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大數據在醫保管理中的應用與發展方向
瀏覽人數:1206人    时间:2018-11-28

         當前,醫療保險面臨基金收支平衡壓力增大、醫療服務違規行爲多發、傳統經驗決策方式落後等多方面挑戰,從信息化建設角度,人社部門推進全民參保登記、醫保智能監控、支付方式改革和移動支付探索等工作,積極開展了醫保大數據應用。但在應用過程中仍然面臨數據質量有待提升、數據應用尚不充分、安全體系還需健全等問題。繼續深化醫保大數據應用,下一步應重點圍繞四個方面:一是匯聚和完善醫保大數據;二是加快大數據平臺建設;三是持續助力醫保業務發展;四是構建數據安全體系。

       當前,在全民醫保體系逐漸完善、人口老齡化趨勢加劇、醫療需求快速釋放、醫療費用不斷攀升等因素的綜合作用下,醫療保險面臨基金收支平衡壓力增大,醫療服務違規行爲多發,傳統經驗決策方式落後等多方面挑戰,如何充分利用大數據、“互聯網+”等信息化手段,進一步支撐醫療保險在新形勢下持續發展,實現全民醫保、安全醫保、科學醫保和便捷醫保,全面提升醫保質量,是擺在我們面前的重要課題。

       当前医保管理面临的困境

      1、醫保基金收支平衡壓力增大 

        隨着生活水平提高,參保人更加關注健康,醫療需求不斷上升,同時全民醫保從制度全覆蓋轉向人員全覆蓋,基本醫保支出規模隨之快速增長。這些因素醫保基金平衡帶來較大壓力。2016年,人社部門管理的基本醫療保險參保人數7.44億人,基金支出10767億元。參保人享受醫保待遇25億人次。考慮到當前經濟下行和人口老齡化的形勢,未來醫療保險基金收支平衡壓力更大。

      2、醫療服務違規行爲多發

        我國醫保待遇支出高速增長,既有惠民生政策、人口老齡化、醫療進步、醫療成本上升等正常因素,更有大處方、亂檢查、假髮票等不合理因素。2016年審計署對醫療保險基金專項審計顯示,一些醫療服務機構和個人通過虛假就醫、分解住院、虛假異地發票等手段套取醫保基金2億餘元。面對如此規模的支出,人工審覈、抽查審覈、固定規則審覈等醫保傳統監管手段,對於日趨複雜的醫保基金使用場景難以全面覆蓋,對於日益隱蔽的醫療服務違規行爲難以有效識別。

      3、傳統經驗決策方式落後

       过去醫保政策制定和效率評估往往依賴業務知識和工作經驗。隨着參保人數的快速增長,醫療行爲的複雜變化、醫保經辦人手普遍吃緊,傳統的經驗決策方式越來越無法滿足業務發展需求,在當前信息技術快速發展、醫療數據不斷積累的基礎上,充分利用先進技術手段,深入挖掘海量數據資源優勢,通過制度運行模擬、政策效率評估、資金壓力測試等方式,輔助實現決策高效化、科學化、精確化,是醫保業務發展的必然要求。

       医保大数据的应用

       社會保險信息化多年來秉承全國統一規劃、統一建設的原則,伴隨統籌層次提升,推進數據向上集中、服務向下延伸,逐步奠定了堅實的數據基礎。利用漸成規模的醫保大數據,人社部門積極推動多項應用,遏制違規行爲,輔助科學決策,保護基金安全。

      1、數據質量有待提升

       一是数据不完整。從各地層面,社會保險信息系統管理的醫保數據主要集中在參保、結算類基本數據,醫療行爲過程中的醫囑、病歷、藥品進銷存、檢查檢驗報告等數據沒有全面採集,服務反饋、治療效果類數據,以及日誌、視頻、文件等非結構化數據普遍缺失,制約了醫保智能監控、支付方式改革等應用的深入開展,難以支撐面向參保人開展精準服務。從部級層面,自2009年開展醫保聯網監測指標上報以來,各地按月向人社部上報數據,醫保主要包括參保、享受待遇、定點醫療機構等基本信息,缺乏業務明細信息。

       二是数据时效性不强。醫保聯網監測數據按月上報,支持了部級基金監管、宏觀決策、社會保險參保待遇比對查詢等多項系統應用。但按月更新的數據時效難以滿足全國統籌、重點業務實時監控等新業務需要。

       三是数据准确性不高。從部級聯網監測數據來看,雖然數據規模、覆蓋人羣快速增長,但仍然存在各險種、各業務基本信息、業務狀態信息不一致,部分代碼使用不標準、不規範,甚至存在不少錯誤或無效信息等問題,對數據的深入分析和廣泛應用帶來較大影響。

