大數據分析在醫院醫保管理中的應用研究

劉穎

摘 要：2020已經進入決勝小康關鍵年，百姓生活水平提高對醫療衛生保障的需求也有所提高。在此背景之下，醫保管理水平也應當隨之提高。目前，以大數據為代表的互聯網計算機技術已經滲透入了各行各業、千家萬戶，為普通人的生活帶來了很多便利。由此可見，將大數據分析應用于醫保管理中也是順應時代發展的便民之舉。大數據分析在醫保管理領域的應用，主要集中在資源融合、信息共享以及實現跨區域、跨地域合作等方面。這樣做不僅能夠使之前抽象、復雜的醫保工作能夠更直觀、具體的展示，在此基礎上還能夠實現便捷、高效的數據分析。本文探究了當前大數據技術在醫保管理領域的應用，旨在為醫保管理水平的提升提供對策。

關鍵詞：大數據分析;醫保;應用

中圖分類號：R197.32;F842.684 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）02-0032-02

0 引言

就目前來看，以大數據為代表的互聯網計算機技術已經滲透入了各行各業，醫療健康領域也順應時代的發展引入了大數據分析進行醫院醫保管理，面對實時產生的大量數據，如何利用醫療領域已有的經驗結合新的技術提高數據分析的效率，成為了一個研究的課題。

1什么是大數據

大數據區別于數年前的海量數據，大數據指的是能夠進行存儲、采集、分析處理且工作能力高于傳統數據庫的信息。大數據的基本特征包括多樣性、價值性、大量性以及時效性。隨著大數據分析在醫療健康領域應用的逐漸深入，其優良的價值會愈發顯現。大數據分析的應用逐漸改變了人們的生活以及工作方式，目前在醫療健康領域的應用主要集中在醫院服務平臺、患者醫療數據等方面。

2醫院醫保管理現狀

我國經濟發展帶動社會管理水平提升，也推動了醫院醫保管理能力的提升，特別是近年來以大數據為代表的互聯網信息技術普及應用，促進了醫保管理制度的完善、管理內容的細化、管理效率的提升。在這種欣欣向榮的背景之下，為了進一步提升醫院醫保管理的水平，應當更廣泛的、更深入的引進大數據分析技術進行醫院醫保管理。然而，結合實際情況來看，一些醫院無論是硬件配套、基礎醫療設施還是信息技術應用能力都有待改善[1]。面臨這種現實情況，這些醫院的管理者往往把精力都投入在能看得到、摸得著的硬件設施改造上，而投入于信息技術改善的精力就顯得十分有限了，在這種情況之下難以使得醫院醫保管理工作得到全面提升。然而，在大數據分析的實際應用為一些醫院帶來了極大便利的事實下，上面的情況近幾年已經得到了很明顯的改善，醫院的管理層逐漸意識到軟件服務提升對醫院整體水平的提升發揮著至關重要的作用[2]。明顯的，近幾年各個醫療機構對軟件系統的投入都在增加。同時大數據分析系統的應用也極大的提升了醫保管理的效率。

具體到大數據技術應用于醫保管理，必須清楚的認識到任何事情面前，總是機遇與挑戰并存的，在迎接發展的機遇的時刻，總是要意識到潛在的風險，做好風險控制，保障患者和醫院雙方的權利。本著這個前提，從醫院的角度應當加強大數據應用的精益化管理，認真做好引進、應用、風險管理、后續服務等多個環節。并定期對醫院大數據醫保管理工作的運行情況進行質量評價以便發現問題能夠及時解決，在實踐中不斷完善，使得大數據分析與醫院醫保管理結合的更緊密，能夠盡最大可能為醫院和患者雙方帶來便利。

3大數據在醫院醫保管理的應用

3.1基礎應用

就基礎應用而言，大數據在醫保管理上的應用是多層次的，采取自上而下的分析方式，先從宏觀層次來看，大數據可以收集醫保患者的就醫原因、治療情況以及醫院資金流向等數據信息，并且能夠對收集到的信息進行實時分析[3]。這樣一來，有關部門可以利用這些分析得出的結論對現有的醫保政策進行質量評價，還能夠利用分析出的問題，提供有效的解決對策來對醫保政策進行適時調整，以便給百姓帶來更滿意的服務。還能夠按照醫院的規模、層級進行分類數據處理，這樣能夠更科學、真實的計算出一些核心指標的數據，以便更好地提升服務的精準度。從中觀層次來看，管理部門可以按照結算醫院的等級和規模進行排名，統計和管理醫院的結算情況。對于特殊門診的情況，要按照一定標準認定定點結算醫院，根據疾病種類和治療費用對定點醫院的結算費用進行特殊分析。從微觀層次上來看，可以對規模、級別相似的醫院進行縱向管理，定期的對進行縱向管理的醫療機構進行醫保結算核心數據的排名，以便加強管理。

3.2具體應用

結合實際情況來看大數據分析的醫保管理應用，想要實現對現有的醫保數據進行整理分析，需要根據不同的類目對數據進行分類，然后再將復雜、分散的數據進行整合，這樣貫通的數據系統就能夠實現醫院醫保支付、結算的系統性數字化管理。在利用大數據系統對醫保數據進行分析時，還可以做到根據分析需求接入不同的分析算法，以此來實現數據分析的多元化需求。

具體到大數據系統的設計結構，單一的關鍵數據可以同時處理多個數據系統的數據，這些分散的數據經過核心算法的計算、加工，最終為決策提供了有利的依據。數據的接口工具能夠幫助實現在完全不同的源數據中構建分析圖表，在此基礎上接口工具所使用的關鍵技術還能夠實現有選擇的數據之間的嵌入式整合[4]。大數據分析的一大優勢在于，其在進行數據查詢和分析時完全不會對正常的醫院醫保結算業務造成干擾，兩者之間相互依存又在功能上保持著一定的獨立性。從系統的流程設定以及功能屬性來看，門診、急診醫生站和住院醫生站可以作為實現服務的接口，醫生能夠通過系統第一時間掌握醫保的最新規定，根據規定的內容評估應用方式是否合乎標準，并及時進行相應的調整，以便能夠為患者帶來更合理的診治方式。從醫生站這個接口來分析，在對患者治療的過程中能夠根據治療費用的增長對本月的指標應用情況進行分析，另外系統也能夠自動的對系統中不滿足醫保結算的費用支出進行提示。在此基礎之上，對于醫院內綜合排名靠后的科室，醫保管理部門可以依據大數據系統提示的情況對其排名的具體情況進行分析，在有必要的情況下進行適當的改進型指導。大數據分析系統在醫保領域的應用可以為醫保系統的決策工作提供輔助性支持，在數據系統的支撐下最終能夠使得醫保管理工作向更高水平邁進[5]。