互联网时代的大数据运用与健康保险

互联网时代的大数据运用与健康保险

一、全国医疗大数据系统平台的建立中国的健康管理体系一般分为三个部分：医疗系统、社会保险系统和商业健康保险系统。受当前发展水平限制,社会医疗保险补偿比例不高,导致无法满足不断增长的医疗费用支出,商业健康保险由于缺乏国民基础医疗数据支撑,使得承保风险较高,产品设计难以满足当前用户的需求。“十三五”期间,国家卫计委提出全面推进“互联网+健康医疗”服务,建设互联互通的人口健康信息平台,启动全国医疗大数据系统平台的建立,以期2020年实现全民人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库的基本覆盖国外研究者集中在社会保险与商业保险最优保险模型国内关于商业健康保险与社会医疗保险制度对接的研究集中在建立多层次的医疗保障体系,分别从公共经济学、供求关系与市场价格扭曲、福利经济学等角度,对社会医疗保险与商业健康保险的物品属性、两种筹资方式的对接必要性及有效性衡量展开分析可见,学者对医疗系统与商业健康保险系统数据对接研究偏少,未能做出有说服力的经济学分析,并且针对数据对接的路径缺乏研究,使得过去的研究均缺乏适用性,难以在实践中实现。基于此,本文从分析商业健康保险发展现状及存在的问题基础上,研究如何建立商业健康保险与医疗大数据对接交互系统的方法和途径,以期解决商业保险公司的承保风险、产品设计、疾病发生率等经营环节中的关键问题,提高商业健康保险管理水平,方便商业保险参保患者获得一站式免垫资直赔理赔服务,构建新的医疗保障体系,全面提升国民健康管理水平。平台的建立,可规避医疗机构的重复检查与不规范治疗的问题,整治病种治疗规范及常用药品目录,监督医疗机构的腐败行为。同时,社会医疗保险基金的使用更加可控,方便参保人口的流动,提高医保给付工作效率,也为商业健康保险对接奠定了基础。二、商业健康保险的发展(一)公司在银行销售保险的行为近年来,商业健康保险取得了长足进步,覆盖面不断扩大,业务领域不断扩宽,业务规模不断扩大,地位与作用不断提升。据保险行业协会与国家卫计委公布的数据统计,如图1和图2所示,总体来看商业人身保险收入年均以21.1%的增长速度增加,年均增加1746.6亿元,2011年保险收入出现减少现象,原因是因为2011年保监会和银监会联合发布《商业银行代理保险业务监管指引》,严格规范保险公司在银行销售保险的行为。其次由于股债市场下行引致的投资下滑和巨额浮亏,加之银行实施货币紧缩政策,分红险在整个理财产品市场的竞争力下滑所致。随后开始缓慢增长,2013年之后开始迅速增长,主要是受保监会启动人身险费率定价机制改革,取消传统寿险2.5%预定利率上限,寿险费率市场化增强了保险市场活力的原因。从商业健康保险收入占人身保险比例来看,从2009年的6.9%到2016年的18.2%,表明最近几年商业健康保险取得了良好的成效。虽然8年来所占比例整体呈不断扩大趋势,但从整个保险行业来看,比例仍然较低,这是行业管理者最为关注的问题,主要是因为经营健康保险的公司缺乏产品开发、销售成本管理、费率厘定的精算大数据基础,造成净收益率波动幅度较大,大部分保险公司出于审慎的考虑,减少产品类别,将产品改为短期保险所致。从商业健康保险赔付占医疗费用支出比例来看,近几年来一直处于较低水平,发展缓慢,主要是因为消费者出于“保本”的消费习惯,而健康险大多不属于返还型保险,加之健康险理赔手续烦琐所致。据人社部公布的数据来看(见表1),社会医疗保险承担医疗费用比例平均70%,每年还有12362.7亿元可以成为商业健康保险的业务发展空间。与需求相比,商业健康保险还有很大的市场价值待开发,商业健康保险作为健康管理的重要组成部分,市场容量巨大。(二)商业健康保险的问题1.投保人知识缺乏从供给方来说,保险公司在承保时不知道投保人的既往病史与家族遗传史以及目前的身体健康情况,不知道投保人未来罹患大病的概率。从需求方来说,保险消费者对健康保险知识的了解不够透彻,复杂的保险条款较难理解,投保人不知道自己购买的保险产品是否能给自己带来利益。