       2、數據應用尚不充分

         一是數據應用意識不足。近年來,人社部門逐漸認識到數據的巨大價值,積極開展數據應用,但相較於人社部門管理的大數據,已開發的數據只是冰山一角,海量數據還在“沉睡”,沉睡數據中的問題不斷累積,反過來影響數據應用工作開展。畢竟只有持續應用,才能從根本上促進數據質量提升。

       二是对“問題數據”重視不夠。明顯異常的數據一部分是數據質量低下的垃圾數據,也有部分是客觀業務問題導致數據錯誤。在數據應用過程中,常常首先篩除異常數據,實際上也篩除了可能存在的問題和風險。大數據時代,更要培養重視異常數據的意識,善於從中發現問題、防範風險,逐步減少“問題數據”,提升數據質量。

       三是跨业务数据应用不足。目前對數據的開發應用,多集中於單業務板塊,跨業務聯動應用不足,如社保與就業數據關聯分析、就醫信息與人員生存狀態的結合判斷等。數據只有真正融會貫通,才能激發新思路,創造新價值。

        3、安全體系還需健全

       2014年,人社部先後下發了《人力資源和社會保障數據中心應用系統安全管理規範(試行)》(人社廳發〔2014〕47號)和《人力資源和社會保障數據中心數據庫安全管理規範(試行)》(人社廳發〔2014〕48號),從具體操作層面對應用系統和數據庫安全提出了規範要求。然而,大數據環境下數據鏈條變長、數據規模增長、數據來源多樣、數據流動性增強,使得數據安全保護難度加大,個人信息泄露風險加劇,傳統的安全控制措施面臨挑戰

       医保大数据的发展方向


       1、匯聚和完善醫保大數據

       一是夯实基础信息。統籌全民參保登記庫和持卡人員基礎信息庫建設,完善部級人員、單位基礎信息庫,準確掌握服務對象基本情況,進一步發揮人社基礎性信息庫作用,實現一數一源、“一人一卡”。

       二是整合信息资源。從數據上報時效上,優化聯網監測數據上報機制,由按月上報調整爲按日實時更新;從數據上報粒度上,擴充上報指標,補充明細業務數據。從數據收集來源上,利用互聯網、移動終端等渠道增加信息收集來源,補充醫療服務結果、質量、滿意度等類數據,同時推動與醫保局、衛健委等部門間數據共享,實現數據融合。

       三是提升数据质量。持續抓好數據質量提升,一方面做好與人口庫等外部數據比對,覈准數據資源。另一方面逐步排查數據異常原因,對可能存在的無效數據,進一步分析比對,發現問題及時督促整改。

       2、加快大數據平臺建設

       实现对医保大数据的高效集约管理,建設大數據平臺勢在必行。黨的十九大報告提出要“建立全國統一的社會保險公共服務平臺”,其內涵是運用“互聯網+”、大數據等信息化手段,爲羣衆提供無地域流動邊界、無制度銜接障礙、參保權益信息更加公開透明、社保服務更加便捷高效、各服務事項一體化有機銜接的社會保險公共服務。高效的對外服務需要底層大數據平臺的強大數據支撐能力,因此,建設適應人社業務,協同、監管、決策、服務的可靠安全人社大數據管理平臺,作爲大數據產生、彙集、分析和應用的基礎,實現數據統一標準、統一管控,提升管理服務效率,爲上層應用提供數據支撐服務,是當前的重點任務。

      3、持續助力醫保業務發展

     大數據應用的根本出發點和立足點是推動業務發展,提升管理效能,實現決策科學化、監管精準化、服務人本化。具體應用如:發揮大數據聚類、決策樹等算法優勢,支持單病種、DRGs等支付標準設計、測算和評價,推進多元複合式醫保支付方式改革工作深入開展;完善藥品數據和統一標準,借鑑各地先進經驗,探索制定藥品支付標準;利用大數據技術,分析並預測基金運行情況,完善籌資與待遇機制;深化醫保智能監控系統應用,探索利用人工智能、圖計算等前沿技術,提高監控精確度,實現更加智能化的監控;推進電子社保卡研究應用,提供網上費用結算、醫保移動支付等服務,打造線上應用服務體系;利用大數據推薦模型,面向參保人提供精準推薦等健康管理服務。

     4、構建數據安全體系

     數據環境下的數據應用實踐,對數據安全和個人隱私保護提出了更高的要求。要切實樹立數據安全意識,實現數據全生命週期管理,確保數據安全、完整和一致。

     一是建立數據管理機制,包括信息資源目錄、數據分級分類管理、數據安全管理制度、數據共享開放流程等,確保管理過程規範,權責明晰;

     二是加強基礎設施保障,啓用電子印章、數據加密、生物特徵識別等安全技術手段,爲數據安全提供基礎保障; 

      三是確保個人信息安全,提供服務要獲得個人授權,保護個人隱私。