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医疗保险的大数据时代
作者:(光大永明人寿重庆分公司 刘向阳) 来源: 日期:2020/01/04

 

 

 

[摘要]:随着现代科技的不断进步,信息技术呈现出跨越式大发展的格局,以移动互联网、物联网、大数据和云计算等为代表的新技术应用,大幅提高了社会的生产生活效率。其中以大规模并行计算、人工智能、机器学习等为特征的大数据应用,使得大范围快速分析和智能预测成为可能,将革命性地改变政府机构和企业管理的运行模式。那么医保经办机构在具体的经办管理过程中,面对“医保监管难”等一系列问题,是否能够利用“大数据”这一工具提升医保的管理和应用效率呢?笔者结合自身工作情况对这一问题进行了粗浅地思考。

关键词:现代科技 大数据 医疗保险发展 医疗保险监管

 

什么是大数据

麦肯锡(美国首屈一指的咨询公司)是研究大数据的先驱。在其报告《Big data: The nextfrontier for innovation, competition,and productivity》中给出的大数据定义是:大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调,并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。

国际数据公司(IDC)从大数据的四个特征来定义,即海量的数据规模(Volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(Velocity)、多样的数据类型(Variety)、巨大的数据价值(Value)。

亚马逊(全球最大的电子商务公司)的大数据科学家John Rauser 给出了一个简单的定义:大数据是任何超过了一台计算机处理能力的数据量。

维基百科中只有短短的一句话:“巨量资料(big data),或称大数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”

大数据这个理念的普及,离不开《大数据时代》这本畅销书。书中对大数据进行的定义:大数据指不用抽样调查或随机分析法,而采用所有数据进行分析。

由此可见大数据是一个宽泛的概念,见仁见智。上面几个定义,无一例外地都突出了“大”字。诚然“大”是大数据的一个重要特征,但远远不是全部。更重要的是要通过大量的数据获取有价值的信息的能力。

大数据在身边

大数据技术离你我都并不遥远,它就在我们身边,渗透进入我们每个人的日常生活的方方面面。智能手机、智能手环手表、智能家用电器甚至出行乘坐的交通工具,都是收集大数据的传感器。通过大数据技术,人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据,大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理,大数据技术能够实现城市交通的优化。

大数据与“衣食”——人们的生活以及消费方式已经发生了惊天的转变。自淘宝创立以来,大众的消费方式越发多元化,O2OB2B等方式越来越丰富人们的日常生活。大数据以及地图的基础应用,已经对人们的生活产生了很大的影响。现今类似的网站应用有很多都与数据以及地理信息相关,以“美团外卖”为代表的一众外卖软件正是数据与地理信息的相互结合的优质结晶。

大数据与“住”——对于住来说,有几个决定因素:区位、人口、环境。人口数据对于城市的商业数据来说是至关重要的。超精细格网化人口数据根据国家统计局2010年人口普查数据,结合遥感、地理信息等数十种背景信息数据,通过定量空间模型制作而成的超精细(160米左右)格网化人口分布数据,涵盖全国328个城市(包括其所辖的所有县、县级市、区和街道)格网总数约3亿个,数据项包括总人口数、不同性别人口数、儿童人口数、成人人口数、老年人人口数、网格的经纬度等数据项。人口格网化是目前人口空间分布研究的热点,超精细格网化人口数据根据国家统计局2010年人口普查数据,结合遥感、地理信息等数十种背景信息数据产成。

大数据与“行”——对于人们出行来说,人们的出行组成了大数据,同时大数据可以实时反应交通状况,因此大数据与交通的辩证关系一直为社会所重视;近年来交通所带来的能耗问题被逐渐重视起来,这不光是对个人资金的节省,更是对自己所在这个环境的一种责任。除此之外,“弟弟出行”和各类共享单车、汽车软件的出现,也在逐步改变着人们的出行方式。

