當前，醫療保險面臨基金收支平衡壓力增大、醫療服務違規行為多發、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，下壹步應重點圍繞四個方面：壹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，醫療服務違規行為多發，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，進壹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。
當前醫保管理面臨的困境
1醫保基金收支平衡壓力增大
隨著生活水平提高，參保人更加關註健康，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。這些因素都給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醫療服務違規行為多發
我國醫保待遇支出高速增長，既有惠民生政策、人口老齡化、醫療技術進步、醫療成本上升等正常因素，更有大處方、亂檢查、假發票等不合理因素。2016年審計署對醫療保險基金專項審計顯示，壹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2億余元。面對如此規模的支出，人工審核、抽查審核、固定規則審核等醫保傳統監管手段，對於日趨復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為難以有效識別。
3傳統經驗決策方式落後
過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。隨著參保人數的快速增長，醫療行為的復雜變化、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。
醫保大數據的應用
社會保險信息化多年來秉承全國統壹規劃、統壹建設的原則，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，遏制違規行為，輔助科學決策，保護基金安全。
1推動全民參保計劃，實現全民醫保
黨的十八屆五中全會通過的《中***中央關於制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》明確提出“實施全民參保計劃，基本實現法定人員全覆蓋”。2017年，人社部加快推進全民參保登記系統建設、部省對接、數據上報等工作，目前已基本形成部省兩級全民參保登記庫，支持摸清法定未參保人員情況，助力全民參保計劃，實現應參盡參。截至2017年底，各省***計上報包括醫療保險在內的人員參保信息30.42億條，為下壹步參保擴面提供了有力的數據支撐。
2實施醫保智能監控，打造安全醫保
2012年，人社部組織建設了醫保智能監控系統，針對門診、住院等不同業務環節設計了500余條監控規則，對頻繁就醫、分解住院、過高費用、大處方、藥占比異常等常見違規醫療服務行為進行監控，監控對象涵蓋醫療服務機構、醫師、參保人員等。2014年，在前期工作基礎上，人社部下發《關於進壹步加強基本醫療保險醫療服務監管的意見》（人社部發〔2014〕54號），明確了監管途徑、各方職責、問題處理程序等。近幾年，開展醫保智能監控工作的統籌地區數量不斷增加，目前全國超過90%以上的統籌地區已全面開展智能監控工作。通過全場景、全環節、全時段自動監控的震懾作用，遏制了大量潛在違法、違規行為，保障了參保人員權益和醫保基金安全。
3推廣支付方式改革，促進科學醫保
近年來，基於過去多年積累的醫保數據，人社部門廣泛開展了優化支付方式工作，積極推行復合式醫保支付方式探索。2017年，國務院辦公廳下發了《關於進壹步深化基本醫療保險支付方式改革的指導意見》（國辦發〔2017〕55號），對改革目標提出了明確要求。目前絕大部分地區均開展了總額控制，分析醫保歷史數據是醫保部門與醫療機構協商制定總額的主要依據。此外部分地區在單病種、DRGs等支付方式的探索過程中也充分利用了醫保數據。如沈陽市從2015年開始探索DRGs支付，應用本地醫保支付數據，優化DRGs分組。上海強化數學模型在醫保預算中的應用，同步推進按病種付費。
4探索醫保移動支付，引導便捷醫保
《“互聯網＋人社”2020行動計劃》（人社部發〔2016〕105號）提出“支付結算”行動主題，要求建設人力資源和社會保障支付結算平臺，拓展社會保障卡線上支付結算模式。社會保障卡經過十九年建設發展，為線上應用打下了深厚基礎，具有身份憑證、信息記錄、自助查詢、就醫結算、繳費和待遇領取、金融支付等功能，已成為持卡人方便快捷享受人力資源和社會保障權益及其他政府公***服務的電子憑證。各地根據文件精神，結合“互聯網＋”要求，積極探索實踐醫保移動支付，如杭州、武漢、深圳、昆明等地參保人可通過手機完成門診費用醫保支付，緩解窗口排隊壓力；沈陽、天津、嘉興、珠海等地參保人可線上購藥，通過手機或移動POS刷卡完成醫保支付，改善用戶體驗。
醫保大數據的應用挑戰
1數據質量有待提升
壹是數據不完整。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，醫療行為過程中的醫囑、病歷、藥品進銷存、檢查檢驗報告等數據沒有全面采集，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。
二是數據時效性不強。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。
三是數據準確性不高。從部級聯網監測數據來看，雖然數據規模、覆蓋人群快速增長，但仍然存在各險種、各業務基本信息、業務狀態信息不壹致，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
壹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壹角，海量數據還在“沈睡”，沈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。
二是對“問題數據”重視不夠。明顯異常的數據壹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。
三是跨業務數據應用不足。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。
醫保大數據的發展方向
1匯聚和完善醫保大數據
壹是夯實基礎信息。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，進壹步發揮人社基礎性信息庫作用，實現壹數壹源、“壹人壹卡”。
二是整合信息資源。從數據上報時效上，優化聯網監測數據上報機制，由按月上報調整為按日實時更新；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***享，實現數據融合。
三是提升數據質量。持續抓好數據質量提升，壹方面做好與人口庫等外部數據比對，核準數據資源。另壹方面逐步排查數據異常原因，對可能存在的無效數據，進壹步分析比對，發現問題及時督促整改。
2加快大數據平臺建設
實現對醫保大數據的高效集約管理，建設大數據平臺勢在必行。黨的十九大報告提出要“建立全國統壹的社會保險公***服務平臺”，其內涵是運用“互聯網+”、大數據等信息化手段，為群眾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、各服務事項壹體化有機銜接的社會保險公***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，作為大數據產生、匯集、分析和應用的基礎，實現數據統壹標準、統壹管控，提升管理服務效率，為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，推進多元復合式醫保支付方式改革工作深入開展；完善藥品數據和統壹標準，借鑒各地先進經驗，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
大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，實現數據全生命周期管理，確保數據安全、完整和壹致。
壹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***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，啟用電子印章、數據加密、生物特征識別等安全技術手段，為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。