医疗大数据分析在按病种付费管理模式下的临床应用

1、 医疗大数据分析在按病种付费管理模式下的临床应用 叶运平摘 要新形势下，我国医疗事业不断发展，医保制度建设也在不断完善，医保监管越发严格，如何高效利用医疗行业的信息化建设开展医保管理，将海量医保数据进行大数据分析得出的经验更好应用于我院的临床，更好地为病人服务，成为医疗行业发展重点。文章探讨了医疗大数据分析在按病种付费管理模式下的临床应用，以供参考。Key医疗大数据;医院医保管理;病种付费F840.6841 前 言近年來，国家实施医疗体制改革，提高了医疗投入与报销比例，医保费用逐年上涨，如何有效控制医保费用的不合理增长，成为相关部门思考的课题，于是就产生了按病种付费的医保模式，直接影响到医院的

2、收支情况和生存能力，对医生的诊疗手段产生重大的影响。而作为医院的管理者，如何更好地利用医保智能审核反馈的信息是一项重要课题，要通过数据样本分析，发现医院诊疗手段不足，从而改善医院服务水平。2 当前群众参保现状及医保管理模式全民参保是新时代下的必然产物，普通人民群众为自己上了一道保险，以用最低的成本换取最高收益的保障。2018年度到我院就诊的病人，总诊疗人次448877人，职工医保占比达到76.23%;居民医保占比达到16.5%;医保人数合计达到92.73%，医保病人产生的总费用1.13亿，医保总记账金额达到7899.91万元，占医院总收入的78.5%。从数据来看医保收入占据了医院医疗收入的大部

3、分，必须有针对性地探讨新时代按病种分值付费，通过对数据的分析，查找医院存在的问题，使我院的诊疗手段更加规范，从而改变医院入不敷出、病人叫苦连天两难的局面。当前国家越发重视医保管理问题，充分利用大数据，数据挖掘技术的开发与应用不断发展，并取得了显著效果。对医院管理能力提出了更大的挑战，需要在实践中不断摸索向前，制度不断完善，内容逐渐细化，临床与管理变得不可分割。3 按病种分值付费模式下医保管理中存在的问题（1）诊疗行为不规范。目前仍存在少数医生开大处方、大检查、过度治疗，导致病人费用大幅高于常规水平。由于目前医生工作量与绩效互相关联，导致医生盲目追求自身利益，忽视了医院的公益性和病人的需求性。（

4、2）监管的滞后性。由于事前没有监管到位，往往是事后才发现违规医疗行为的发生。有时又由于院内医保监管部门管理的滞后性没及时发现医保智能审核的偏差，在患者出现特别病种综合征风险的情况下系统容易产生硬性审核差错风险的概率，没能及时将实际病情反馈到医保局，使医院承受不必要的损失。（3）医院过度依赖通过自身创收去养活医务工作者，缺少国家财政的投入。导致医院为了生存和发展，没有严格遵守国家各项医保政策忽视医疗过程中存在的问题。（4）医保管理方式较为落后。较多的依赖人工，缺乏有效的信息手段提前介入到医疗行为中，同时医保管理人才缺乏综合的医疗知识，不能为错误或不完善的医疗行为及时提供有效的意见。（5）医保政策

5、的宣传不到位，医生自主学习意识不够强烈，缺乏比较有效的渠道了解新生代医疗。对按病种分值付费这种模式比较抗拒，认为这跟医疗行为没有关联。4 医疗大数据分析在医院医保管理中的临床应用4.1 树立医生坚守良好的执业道德规范和诊疗行为的意识针对各个学科的发展，对患者进行规范的诊疗，减少不合理的诊断和治疗。对明确限定范围的适应证用药严格按照医保规定遵照执行。比如某院在核查医保智能化审核反馈回来的信息，关于诊断用药过程中就发现有患者慢性肾脏病4期，肾性骨营养不良，有使用骨化三醇指征，但用药范围就开了限中、重度骨质疏松、肾性骨病、甲状旁腺功能减退症的药物。这种不对症的治疗行为违反了医保限定适应证（条件）用药

6、（住院）的规则，最终导致医保扣罚医院此部分医疗费用，使医院蒙受损失。在实际工作中，医保管理部门的职责，除了需要对医生进行必要的医保知识的培训外，还可以通过医保反馈的信息，进行大量样本的数据分析，对各类病症的用药及治疗方案进行监督，加强对医疗质量检查，有效提高医院整体临床医疗水平。4.2 建立智能预警，实现医保精确管理患者在医院发生了医疗行为，医生接诊完毕收费结账时就将数据上传至医保中心。从内控角度应该要有内部审核过后再上传数据，避免医生因诊断操作失误导致处方与诊断不一致的现象。这是管理前瞻性的问题，避免人为错误使医院在信誉与经济上受到损失。例如，某院曾发现一例诊断为冠状动脉粥样硬化性心脏病的患

7、者使用门冬胰岛素。这是医生的误操作，患者可能有多种病症，不同的病症对应不同的诊断和用药，如果医院信息系统也能做到提前智能预警，医保部门及时审核这些常规的错误就能减少医保中心不予支付的款项，减轻医院损失。要通过大数据反馈的信息，筛选这些常见的问题，及时反馈给各科室和医生，避免下次出现同类的错误。还有一些病种，如宫颈息肉切除术属于指定手术单病种的范畴，医生在下诊断时没有根据医保规定按单病种上传，由于没有按单病种结算就没有对应的分值，所以医保中心无法根据分值进行拨付，只好直接对医院扣罚此项费用。4.3 广泛应用人工智能手段，引导医务人员多学习相关政策医院应积极利用医疗大数据，建立智能预警，通过嵌入分