大数据与其他——大数据在生活中的一些其他应用出了以上所说的一些应用外,大数据在我们生活中充当着一些别的角色。假如当我们浏览一些网站时,会留下浏览记录。该网站就会将这些浏览记录拿来分析,从中发现我们自己都可能不知道的秘密。如,你经常看一些爱情的文章,该网站就可以认为你是在寻找安慰或者最近遇到了情感上的问题,在此基础上,网站的运营者就会给你推荐一些比较好的文章给你,从而达到运营者掏取你的好感。不仅如此,某些手机App会根据浏览记录进行精准广告投放,例如在“京东商城”搜索过电视机后再去“今日头条”浏览新闻。浏览过程中就会时不时出现关于电视机的广告。

医疗保险管理的现状

那么在生活中如此“无所不在、无所不能”的大数据与医疗保险碰撞会产生怎样的火花?面对医保管理这一世界性的难题,大数据又能扮演怎样一种角色?

我国社会医疗保险制度改革从1994年两江试点开始,1998年国务院出台关于建立城镇职工基本医疗保险制度的决定,2003年国办下发通知实施新农合,2007年建立城镇居民医保,到今天全国绝大部分地区都已实现了城乡居民医保整合。这是一个由某个群体有基本医保发展为全民医保、城乡医保一体化的过程。

医保事业发展了,人人都有医保了,保障水平包括报销比例、最高支付限额不断提高,但是老百姓仍然面临“看病贵、看病难”的问题,甚至看病花的钱比原来更多了。究其主要原因,是医疗费用的不断攀升导致了医保红利被稀释——虽然医保报销得越来越多,但因为医疗费用增长过快,老百姓的医疗费用负担还是在不断加大,难以体会到医保发展带来的获得感。

尤其是近几年,医疗费用呈几何形递增是摆在我们眼前的问题。伴随国内医疗体系改革的持续完善,我们同样面临着十分严峻的局面。据调查表明,近20年,国内医保基金的年均支出费用提升幅度超过19个百分点,但是同期我国国内生产总值年均增幅仅为11个百分点。对于此问题,上级系统无法长时间承受。

除开医药技术发展导致的医疗成本增高,部分医院的过度医疗、甚至联合参保人套取医保基金等行为也是导致医保基金大量流失和分配不均的重要因素。因此医保费用监管和控制仍是医保管理的重中之重。

首先政府医保虽对定点医院有话语权,但由于技术手段落后,缺乏对医院医疗质量及费用的合理评估,因而难以设定执行科学有效的支付方案与激励机制,粗线条的总额控制虽能短期控制费用,但导致一系列弊端(包括医院推诿重病人等),且长期控费效果欠佳。

在实际工作过程中,统计医疗系统运行参数时我们发现,个别医疗系统存在为了指标而通过变通方式去达到指标的行为,此类举措严重损害了病人的利益。例如,个别医疗系统存在指标红线,通过相应的措施减少考核指标费用的问题。此类问题一般体现在下述几方面:第一,医疗系统的医疗费提高,不过为控制次均考核指标,把医保支付的费用划分到自费中,进而提高住院病人的负担。个别医院把医保经办系统有可能会拒付的费用划分至自费中,抑或将那些不作为一般用药的辅药划分至自费中,同时把个别贵重检查作为普查内容,进而划分至自费中,上述问题直接造成自费金额大幅度递增,个人负担率较大;第二,分解住院复住比例,增加服务人次。举例说明,某三级医院内科,病人住院天数均不超过两个星期,在对此科病例的入院及出院时间予以统计过程中发现,再次住院的病例中有超过70%的患者间隔住院时间为8天。通过此类方式,医院不但规避了费用分担,同时还确保自身医疗费用及收益的增长。

常规工作过程中,经过对比同级医疗系统的检查费、药品费、手术费、治疗费以及材料费占比发现,因为卫生部门与医保协议中对贵重材料及药占比有考核指标,所以个别医院经过增加其他费类占比减少以上两类指标,所以也增加了整体医疗费。举例说明,个别三级中医类医院检查费占比最低为14个百分点,同时最高可超过24个百分点;某二级医院检查费占比超过34个百分点,超过同级医院近100个百分点。医疗部门的此类行为虽然匹配于卫生系统及医保协议中的指标,不过却从根本上导致了医保基金的无故支出,给基金造成了一定的损失。