因此,一方面商业保险公司只能根据投保人的年龄、职业等其他因素确定收取多少保险费,无法依据既往病史与家族遗传史合理收取保费;另一方面健康状况不好的客户更倾向于购买健康保险,身体状况良好的人认为获得保险赔付的机会极小,这类群体将会退出健康保险市场,这样一来保险公司的业务质量将会降低,必然保费也会随之增长,形成恶性循环,因此市场信息不对称将导致保险公司经营困难。2.系统理化处理能力有限健康保险公司要想真正促进健康险的发展,医疗诊疗数据必须是真实、全面客观的。由于保险公司与医疗机构缺乏大数据互通系统,保险公司对医疗保险的风险控制能力十分有限,特别是医疗费用支出的控制。商业医疗保险在理赔中涉及保险人、被保险人、医院三方,保险公司主要依据医院提供的医疗单据对被保险人进行理赔,不是直接对医院进行拨款,不能做到风险共担、利益共享。医院与被保险人在自身利益的驱动下,极易产生“无病就医,小病大看”的道德风险,而保险公司由于信息获取不足,无法做出合理的认定与审核,保险公司极易发生超出正常风险的理赔,在一定程度上影响商业保险公司的经营,最终导致健康保险发展缓慢。3.商业健康保险经营环节造成的财务风险商业健康保险缺乏国民医疗大数据无法了解某种疾病的发生率以及治疗费用,被保险人的既往病史造成难以控制承保风险、难以开展产品设计、难以厘定费率,难以确定给付率与保险金额,难以预防保险欺诈等经营环节中的关键问题,造成保险公司对健康保险采取谨慎的态度,产品品种少,长期保险少,费率高,业务难以扩大。尽管2015年国务院颁布了对国民购买商业健康保险给予2400元内税收优惠的政策,但这似乎也难以启动商业健康保险市场。虽然商业健康险公司几乎都看到了医疗保险市场中蕴含着的无限商机,但因为无法把控医疗费用,以及对各病种发病率、各病症治疗费用缺乏测算数据,谁也不敢在这个市场上冒进。如此一来,造成医疗、疾病保险产品设计缺乏大量长期的发病率数据支撑,产品设计难以准确定位,最终导致产品难以满足顾客需求逐渐萎缩。4.保险欺诈案日益增多,加剧了保险公司的经营风险由于高昂的医疗费用以及社会医疗保险补偿的不足,在承保时,很多客户会隐瞒病史以此骗取保险金,加大了保险公司的承保风险,也增加了保险公司理赔调查的难度。保险欺诈案的层出不穷,加剧了保险公司的经营风险。导致最后出险时,保险公司因骗保现象拒绝赔偿,给民众产生“承保容易、理赔难”的不良影响。5.商业健康保险与医疗健康大数据对接交互系统目前患者即使购买了商业保险,想要获得保险给付,也必须先自己垫资后持医疗单据再到保险公司申请理赔。而社会保险因为与医疗机构通过大数据实现了“医保+自费”模式,即先社保支付后患者补差额的方法,减轻了患者的费用负担。商业保险公司如能通过保险行业协会建立与医疗机构系统的数据互联互通,那么患者可以免去垫资看病的负担,实现“医保+商保+自费”支付的新模式。综上所述,商业健康保险呈现出专业化发展理念不清晰、专业化经营模式不成熟、专业优势发挥不足、专业承办能力不强的特点。目前医疗、社会医疗保险以及商业健康保险三个数据系统均独立建设,各自为政。虽然社会医疗保险系统与医疗系统正在实现数据共享,但社保对医疗费用的上涨缺乏约束力,面对高昂的医疗费用社保也只能不断提高赔付比例,这增加了投保人和政府的财政负担。商业健康保险由于未对接医疗系统数据,面对越来越多的医疗保险欺诈行为也尚未采取有效的控制办法,产品设计也缺乏基础数据,因而丧失开发新的健康保险产品的动力。尽管有一些保险公司对于对接系统采用何种路径这一问题有过诸多探索,但均以失败告终。如以股份制公司方式与医疗机构建立合资医院,尝试采取社保与商保的直赔方式,但投资巨大,覆盖范围小,作用微乎其微;也有一些保险公司采用与社区医院协议方式获得数据对接达到直赔,但受制度限制,难以推广。由此可见,商业健康保险公司对与医疗机构大数据对接具有明显的需求,但苦于解决大数据对接的路径与制度性安排限制,所有的举措仅限于小范围的试点尝试,难以大面积推广。因此建立商业健康保险与医疗大数据对接交互系统成为行业的当务之急。此系统的建立将有效解决上述问题,可以全面提升医疗赔付比例,提高健康管理水平。因此,建立商业健康保险与医疗健康大数据对接系统不仅可以减少重复建设的资源浪费,还可在更高层面提高国民健康管理水平,做到病有所医,杜绝因病致贫的现象发生。建立行业对接系统,医疗机构诊断治疗的数据采集,全国标准编码的统一等系统建立的关键环节对大数据库系统构建将产生深刻的影响。