例[J].中国中西医结合急救杂志，2022，29（1）：85-91.

[5]覃英华，李嘉程，张鑫，等.多元协同治理视角下医保基金监管成效及协同监管创新模式研究[J].中国医院管理， 2021，41（11）：12-16.

[6]杜燕.关于DRG医保支付改革背景下的医院医保管理研究[J].中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生，2023（2）：4-7.