基于大數據概念醫保費用控制管理探索

趙靜如，馮奕

上海市中醫藥大學附屬普陀醫院醫保辦，上海 200062

基于大數據概念醫保費用控制管理探索

趙靜如，馮奕

上海市中醫藥大學附屬普陀醫院醫保辦，上海 200062

目的基于大數據概念對醫保費用控制管理的探索。方法利用大數據進行解析，完成精細化管理，需要進一步完善改進醫院信息系統。結果醫保管理人員能實時掌控當前全院和各科室醫保費用和指標情況，實行院科的兩級監控和監管。結論醫保管理者要懂得利用大數據，并從大數據中獲取有用資訊，從醫保管理角度入手改變醫院運營機制，降低患者住院費用，降低醫療成本，提高醫院經濟效益。

大數據；醫保管理；經濟效益

隨著科技的發展，現代社會已經進入“大數據”時代，其具有強大的數據收集、數據管理、數據分析、數據重組、數據預測能力，可促進公共管理的重大變革[1]。醫院具有典型的“大數據”特征：數量龐大、類型繁多、價值密度低和速度快[1-2]，應用數據分析建立完善的醫療費用控制管理平臺，通過管理數據達到管理“人”的目的，最大限度使用醫保資金，提升醫療服務質量。

1 大數據的概念和價值

“大數據”（Big Data）一詞首次出現于 1997 年[3]，最初僅是普通數據的集合和分析，2008年《Nature》雜志[4]和2011年《Science》雜志[5]均指出大數據概念將在目前數據爆炸的時代帶來巨大的機遇和挑戰。自從2012年美國奧巴馬政府推出“大數據研究和發展倡議(Big Data research and development initiative)”[6]，大數據作為一種前沿技術進入國家發展層面，2015年我國制定《促進大數據發展行動綱要》的大數據發展戰略規劃文件，并逐步應用于各個領域。

“大數據”的定義即為“無法用現有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合”。通過這些概念行業概括出4V（Volume，Variety，Value，Velocity）的大數據技術特征：①數據體量巨大（Volume），目前個人計算機容量大概以TB（2的40次方B）計數，企業以以PB（2的 50次方 B）甚至EB（2的60次方B）計數，社會則以 ZB（2的70次方B）和YB（2的80次方B）計數；②數據類型繁多（Variety），改變以往文本為主的結構化數據，成為多元化的非結構化數據，如音頻、視頻、圖片等；③價值密度低（Value），價值密度和數據總量成反比，數據越大價值越低，往往有效數據只有萬分之一甚至更少，因此如何快速有效的“提純”數據價值，成為當前大數據應用的難題[7]；④速度快（Velocity），這是“大數據”區別于普通數據挖掘的最顯著特征，包括數據導入和數據分析，基于大數據應用目標定位為分析和預測，因此速度是決定成敗的關鍵。

“大數定理”表明有規律的隨機事件在大量重復出現的條件下，往往呈現必然的統計特性，因此人類和社會的軌跡是可預測的，越龐大的數據可挖掘的價值越高。數據本身不產生價值，如何分析和利用大數據對公共管理產生幫助才是關鍵。“大數據”可以通過分析非結構化數據，提供可供參考的決策數據[1]，因此在醫療、教育、商業等各行業均有廣泛前景。

表1 我院2012—2016年醫保費用數據

2 大數據與醫保費用控制管理

2.1 醫保費用控制

以該院為例，2012—2016年全院總費用、醫保支付費用、醫保支付比例、醫保總藥費和藥費比例見表1，每年隨著總費用上漲醫保支付費用、醫保總藥費和醫保支付比例均逐年升高，但藥費比例逐年下降。通過數據可以看出合理的醫保費用管理是要制定整體性約束指標，而不是單一指標，否則會變成當前控制藥占比但醫技比上升明顯，如何建立科學且行之有效的管理信息系統是關鍵。

2.2 醫保大數據來源和整合

醫院醫保系統有天然的數據龐大特點，通過現有的信息平臺，可有效收集即時數據。目前常見的信息系統包括：醫院信息系統(Hospital Information System，HIS)、臨床信息系統(C1inical Information System，CIS)、醫學影像信息系統(PictureArchiving and Communication Systems，PACS)、實驗室信息系統(Laboratory Information System，LIS)等。

為了利用大數據進行解析，完成精細化管理，醫院各個信息系統需要進一步完善改進。首先重建HIS、CIS中醫保數據表結構，細化數據指標。其次重建HIS、CIS、PACS等醫保相關信息回饋組件，以完成散在模塊信息反饋結構數據收集。再其次整合HIS、CIS和醫保業務組件數據，以達到能讓管理者按需根據實時監控及時掌握動態。