另外,商业健康保险公司采用何种渠道使用该系统,即系统的框架及运营管理模式,并对数据所有权及使用权的权属、数据真实性与有效性的控制、系统的安全维护都值得分析研究。三、连接互动系统的建设框架(一)数据库的建立建立医疗系统与商业健康保险交互系统,首先必须建立医疗机构的诊断治疗大数据库系统,其中包含数据采集、全国标准编码的统一、数据库系统的构建等重要内容1.医疗服务信息以医院为基础数据的采集单位,采集病人选择治疗的医疗机构、治疗时间、临床数据、医疗费用支付明细等相关医疗服务信息。其中,临床数据包含病人的体征数据、影像数据、处方数据、电子病历等。数据越详细、获取样本越多对健康管理则越有意义。数据的采集录入应由各医院的医生在日常工作中进行,目前全国各大医院都已存有大量的采集数据,需逐步建立医疗机构的市级、省级、全国的互联互通数据库。2.统一编码系统有助于保证数据的质量医疗系统应建立并实施全国标准编码系统,以便规范记录品种繁多的药品以及病种,简化检索查询手续,提高交互系统的运行效率。目前类似药品、手术、检查项目等相关的医疗服务大多数尚未编码,尽管有些医疗机构已经意识到这一点,但各医疗机构因自身内部服务系统原因,编码都不尽一致。这样采集到的数据不仅统计口径不统一,难以规范,统计的质量极大地影响了互联网大数据的分析应用。明确原始数据的质量标准是解决以上问题的根本,而标准编码系统的完成确保了医疗系统建立统一的疾病治疗流程与费用标准,有助于实现规范化管理。其中,疾病治疗流程包含统一的检查治疗标准库、疾病诊断库、药品库。此外,还需制定统一的药品信息编码、疾病诊断、检查治疗,建立完善的信息编码管理模块,以便今后不断增加新的内容。疾病治疗流程与费用标准问题需由医保经办机构、定点医疗机构、医疗卫生专家共同制定。如北京市已率先完成了医疗服务费用的标准制定。3.实现大数据共享在数据采集工作与标准编码完成的基础上,进一步建立分级的医疗大数据系统。目前全国大部分三甲医院都配有治疗信息库,病人治疗信息数据均可在医院内部实现共享,但最大的难关就是让各医院公开自己的资源信息,实现共享。这需要由国家卫生健康委员会出面做顶层设计,逐步实现市级、省级及全国医疗机构信息资源共享。建立分级实施的医疗大数据库系统,是医疗系统大数据库从点到面逐步实现的过程,基础较好的城市先行建立,逐步实现互联互通广。此外,运用计算机系统将医疗系统与商业健康保险系统的数据进行分析,病人病例档案、疾病治疗方案、治疗流程、治疗费用、疾病的发病率等一系列数据应有尽有,只要输出相关字查询,就能一目了然。4.重复诊疗、重复用药与“过度医疗”首先可以监督“大处方”与“过度医疗”问题。在交互系统构建中,设置个人病例档案管理,无论患者在哪一家医院就诊,做过的检查、使用过的药物都有明确的记载,住院记录、手术记录以及所有的治疗方案都录入大数据库保存,以解决重复诊疗、重复用药与“过度医疗”的问题(二)健康保险的大数据系统1.监管层对数据的支持程度不够,缺乏专业的数据挖掘人才目前的商业健康保险数据系统是以保险公司为单位分别建立,尚未建成全省或全国的统一系统。数据系统以保险公司理赔给付与保险期间作为分类指标,较为笼统与简单,没有进行多维度的数据分类,难以从数据中得到有效的基础信息。目前建立行业数据系统主要的制约因素有:各保险公司出于商业机密的考虑,难以将数据实现行业共享。监管层尚未意识到建立保险行业的健康管理大数据系统的重要意义,缺乏专业的数据挖掘人才,与医疗大数据交互对接没有整体的构架。针对各保险公司各自为政的局面,保监会与保险行业协会应在系统的建立中起主导作用,应认识到大数据系统的对接对商业健康保险的促进作用及对国民健康管理的重要性。保监会可以委托保险行业协会建立商业健康保险大数据管理系统,对接所有经营健康保险业务的保险公司数据,招募专业的数据挖掘人才,从数据中分析不同地区疾病发生的概率,设计满足需求的保险产品,科学厘定费率。2.医疗费用交互系统设计商业保险公司应充分运用系统数据,一是可以控制治疗费用,保险公司承保时可通过大数据评估被保险人发病概率、住院概率,做出恰当的风险选择,使医疗理赔费用尽可能接近险种精算假设。理赔时可以通过交互系统调阅患者的电子档案,查看治疗方案、住院结算单据,结合医疗系统对各病种治疗费用的规定,最大限度地控制道德风险,有效控制治疗费用。二是准确定位医疗保险产品。