醫保數據測算在醫院醫保管理部門的應用分析

譚潔瑩

摘 要：醫院醫保管理部門測算數據的工作意義：為引導醫保費用支出合理，有效防控醫院醫療費用不合理增長，醫保費用數據的測算能為醫院的運營管理提供針對性支持。通過對院內醫保費用數據信息化獲取，采用經典增量法、移動平均法+增量法、Logistic回歸測算方法，對現有數據進行統計分析測算，提升測算結果與現實數據的擬合度，進而獲得精準度較高的測算數據，輔助制定管理目標，提高醫院資金的運營管理能力。

關鍵詞：醫保費用;數據測算;運營管理

中圖分類號：F24 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.11.053

0 引言

在現行醫保支付制度下，患者就診費用的支付方式用個人賬戶先行支付，超出一定額度后從醫保統籌基金中劃撥，同時也存在按照比例去分配個人賬戶與醫保統籌基金分別承擔的費用，根據不同省份政策、不同社保待遇、不同病種費用數額和分配比例會有差異。以現存醫保的費用數據進行測算，一方面提前預判費用的增減情況，醫院能有針對性地制定和執行管理政策，提高醫院醫保管理部門的運營管理能力;另一方面醫保數據測算的應用能為消除醫院系統內部、外部經濟風險提供直觀的數據參考，利于平衡醫院運作資金的收支。

1 醫保數據測算

1.1 醫保費用數據的測算對象

患者就醫結算費用的高昂將增加患者的自付費用，甚至導致醫保統籌基金透支，醫院醫保費用的測算是管理部門需要探求和解決的問題。醫院結算費用的構成包括中成藥、診查費、檢查費、輸血費、床位費、西藥費、中草藥費、檢驗費、手術費、治療費、互助金，以及患者自主要求檢查產生的費用。本文假設醫院各個病種根據不同的治療方式所產生的診療救治費用=就醫人數*人均就醫費用。

1.2 醫保費用數據測算對象要求

國內越來越多的醫院正加速實施基礎信息化平臺、HIS 、CIS系統的整體建設，數據的信息化建設以提高醫院的服務水平與核心競爭力。結合醫保費用數據的按病種按診療方式定額的特點，通常遵循以下原則，（1）事實科學性原則：數據來源準確，測算方法科學。（2）相關規章原則：全流程嚴格按有關法律法規的規定，如財務制度、數據保護制度等。（3）可比性原則：統計測算口徑與現實數據統計口徑一致。（4）符合按病種的實際情況原則。

其中原則（2）的數據保護制度，此處引用歐盟《通用數據保險條例》（GDPR）（于2018年5月25日生效）國家科學技術部對醫療衛生領域的部分解讀：（1）患者的個人資料信息，包括電子檔案信息和紙質記錄信息都將受到合法保護，根據GDPR的要求，當發生數據泄露，必須在72小時內報告。（2）患者健康檔案更詳細，醫療機構將更加全面、更加詳細地進行記錄。（3）患者掌控程度更高，醫療健康領域的信息是高度敏感和私密的領域之一，但是檢查的結果是會被廣泛分享以進行診斷的，患者將有更多機會了解自身檢查結果的使用授權，并牢牢掌握自己的數據。醫療數據，包括醫保費用數據、患者本身臨床體征、遺傳和環境數據，這些數據都受到GDPR條例的保護。

1.3 醫保費用數據測算方式

以某病種某診療方式產生的醫保費用為例，以月為計算單位，可有以下三種測算方式：

（1）經典增量法。

增量法是通過測算每月內增長的醫保費用數據，主要的思路為：根據病種i的t月內k診療方式累計產生的醫保費用，計算出病種i第t月內k診療方式測算產生的醫保費用（增量）xkt（i）。

xkt（i）=Xkt（i）-xkt-1（i）

fkt（i）=xkt（i）+xkt（i-1）+…+xkt（i-n+1）n

測算后續的病種i的t月內k診療方式產生的醫保費用。

{Fkt（i）=Xkt-1（i）+fkt（i），第t-1月的實際醫保費用已知Fkt（i）=Fkt-1（i）+fkt（i），第t-1月的實際醫保費用未知

（2）移動平均法+增量法。

簡單移動平均法是一種計算時間序列數據測算方法，適用于近期測算預測，且將近期與遠期的數據等同看待，消除季節變動和不規則變化的影響，使長期趨勢顯示出來。移動平均長度N反映出移動平均數的修勻強弱和對趨勢的靈敏度。當總趨勢平穩，N選大;當趨勢不平穩，波動較大，N選小。

fkt（i）=xkt（i-1）+xkt（i-2）+…+xkt（i-N）N

當測算病種i+1第t月k診療方式產生的醫保費用xkt（i）未知時，使用病種i第t月k診療方式產生的醫保測算費用fkt（i），公式變形為：

fkt（i+1）=fkt（i）+xkt（i-1）+…+xkt（i-N+1）N

以此類推，得到各病種第t月k診療方式產生的測算費用值，使用增量法，測算后續的t月內病種i的k診療方式累計醫保費用。

{Fkt（i）=Xkt-1（i）+fkt（i），第t-1月的實際醫保費用已知Fkt（i）=Fkt-1（i）+fkt（i），第t-1月的實際醫保費用未知

（3）Logistic回歸。

線性回歸是利用數理統計中的回歸分析來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，運用十分廣泛。基于線性回歸的原理使用最小二乘法（又稱為最小平方法）來進行曲線的擬合。最小二乘法是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。

