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大數據在醫保管理中的應用與發展方向

大數據在醫保管理中的應用與發展方向

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。

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