8、析系统、病例查询、费用预警体系、医保运行盈亏、处方查询等，为患者提供实时的数据服务，为医保管理提供详细、准确的数据支撑，推动医保管理模式的创新。在医保系统开发中，首先，应以医生工作站、电子病历为基础，建立临床医嘱，使医保管理人员能够将医保政策与临床医嘱有效联系，提高医保管理水准。如医院可在平台上设置弹窗提醒，使医护人员掌握限制类、辅助类药物的具体应用，同时，保障医护人员全面理解医保用药的规则，有效减少违规行为。另外，对于患者自费项目与大额材料的使用，可采用即时提醒，使患者及时掌握相关情况，有效节省临床费用，提高医保管理效率。其次，对于医保门诊处方的查询与复核，应在医保系统中设置条件，使工作人员

9、能够在医保大数据中准确判断目标处方，有效降低人工操作失误。如相关人员可将处方分类以时间划分，当工作人员在搜索栏目输入目标对象时，系统能够快速挑选出目标，有效节省医保管理人员的检索时间，全面发挥了医疗大数据的作用。再次，将医疗大数据集成多个模块，为医保控费、医保监管的落实奠定基础。最后，医疗大数据在医保管理中的应用，为医保管理提供数字化管理方案，使管理人员实时掌握医保运行指标、医保运行变化等，使医院充分结合医保政策，对医保管理系统进行准确评估，全面提高医保管理水平。如在按病种付费模式下医保中心是综合同一地区同一个病种各个医院的平均医疗费用进而产生相应的分值。医院诊疗水平的高低直接影响到分值，如慢

10、性十二指肠溃疡对应的分值938分，而医院目前诊疗水平超过这个分值，超出部分由医院承担损失。这就促使医院学习先进诊疗理念，通过对相应病种分值分析比较，找出存在的差距，参观学习其他医院更好的经验，促进医疗水平的提升。4.4 争取财政较大的支持探索既能促进医务人员工作积极性，又最大限度地保护患者利益的补偿机制。建立一个诚信就医、诚信看病、医者仁心的社会氛围，剔除医务工作者要靠医疗收费养活自己的恶性循环机制。5 医疗大数据应用的挑战与措施5.1 医疗数据不完整，实效性不强由各个层面来看，在社保信息系统中，医保信息主要是参保人员、结算数据等，医疗行为相关的病例、医嘱、服务反馈、药品进销存等数据普遍存在缺

11、失问题，影响了医保智能的监控，制约了支付方式的改革，相关部门很难对参保人提供精确服务。同时，医保联网的检测数据多是以月为单位上报，以此为医保基金监管、参保待遇查询、宏观决策等提供数据支撑。但是，以月更新影响了信息实效性，制约了医疗大数据的作用发挥。对此，相关部门应对参保登记、参保人员基础信息进行统筹规划，建立独立的数据库，使相关人员能够准确把握参保人员具体情况，为医保管理提供准确的信息支撑。同时，对信息资源进行有效整合，对联网监测到的医疗数据进行优化，将每月一次更新调整为每日一次，细化业务数据，提高医疗信息的实时性，为医保管理提供准确的数据支持。5.2 医疗数据的应用并不充分在医院医保管理中，

12、医疗大数据的应用仍不充分。虽然社保部门已认识到数据背后的价值，并积极与相关部门联合开发数据并应用，但是，以医保为主，相比于医疗大数据，社保部门开发的数据仅是其中冰山一角，大量数据并未被有效应用。并且问题数据的存在，影响了数据质量，若将问题数据应用于医保管理中，将给医保管理带来负面影响。对此，有效剔除问题数据，充分利用医疗大数据，对医保管理具有重要意义。基于此，社保部门可利用互联网、大数据等手段，积极建设大数据平台，对医保数据进行高效、集约式管理，为广大群众提供有效的社保服务。平台建设中，可以大量医疗数据作为基础，建设协同、服务、决策、监管的数据管理平台，对数据标准统一、统一管控，提高管理服务的

13、效率，充分发挥医疗大数据的作用。同时，平台建设对数据统一管理，有效解决了问题数据带来的影响，充分发挥医疗大数据的作用，为提升医保管理质量奠定基础。5.3 医疗大数据的安全体系并未健全近几年，国家高度重视医疗大数据的安全性，并制定了相应的安全管理规范。但是，大数据环境下，数据链条较长、规模较大、数据流动性强、来源面广，加大了数据安全保护的难度，传统的安全控制方式已经无法保障医疗大数据的安全。对此，为了发挥医疗大数据在医保管理中的作用，应积极构建数据安全体系，管理人员要充分认识到数据安全的重要性，树立安全意识，防范数据泄露风险。同时，构建数据管理机制，对医疗大数据进行科学管理，实现数据管理的规范且权责明确，保障医疗数据安全。6 结 论总而言之，目前的医保政策上至国家层面下至基层医疗机构都是一个探索的过程，在这个云数据快速发展的大时代面前，应将数据集成加工后的结果应用到临床上，加强医疗大数据的应用，全面发挥医疗大数据的作用，提高医院医保管理水平，推动医疗行业进一步发展。Reference：1江海林， 李玲， 彭雯君. 大数据环境下医院医保系统开发与應用探讨J. 中国管理信息化， 2018（6）：158.2景玺， 秦靖沂. 大数据