王亮　仇雷　談永奇

摘 要：目的：通過搭建商業(yè)智能分析平臺，實現(xiàn)對醫(yī)保住院病人管理工作進(jìn)行實時監(jiān)控與干預(yù)。方法：通過建立醫(yī)保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫，使用商業(yè)智能（BI）分析挖掘醫(yī)保病人住院期間各個方面的信息數(shù)據(jù)，建立預(yù)警監(jiān)控平臺、并提供多維分析平臺。結(jié)論：通過應(yīng)用商業(yè)智能（BI）技術(shù)，深度挖掘醫(yī)保病人在住院期間的各個節(jié)點(diǎn)信息數(shù)據(jù)。通過預(yù)警平臺監(jiān)控、多維分析等技術(shù)方法，及時發(fā)現(xiàn)醫(yī)保病人住院管理方面的存在的各種問題，從而為提升醫(yī)院內(nèi)涵質(zhì)量建設(shè)，醫(yī)院綜合科學(xué)管理水平，輔助管理決策提供有效信息化手段。

關(guān)鍵詞：醫(yī)保管理；商業(yè)智能；決策支持

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）24-0229-02

1 醫(yī)保管理干預(yù)建設(shè)的必要性

1.1 醫(yī)院自身醫(yī)保管理監(jiān)管系統(tǒng)建設(shè)的不足

伴隨醫(yī)院整體醫(yī)療水平的提高，醫(yī)院住院患者量的不斷增加，尤其是全民醫(yī)保政策的落實，大量的醫(yī)?；颊叱霈F(xiàn)在醫(yī)院當(dāng)中。而各地醫(yī)保中心對醫(yī)院醫(yī)保病人的就診費(fèi)用管控而出臺的各種限制政策也隨之加強(qiáng)，尤其是由于自身管理工作的疏忽造成醫(yī)保年度費(fèi)用支付拒付情況的增加逐漸成為醫(yī)院管理部門需要面對的一個難題[1]。由于醫(yī)院自身不能夠充分有效的利用醫(yī)院信息系統(tǒng)內(nèi)部積累的大量醫(yī)保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建一套完整分析平臺對現(xiàn)有醫(yī)保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度加工轉(zhuǎn)換，挖掘數(shù)據(jù)背后的隱藏的規(guī)律，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為有價值的信息，從而造成醫(yī)保管理干預(yù)工作的滯后。

1.2 商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)的特點(diǎn)

1）即時性

傳統(tǒng)手工數(shù)據(jù)處理時，從數(shù)據(jù)的采集、整理、分類、到最后的匯總，往往都需要經(jīng)歷較長的時間。但是通過使用商業(yè)智能技術(shù)，可以實時的從醫(yī)院的各個分業(yè)務(wù)系統(tǒng)當(dāng)中獲得最新的數(shù)據(jù)（如：HIS、PACS、LIS等）。這點(diǎn)對與大量醫(yī)保病人的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理分析來說可謂是尤其重要。

2）準(zhǔn)確性

由于在醫(yī)保費(fèi)用干預(yù)中，對費(fèi)用統(tǒng)計的準(zhǔn)確性尤為重要，常規(guī)處理時由于手工統(tǒng)計過程中存在一定的失誤率，所以在最終數(shù)據(jù)計算結(jié)果的可信度大大降低[1]。但是通過使用商業(yè)智能技術(shù)，可以建立數(shù)據(jù)核對機(jī)制，以保證數(shù)據(jù)在即時準(zhǔn)確性上的大大提高。

3）自動性

商業(yè)智能系統(tǒng)當(dāng)中包含一整套對數(shù)據(jù)的處理的功能，從數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載（ET）的過程，都可以按照使用者的要求進(jìn)行設(shè)定，整個數(shù)據(jù)的獲得、數(shù)據(jù)的出來、分析數(shù)據(jù)的展現(xiàn)，都是自動化，無需手工干預(yù)，保證了數(shù)據(jù)新鮮度。這種自動化的模式，對與需要進(jìn)行快速分析，做到實時干預(yù)的醫(yī)保費(fèi)用管控平臺來說尤為重要。

4）靈活性

商業(yè)智能系統(tǒng)可以以多種方式靈活多樣的進(jìn)行展示，比如可以通過圖標(biāo)和圖形的方式進(jìn)行分析展示。同時可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行鉆取、旋轉(zhuǎn)和切片操作。強(qiáng)大的數(shù)據(jù)展示的靈活性，對于醫(yī)保費(fèi)用干預(yù)的直觀性起到了積極的作用。

2 商業(yè)智能分析模式下的醫(yī)保費(fèi)用管控系統(tǒng)體系架構(gòu)