根據前期的探索性數據分析，可以假定后續特定月份病種的診療方式產生的醫保費用與前期已知的在該時間單位內的實際醫保費用數滿足一種線性關系，如下式所示：

FkT（（i）=k/（1+atexp（-btt））

k是極限參數，對應病種不同診療方式產生的醫保費用存量。at、bt是后續的t月內對應的最優回歸參數，均應通過顯著性檢驗，通過R軟件中的nls（）函數擬合出對應的參數值。因為病種的不同在觀測點時的t的值不同，因此對于不同病種的最優回歸系數會不同。

以上三種方案，將累計產生的醫保費用的測算值與實際值進行比較，計算出誤差平方和SE，以評價經典增量法方案的測算能力。

SE=∑ri=1∑nij=1（Xij-X-i）2

為了比較不同方案下測算的準確性，計算某個時間段內醫保費用的誤差平方和，根據誤差平方和SE計算出均方誤差SSE，這是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法。

SSE=∑tn1k=1∑tn2i=n3（xkn4（i）-fkn4（i））

MSE=SSE/n

SSE越小，方案預測精確度越高;同樣地，MSE的值越小，說明測算方案的測算精確度較高。總的來說，經典增量法、移動平均+增量法的誤差平方和SE與均方誤差SSE較小，移動平均測算出來的誤差平方和均會呈現出一種上升趨勢，這是因為越往后的月份，已知的實際數據越少。

2 醫保費用測算數據的應用

2.1 調整參保人的基本醫療保險待遇

現行基本醫療保險制度下，實行分級管理。基本醫保構成為一檔、二檔。一檔構成是住院基金統籌、特定病種門診、普通門診基金統籌、大病保險待遇;二檔構成是在一檔待遇基礎上提高住院基金統籌、特定病種門診、普通門診基金統籌的待遇，設立個人賬戶。參保人的基本醫療保險待遇向社會、醫療機構、社保服務機構等多方征求意見，可對參保人的具體待遇做出調整或暫緩不調整的決策，不斷完善社會的醫療保障體系。

2.2 調整單個病種的醫保費用定額

從病種分值結算的角度，醫院不僅要考慮醫師是否進行了過度醫療服務，也應從該病種的病理及發病機制本身考慮特殊性，如季節性。不同疾病的發病機制存在差異，在對發病人群的性別、年齡等基礎指標進行基礎的數據統計分析，舉個例子，某種疾病在春季多發，故臨近春季該種疾病便會出現醫療救治服務費用明顯增速的現象，通過醫院醫療信息系統的數據反饋和該種疾病歸屬的科室主任反饋，結合本院的實際就診情況，對單個病種醫保費用定額限制進行有效調整。

2.3 制定與調整醫院的管理規則

醫院的運營方向：（1）根據醫院的收治病種結構，按病種分值來對病種效果進行評價，可體現醫院醫療能力且與水平相匹配。對特定病種結算費用結果的有效解讀，利于促進醫生診療救治水平的提高，醫務工作者有成就感，醫院管理高效落到實處，同時有利于廣義的分級診療的實現;（2）合理把握不同病種的結算費用與結算費用結構，利于醫院主動作為，主動發現本身的盈虧點，醫院主動節約診療成本，費用風險由醫院承擔，同時對醫院的運營管理提出了更高的要求。醫院的醫保管理部門主動降低經濟風險，對患者進行高效的醫療保障，后續可探討過渡到類似境外德國等國家按療法療程對患者進行醫療費用的保障，這也提供了一個新的解決思路。

3 結束語

綜上所述，文章針對醫院醫保費用數據的測算問題提出了相應的新的解決策略，基于經濟學的角度，衡量患者本身的支付能力，結合現有已知的基礎醫保數據進行統計分析，對單個病種的患者和所屬科室的醫保費用產生有效測算出醫院醫保費用的使用情況，進而輔助醫院管理政策的設立和執行，以期提高管理方案和政策施行的科學合理性。醫院作為醫療保障制度管理鏈條的重要一環，通過有效的數據測算與應用，醫院的醫療保障水平得到提升，符合醫院醫保管理部門設立的初衷。

參考文獻

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