大数据分析在医院医保管理中的应用
发布时间： 2017-02-08 13:45:04 点击量：
2012年11月人力资源社会保障部、财政部、卫生部等部门联合发文《关于开展基本医疗保险付费总额控制的意见》（人社部发[2012]70号），宣告医保总额控制的大幕全面拉开。2015年10月国家卫生计生委、发改委、财政部、人社部和国家中医药管理局等5部门《关于控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见》（国卫体改发〔2015〕89号）提出，需要进一步建立健全医疗费用监控和公开机制。同时，2015年1月中国医院协会《全国医院医疗保险服务规范（试行）》的出台，使医保管理有章可循，在规范服务行为和业务流程方面发挥更大作用。
我院根据国家和市区对医保管理要求，进行了一系列改造，对近四年医保病人收入结构进行分析发现，门诊收入中前三位为药品、检验、检查，住院收入中前三位为药品、材料、检验，具体情况如表1所示。
表1 医保病人医疗收入结构分析(%)
通过文献检索和交流学习得知，目前医保控费管理系统主要由事前、事中、事后三个过程模块来组成。本文研究在大型综合性医院建设完善的信息化医保管理体系，包含医保费用管控知识库系统，对每一例诊疗流程的规范程度以及处方的合理性进行检查，最大程度确保费用支出的合理性，在医疗机构内部实现医保控费的主动式管理。
图1 系统需求分析示意图
系统设计及初探
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系统架构设计 本系统从医院管理实际出发，可根据医院综合管理需求，建立包括医保额度管理、医保办管理、医保智能审核、医保主动审核及医保知识库管理等全过程的医保管理体系，实现信息化支撑下的合理医保使用。医院决策支持系统需要把零散分布于各个系统的数据进行整合，并按照不同专业关注点进行区分，实现数据的抽取、加工和转换。同时，需要根据实际业务实现数据获取的自助配置，实现与各种应用程序或应用系统接口，对历史数据进行面向主题的分析。具体如图2所示，分为基础层、支撑层、应用层和用户层。
图2 系统架构设计图
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关键技术及数据处理 医保决策支持系统为集成多个数据源系统的数据，在各数据源系统中建立视图，并采用SAP Business Objects的ETL工具Data Services完成数据接口工作。将各数据源系统提供的视图导入Data Services，并经过抽取、清洗、去冗余、合并等操作，最终为决策支持系统提供数据的数据仓库。ETL技术是接口技术的核心，通过ETL的处理可及时将业务生产系统中的数据及时抽取到数据仓库，同时将汇总、合并、数据比对等任务整合到同一服务。数据仓库完全独立于业务系统数据库之外，可有效避免数据查询对医院正常业务的影响，与面向事务设计的业务数据库不同，面向主题设计的数据仓库在数据分析决策尤其是对于历史数据的应用上，有着更好的应用广度和性能。
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系统功能和流程设计 本文设计的医保管理系统从医保办实际需求出发，并与两个院区门急诊医生站、住院医生站做接口，使临床医生能实时掌控当前医保指标使用情况，及时做出调整。首先，由医保办年初在医保管理系统中维护医院年度总控费用，然后根据科室业务量和上年度使用情况分解到每个科室。其次，临床医生在给病人开立处方、检验、检查时，通过调用医保知识库接口，系统将根据事前制定的规则进行智能提醒哪些项目存在不合理现象，建议医生修改。再次，在医生站可实时查看当月医保指标使用情况，每增加一笔费用系统将及时更新，方便调整，系统会对超量及不符合医保报销项目进行提醒。最后，医保办可以在医保决策支持系统中对医院、科室、医生当前及历史情况进行分析、对比，根据综合评分法给临床科室排队，分数较低的科室重点检查超标医生，系统支持层层下钻，直接查询到某个病人、某张处方、某个药品是否超标。系统业务流程设计如图3所示。
图3 系统业务流程设计
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应用效果分析 利用大数据分析技术，通过建立医保决策支持系统进行多维分析。在医生开立医嘱时，通过知识库系统分析进行智能提醒，及时修正。管理部门通过统计数据发现医保费用使用过程中存在的问题，并层层下钻，找到具体根源。例如：某月份总控医保金额达到红色区域，通过医保决策支持系统的下钻功能，通过结算药品均次实行下钻，并逐层发现超标情况最严重的科室、医生、病人，并通过分析病人的具体费用发生情况来判断该医保（使用）是否合理，作出决策，并通过完善知识库和规则在过程中提醒医生操作。通过信息化和知识库系统支撑，改变手工管理模式，实现医保费用监控全范围、全覆盖，使医保额度使用更加规范合理。
总结
从医保费用管理实际需求出发，结合大数据分析技术，通过建立专用的信息管理系统，极大增强了医院的医保综合查询分析能力，利用BI层层下挖功能可深入挖掘医保各项指标出现的异常情况。同时，根据政府政策文件和管理规范要求，通过不断完善医保控费机制，形成多部门联合参与的考核方案，引导医生医疗行为更加规范、费用使用更加合理，还进一步推动各部门对相关改革措施的深化，形成良性循环。
（来源：摘自《中国数字医学》杂志2017年第1期，作者：夏新 刘博 王珏 陈潇雨 朱建成 ，单位：同济大学附属东方医院（上海市东方医院）信息中心）