商業(yè)智能的最大的優(yōu)點(diǎn)是可以快速精確、及時得到信息，從而幫助管理人員做出正確的決策干預(yù)。那么在多變的市場環(huán)境下，醫(yī)院必須力爭成為市場的支配者，而不是成為市場的追隨者。住院病人醫(yī)保費(fèi)用管控是醫(yī)保管理當(dāng)中的一項重點(diǎn)工作，這項工作對政策敏感度強(qiáng)，需要借助行之有效的手段進(jìn)行管控和干預(yù)。商業(yè)智能分析模式依次可以通過高效強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘功能對醫(yī)保的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。根據(jù)分析的結(jié)果，對醫(yī)保工作進(jìn)行醫(yī)療服務(wù)，服務(wù)渠道，工作流程和服務(wù)方式。根據(jù)預(yù)警信息及時獲取醫(yī)保費(fèi)用信息，提前進(jìn)行干預(yù)和管控，控制醫(yī)保費(fèi)用拒付風(fēng)險，降低因政策導(dǎo)致的無謂的處罰和行政支出。

2.1 醫(yī)保數(shù)據(jù)分析平臺

據(jù)分析平臺是該體系架構(gòu)的基礎(chǔ)。我們通過建立以醫(yī)保交易數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的異構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫，以商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析（BI）平臺，對住院醫(yī)保病人的個人基本信息、診斷信息、醫(yī)囑信息、費(fèi)用信息通過ETL數(shù)據(jù)抽取功能將這些數(shù)據(jù)整理、清洗、歸類。導(dǎo)入到建立好的異構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫里，同時依托當(dāng)月醫(yī)保中心反饋的違規(guī)病人情況，建立違規(guī)問題知識庫。將違規(guī)病人產(chǎn)生的各項醫(yī)療數(shù)據(jù)同樣通過ETL數(shù)據(jù)抽取功能導(dǎo)入到知識庫當(dāng)中。利用BI系統(tǒng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘分析功能對數(shù)據(jù)倉庫當(dāng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析，形成對應(yīng)的指標(biāo)。

2.2 醫(yī)保費(fèi)用監(jiān)控預(yù)警平臺

預(yù)警平臺是該系統(tǒng)架構(gòu)核心功能之一，它擔(dān)負(fù)著為管理部門提供有效干預(yù)信息提供者的功能。目前大多醫(yī)院醫(yī)保管理工作還處在事后處理，不利于醫(yī)保費(fèi)用有效控制。而通過商業(yè)智能分析提供的預(yù)警監(jiān)控平臺，設(shè)定相應(yīng)的費(fèi)用警戒值和標(biāo)準(zhǔn)值，針對費(fèi)用達(dá)到觸發(fā)警戒指標(biāo)的病人進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警。醫(yī)保管理部門在日常醫(yī)療管理中進(jìn)行管理控制，針對風(fēng)險進(jìn)行提前干預(yù)。將問題解決在事前和事中，從而大大提高管理部門的管理效率，有助于醫(yī)院醫(yī)保工作質(zhì)量的改進(jìn)。

2.3 多維度分析模式

傳統(tǒng)的醫(yī)院醫(yī)保住院管理相關(guān)數(shù)據(jù)大部分是單一指標(biāo)，有效的組合指標(biāo)較少，數(shù)據(jù)分析的高度和深度不夠。大部分?jǐn)?shù)據(jù)指標(biāo)都是事后通過人工方式或者傳統(tǒng)的EXECL表格經(jīng)過簡單的數(shù)據(jù)加工而成，分析的數(shù)據(jù)利用質(zhì)量和價值都很低。只能為管理人員提供初級決策。商業(yè)智能分析（BI），不但可以提供豐富多樣的分析手段，如各種圖表等，而且可以通過建立各種緯度，進(jìn)行多維度、多路徑的分析鉆取數(shù)據(jù)，逐級深入、發(fā)掘問題，輔助管理層決策。根據(jù)醫(yī)保管理工作需要，建立五大緯度，并把各個緯度進(jìn)行連接，實現(xiàn)住院醫(yī)保病人費(fèi)用分析的智能化。

2.3.1 時間維度

作為分析平臺的最基礎(chǔ)的一個維度，時間維度也是最基本的一個維度。通過設(shè)定年度，季度、月、天主要路徑。將時間緯度劃分科學(xué)，從而通過系統(tǒng)輕松的實現(xiàn)不同時間段的醫(yī)保住院病人的各項指標(biāo)的同比、環(huán)比、趨勢等信息，讓管理部門輕松掌握醫(yī)院醫(yī)保病人的各時段各項指標(biāo)數(shù)據(jù)的全面信息。

2.3.2 科室維度

通過建立全院，科室、醫(yī)療組、醫(yī)生的科室維度的逐級挖掘分析體系，通過與時間維度的結(jié)合，以醫(yī)保指標(biāo)定額為參照標(biāo)準(zhǔn)。實現(xiàn)某個時間段各科室醫(yī)保住院病人的住院人數(shù)、病種量、費(fèi)用、指標(biāo)定額等同比、環(huán)比及漲幅等情況信息。幫助管理部門掌握從全院到科室再到個人的醫(yī)保住院病人管理工作的完成情況。管理部門更容易了解科室乃至個人醫(yī)保工作情況，更容易發(fā)現(xiàn)其中存在的潛在風(fēng)險。