2.3 醫保大數據處理

首先是建立醫保大數據的數據倉庫（Data Warehouse，DW），使用數據接口SAPBusinessObjects的ETL工具Data Services完成所有醫保業務組件的數據收集，并將相關數據源系統反映的視圖導入DataServices，經過抽取、清洗、過濾、整合等操作最終建立最終數據倉庫[8]。數據倉庫的建立核心接口技術是ETL，可同時完成搜集和處理兩個步驟，并進行最終的整合。數據倉庫是獨立運行，游離于傳統信息系統數據庫以外，避免因運行數據倉庫而對醫院正常信息系統的影響，且對實時數據和歷史數據的分析有更好的應用廣度和性能[9]。

2.4 具體流程

醫保費用控制管理的大數據源處理可將HIS和CIS作為主接口，PACS和LIS等為輔接口，使醫保管理人員能實時掌控當前全院和各科室醫保費用和指標情況，實行院科的兩級監控和監管，能及時進行相關風險提示并通知相關科室和醫務人員調整。將數據倉庫中相似數據歸類，劃分為不同板塊，同時盡可能細化使同一板塊數據進一步提高其相似度，不同板塊相似度降低。數據系統通過詳細分析各個科室、醫生、藥品、檢查、病種等從而達到對住院和門診醫保費用、門診及住院特殊病種和慢性病、處方情況等全面掌控。還可以利用簡易直觀的圖形或圖標可視化方式將隱藏在數據倉庫中各類醫保數據挖掘并表達出來，突顯醫保管理者最關注的藥品費用超標、藥費比例等問題。

3 結語

隨著“十三五”衛生事業發展規劃的確定，尤其是中央、國務院《“健康中國2030”規劃綱要》的發布，標志著醫改最頂層設計已經完成，今后10多年新一輪的醫改藍圖和行動綱領已經確立。醫保費用控制管理也是新醫改中的重中之重，醫保管理者要懂得利用大數據，并從大數據中獲取有用資訊，從醫保管理角度入手改變醫院運營機制，降低患者住院費用，降低醫療成本，提高醫院經濟效益。

[1]胡鍵.大數據與公共管理變革[J].行政論壇，2016,138（6）：6-12.

[2]曹愛明.大數據時代的醫院醫保管理[J].醫藥前沿，2015，2（5）：156-158.

[3]Cox M，Ellsworth D．Application-controlled demand paging for out-of-core visualization[C]//Proceedings of the 8th corderence on Visualization’97．Phoenix：IEEE，1997：235．

[4]Nature．Big data[EB ／OL]．http：//www．nature．com/news/specials/bigdata/index．html，2008．

[5]Science．Special online collection：Dealing with data[EB/OL]．http：//www．sciencemag．org/site/special/data/，2011．

[6]Obama administration unveils“Big Data”initiative：Announces$200 million in new R&D investments[EB/OL]．http：//www．whitehouse．gov/sites/defauh/files/microsites/ostp/big_data_press_release_final_2．pdf，2012．

[7]朱建平，章貴軍，劉曉葳．大數據時代下數據分析理念的辨析[J].統計研究，2014（2）：10-17．

[8]王玨,劉博,夏新,等.醫保決策支持系統的設計和應用[J].醫療衛生裝備,2014,35(9):65-67.

[9]張麗,王曄.基于Business Objects的區域衛生綜合管理和決策支持系統設計和實現[J].中國數字醫學,2011,6(9):61-64.

Exploration of Medical Insurance Cost Control Management Based on Big Data Concept

ZHAO Jing-ru,FENG Yi
Medical Insurance Office,Putuo Hospital Affiliated to Shanghai University of Traditional Chinese Medicine,Shanghai,200062 China

ObjectiveThis paper tries to explore health insurance cost control management based on the concept of big data.MethodsIt is necessary to improve the hospital information system by using big data to analyze and finish the detailed management.ResultsThe health care management personnel can control the medical expenses and indicators of the whole hospital and departments in real time,and implement the two levels of supervision and control of the hospital and department.ConclusionHealth care managers need to know the use of big data,and to obtain useful information from large data,to change hospital operation mechanism from the angle of the management of health care,to lower in-hospital costs,to reduce the medical cost and to raise economic benefit of hospital.

Big Data;Medical Insurance Management;Economic effect

R7

A

1672-5654（2017）10（a）-0060-03

10.16659/j.cnki.1672-5654.2017.28.060

趙靜如（1983-），女，浙江奉化人，本科，助理經濟師，主要從事醫保管理工作。

2017-07-02）