交互系统可以将各种疾病的发病率、治愈率、平均治疗费用率、复发率、遗传率利用大数据进行统计研究,保险公司据此可更为精准地厘定费率,设计满足客户需要的医疗保险产品。三是解决信息不对称问题。建立以数据共享为目的的医疗系统与商业保险交互系统,形成共享的集成数据环境,保险公司和客户的信息都被公开化,保险公司可以查看病人的病史、身体健康现状等与保险公司产品相关的重要信息;客户可以通过医疗机构了解疾病的总体治疗费用,从而确定购买的保额足以支付疾病的治疗费。四是有效解决诚信缺失现象。保险公司承保审核时,对被保险人的既往病史一目了然,杜绝了客户不履行如实告知义务的情况。保险公司在理赔时,根据交互系统中患者的诊疗情况,给予合理的补偿,彻底解决信息不对称的问题,解决诚信缺失现象带来的不良影响。五是减轻患者负担的“直赔式”服务流程。当交互系统建立后,商业健康险可以像社会保险一样,对参保者进行“直赔式”服务。购买商业保险的患者,在结算医疗费用时,首先会除去医保报销,之后剩下的治疗费用只要是在商业健康险的承保范围之内的,结算时也一并除去,最后患者只需要交付除去社保和商保赔偿的剩余费用,理赔程序变得更加便捷、简单、迅速。以上分析见图3。医疗系统大数据与几百家商业保险公司对接数据似乎不太现实,一是对接风险难以控制,二是公共数据与商业行为的衔接尚属于法律空白,因此对接系统以医疗系统与保险行业数据库的互联互通更为可行。可以采取保监机构或保险行业协会与医疗机构实现互联互通的方式,再由保险公司与保监机构或保险行业协会实现互联互通的方式实施四、界面系统的风险控制为了实现二者有效运行,故设计合理运营管理模式,确立所有权,加强风险控制,进行系统维护等。(一)建立数据系统当交互系统建立完毕后,将由国家卫生健康委员会与各省市卫生健康委员会进行医疗系统大数据的营运管理,通过大数据监控各医疗机构是否符合治疗费用的把控;各医疗机构负责数据采集形成大数据库;作为医疗系统大数据库的使用者,保险协会可以向保险公司提供有价值的数据。保险公司可以通过交互系统中的电子健康档案在1-2秒内迅速找出患者的既往病历,并自行进行数据分析,解读病历,判断病患的健康现状以及未来罹患某种疾病的概率或者是复发、病变的可能性。这样一来,医疗机构的病历档案就可发挥更大效益。所以,在医疗机构代为理赔商业健康保险时,保险公司通过行业监管部门或者协会与医疗机构都是数据的提供者同时也是数据享用者,无形中两者成为利益共同体。(二)数据所有权、使用权的权属交互系统是一个巨大的数据网络,它关系着每位公民的隐私以及商业利益,尤其是敏感数据的安全性。应建立数据的所有权、使用权的权属,首先应建立具体的政策和法律支持,才能明确数据所有权及使用权的范围,使用者需要进行验证和有限授权,防止未经授权的人员盗用数据。只有在保护个人隐私的前提下,促进信息的交流与共享,才能最大限度地发挥互联网大数据分析在各行各业中的价值。(三)数据的完善性以及更新速度低交互系统中的医疗数据需要医院医护人员在每一次诊疗过程结束后,及时向交互系统提交病人病情、治疗过程、治疗费用等一系列必要数据和详细报告内容,才可以保证数据的真实性及更新速度。同时,为了优化资源结构,交互系统的设计必须是先进的和可扩充、可升级的,系统能适应用户不断增长的变化,从而进一步保证交互系统数据的不断更新。医院应授权专职人员对实时更新的数据进行核检与确认,保证数据的准确性。一旦数据的更新速度未与政策的调整变化一致,系统应立即暂停服务,内部进行数据维护与改善补充,以免造成病人、保险公司和医院三方的经济损失。如有数据发生错误,应在3日内,向系统客服提出异议,系统客服需立即将客户反映的内容及时登记,并进行错误修正。(四)系统的安全维护交互系统的另一个风险来自外部攻击。为防止系统网站被入侵,资料被窃取以及篡改数据现象的发生,交互系统的构建必须要有网络工程师进行严密的设计,还有定期的维护工作。工程师应对外部接入设置防火墙进行安全检查和过滤,要防止各类恶意或无意的黑客行为和病毒侵袭,还要特别重视系统病毒的防治。加强安全教育,堵塞管理漏洞是解决系统安全问题的根本出路。五、数据共享问题尽管大数据交互系统的对接能给医疗机构、社会保险机构、商业健康保险公司都带来利好共赢的结果,但实施起来必须由行业发起,制定统一的标准,由点到面地逐步实现。核心环节是医疗机构的数