2.3.3 地區(qū)維度

通過建立省、市、縣（區(qū)）等醫(yī)保病人來源地維度，以醫(yī)保病人住院時登記的來源地為基礎(chǔ)進(jìn)行分析，了解病人的分布區(qū)域。有助于管理部門了解掌握醫(yī)院在哪些區(qū)域的對與醫(yī)保病人影響力，了解醫(yī)院醫(yī)療市場潛在發(fā)展能力。同時結(jié)合科室維度的關(guān)聯(lián)，充分發(fā)掘科室在各個區(qū)域醫(yī)療收治上的潛在能力。同時針對醫(yī)保病人較少的區(qū)域，有針對性的進(jìn)行推廣宣傳，從而為醫(yī)院的占據(jù)市場主導(dǎo)地位提供有利支持。

2.3.4 病種維度

通過以國際疾病編碼ICD-10為基礎(chǔ)的疾病緯度，同時結(jié)合醫(yī)保政策里單病種，對住院醫(yī)保病人的住院費(fèi)用、住院天數(shù)、單病種限額控制等進(jìn)行分析，有助于管理部門第一時間掌握該病人的費(fèi)用使用動向，同時結(jié)合時間和科室維度更加直觀的了解主管醫(yī)生在醫(yī)療診治上是否與醫(yī)保相關(guān)政策存在潛在的對立風(fēng)險。

2.3.5 費(fèi)用維度

該緯度是整個分析平臺的核心。通過建立完善的費(fèi)用分析維度，即一級項目、二級項目、三級項目、明細(xì)項目，進(jìn)行詳細(xì)的分析，如將該次住院病人的產(chǎn)生的費(fèi)用合計納入一級項目，將住院費(fèi)用分類如：藥品費(fèi)、檢查費(fèi)、化驗費(fèi)、放射費(fèi)等納入二級項目。三級項目為醫(yī)保各險種，如甲類、乙類、丙類、全自費(fèi)等。通過這種項目維度的建立，結(jié)合科室維度和時間維度，可以輕松讓管理部門隨時了解并掌握到某個病人在某個科室和某個時間內(nèi)產(chǎn)生的費(fèi)用，這些費(fèi)用是否已經(jīng)超過了醫(yī)保限定的警戒值，從而防止因費(fèi)用超標(biāo)，造成的醫(yī)保費(fèi)用拒付的風(fēng)險的發(fā)生，做到事前提示，事中干預(yù)，事后有依據(jù)進(jìn)行處罰。提升醫(yī)保管理水平。

3 商業(yè)智能分析模式應(yīng)用效果

3.1醫(yī)保管理反饋高效化

通過商業(yè)智能分析模式的使用，管理部門可以從多角度、多個部分多種指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析，使管理者可以更加清晰直觀、一目了然地發(fā)現(xiàn)醫(yī)保住院病人在醫(yī)療管理方面存在的問題，并可以有重點(diǎn)和及時進(jìn)行管控和干預(yù)。商業(yè)智能BI可以將根據(jù)需求將更多維度的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行頁面整合，可以實時反映醫(yī)保病人在住院期間以診療為主線的各項指標(biāo)狀態(tài)，將數(shù)據(jù)形象化、直觀化、具體化[3]。

3.2 醫(yī)保病人住院費(fèi)用分析

通過該系統(tǒng)的使用，可以使管理人員，實時及時直觀掌握醫(yī)保病人在住院期間的費(fèi)用變化情況，以強(qiáng)大的醫(yī)保指標(biāo)控制庫和違規(guī)問題知識庫為基礎(chǔ)，依托商業(yè)智能分析系統(tǒng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析處理能力，可以在短時間內(nèi)對在院醫(yī)保病人的費(fèi)用情況進(jìn)行自動統(tǒng)計分析，并實時進(jìn)行預(yù)警，有效的杜絕了醫(yī)保違規(guī)問題的發(fā)生，真正做到事前提示，事中預(yù)警，有效干預(yù)。

4 結(jié)束語

商業(yè)智能是信息化時代的產(chǎn)物，而目前將商業(yè)智能推廣到醫(yī)院，并與醫(yī)院管理強(qiáng)有力的結(jié)合起來都已經(jīng)逐漸成熟起來。我們應(yīng)該努力推進(jìn)商業(yè)智能的應(yīng)用，通過挖掘醫(yī)院海量數(shù)據(jù)后潛在的內(nèi)在信息，讓商業(yè)智能成為醫(yī)院管理的好幫手，好工具，管理的好利器[4]。

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