经过对服务量有一定提升的医院进行分析,我们发现,个别医院控制了收治住院病人的门槛,进而收治“小费用”病人。举例说明,个别三级医院,年均服务量超过标准60个百分点,以床日费用做基点予以分析,住院费用在三天的病例超过33个百分点,因为住院服务人次的提高,相关的二级指标都被不同程度的拉低,次均费用都未达到指标的20%。通过此举,医院在指标考核过程中就不会导致主要考核指标超标的问题,进而降低超标分担的风险,不过此类方式增加了医保基金支付的投入。

其次现阶段目前,医保部门在控费方面有两种审核手段,其中一种比较简单,即刚性不合规,属于绝对违规,如非保险目录药品给予报销等,这样的审核比较容易。而相对较难的是不合理处方管理,审核难度较大。审核大部分仍需依赖人工完成。以重庆市社保局为例,虽然引入保险公司参与医保基金管理,但相比辖区内所有定点医疗机构、参保人和发生的案件量而言,医保审核人员的数量仍显得捉襟见肘,面对大量待审案件时,力不从心。

由于疾病的特异性和患者体质的差异,相同的疾病会有不同的诊疗方案,所以医保费用的人工审核有着很强的主观性。这就意味着,人工审核大多数为点状审核,即每一例案件独立审核,不能很好的跳出案件之外,纵观全局。再加上审核人员数量不断增加导致的信息沟通不畅。审核工作很容易出现各自为阵的局面。这对于整个医保费用监管是非常不利的。例如,我们想知道某几家医院关于不同特病门诊的治疗方案,是否存在超出政策规定的开具处方的行为,具体情况分布是怎样;或者想统计哪些参保人和医师存在不依据患者病情,而是按照说明书最大计量开药,甚至将多余的药品低价贩卖的情况,如果仅依靠审核人员人工完成这样工作,需要耗费大量的时间和人力。最后由于反馈出数据零散,或许并不能达到很好的效果。

最后从对于医疗机构的监管来说,作为医保经办管理部门,如果就某一个点来单看某个项目,很难去界定单次发生费用是否合理。目前的费用审核系统也很难对医疗费用发生一线的医生和参保人进行科学有效的监管。因此,引入大数据这一技术手段,探求新的医保管理模式是非常有必要的。

大数据与医疗保险

大数据对医保治理的作用可以体现在理论层面与实际应用层面。

在理论层面,大数据的应用可以最大限度地优化医保治理模式。具体而言,可以体现为多个方面,包括:丰富医保治理的参与主体,跨越“数字围墙”,使市场力量和社会公众获得了参与的可能性;增强医保公平性,由于大数据的发展拓宽了信息获取的广度和深度,有效减少了信息的不对等,有助于实现以技术促公平;提升医保统筹层次,以大数据为代表的信息技术革新促进了信息的互联互通,有效解决了“信息孤岛”的难题,最大程度地实现政府部门内部的资源共享和平台开放,提升医保工作的统筹层次;转变对医保服务需求的满足方式,公众可以进一步掌握医保服务获取的途径,主动谋求和获取医保服务以提升生活质量与水平。

在实际应用层面,大数据应用体现在多个方面,包括:推进异地就医,提高医保统筹水平。大数据的发展应用有助于各地医保体系的对接,构建异地就医信息平台,克服医保信息“碎片化”问题,实现第三方结算,规范交易。得益于大数据的发展与应用,政府着力建立第三方医疗基金管理结算平台,实现第三方专业化和规范化管理,对医疗服务供给双方之间的交易行为起到监督和约束作用,有效监管不正常的医疗费用交易行为,控制医保费用过快增长。完善智能医疗平台,优化医疗资源分布。

大数据推动了智能化医疗系统平台和互联网医疗平台的构建,使患者能从线上获取医疗资源,实现医疗资源合理分配和有效下沉,增强可及性。精准把握医疗需求,提升医疗服务质量。大数据的应用使个体成为名副其实的“数据人”,医生通过对数据的分析可以推进个性化医疗和精准医疗,实现临床医疗诊断借鉴与参考、疾病监测与流行病追踪的应用,进而提升医疗服务质量。

除此之外,通过医保大数据应用的点面结合,能够察觉到更多问题,实现对医务人员的监管。医生看似每一张处方都合格,但是这不一定代表着医生的行为就合理。市医保中心在监测过程当中,每年会对为参保人员服务的医务人员进行分析,比如从医生的总处方量和每日处方量来测算医生的医疗行为是否合理,如果平均几分钟,甚至是几十秒就开一个处方,就需要高度关注,进行深入分析。但如果不应用大数据,单看医生的处方内容,是不容易发现问题的。通过大数据分析就医频次、费用累积等方面,也可以对参保人进行监管,对其可能产生的道德风险进行控制。

2016年,重庆市社保局利用“互联网+”思维以及云计算、大数据等现代信息技术,建成了医保智能审核监控信息系统。该系统着重于在线监控预警和大数据分析,监控分析与审核指标7000多项。该系统对全市所有具有住院资质的4000余家定点医疗机构的医疗服务行为、560余万城镇职工参保人员的就医购药行为进行了实时监控。

医保监管者借助大数据之手,可做到对千千万万份医疗费用单据“把脉”,其审核一份医疗费用单据用时不到一分钟,不仅能筛出疑似过度医疗,还能初步判读出费用是否违规、用药是否符合临床应用规则。同样审核一份医疗费用单据,要筛查出疑点,人工审核平均需要20分钟左右,而智能辅助审核信息系统不到一分钟。比如一名肠消化不良患者住院治疗,医生为其使用了“白蛋白”,审核系统瞬间就在计算机上弹出提示信息,“不符合临床用药规则”,提示信息注明了“白蛋白”适用的患者,还给出了这种药的适应症、禁忌症、输注指证等信息。智能软件能筛出不合理医疗费用,倒逼医院加强医保管理,规范医疗行为,发现问题及时整改,减少医院损失,保护参保群众利益,维护百姓的医保基金安全,提高了医院医保管理效率。

虽然在智能监控系统运行初期,监控效果明显,定点医疗机构的违规行为通过监控规则能精准展现,但是随着监控系统的不断深入应用和医院数据量的激增。现有监控规则已不能满足多变的审核环境。随后即将上线的事前预警和医师实名该认证将大大增强该系统工作效率,不过大数据分析能力和学习能力有待进一步加强。

可以肯定的是,大数据的应用使得医保管理更加科学和精确,随着大数据的发展,医保管理也将取得新的成果。而现在距离真正的医保大数据的应用,还面临着一些挑战:

第一个是对于大数据应用价值的认识有限。现在医保对于大数据只停留在表层的使用,没有真正深层次的挖掘很多数据的潜在价值。大数据本身是内容丰富的“金矿”,但如果只是摆在那里不对其进行深层次的挖掘和剖析,并不能体现它的价值。

第二个是数据不完整,缺乏标准,如何得到更加贴近真实的判断,也是在技术层面需要深入研究的。

第三个是由于信息安全问题没有解决,信息的交流和共享还存在障碍。我们希望大数据能够打破信息孤岛,同时个人隐私能够得到保障,让医保大数据能够安全共享,从而开发出更多人的智慧,让现有的数据资源体现出更高的价值,提升我们基金使用的效能,为我们的被保险人提供更好的服务和保障。

医保大数据面临许多现实问题,还有很多方面需要做研究、突破、改善。但在医疗保险同仁的共同努力下,医保数据正逐步显现出数据量大,传输高速,广泛全面,具备价值,可创造价值等大数据的特性。医保大数据对国家来说是生产力,对行业来说是竞争力,对医保基金来说是成本效益。实现医疗保险大数据,掌握大数据,用好大数据,必将助力医改,改变医疗行业,改善人们生活。

 

参考文献

[1] 大数据的四大特征版权声明:本文为CSDN博主「赵昱博」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,2017-09-20

[2] 大数据在日常生活中的应用及其影响 庞阳阳.2017-01-04

[3] 大数据改变医疗,中国医疗保险,2017-6-23

[4] 深度:大数据分析对于中国医疗保险管理的价值,张岚, 2015-4-20

[5] “互联网+大数据”改变医保!, 中国劳动保障报, 2017-08-01