趙靜如，馮奕

上海市中醫(yī)藥大學(xué)附屬普陀醫(yī)院醫(yī)保辦，上海 200062

基于大數(shù)據(jù)概念醫(yī)保費(fèi)用控制管理探索

趙靜如，馮奕

上海市中醫(yī)藥大學(xué)附屬普陀醫(yī)院醫(yī)保辦，上海 200062

目的基于大數(shù)據(jù)概念對(duì)醫(yī)保費(fèi)用控制管理的探索。方法利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，完成精細(xì)化管理，需要進(jìn)一步完善改進(jìn)醫(yī)院信息系統(tǒng)。結(jié)果醫(yī)保管理人員能實(shí)時(shí)掌控當(dāng)前全院和各科室醫(yī)保費(fèi)用和指標(biāo)情況，實(shí)行院科的兩級(jí)監(jiān)控和監(jiān)管。結(jié)論醫(yī)保管理者要懂得利用大數(shù)據(jù)，并從大數(shù)據(jù)中獲取有用資訊，從醫(yī)保管理角度入手改變醫(yī)院運(yùn)營(yíng)機(jī)制，降低患者住院費(fèi)用，降低醫(yī)療成本，提高醫(yī)院經(jīng)濟(jì)效益。

大數(shù)據(jù)；醫(yī)保管理；經(jīng)濟(jì)效益

隨著科技的發(fā)展，現(xiàn)代社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，其具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)重組、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力，可促進(jìn)公共管理的重大變革[1]。醫(yī)院具有典型的“大數(shù)據(jù)”特征：數(shù)量龐大、類型繁多、價(jià)值密度低和速度快[1-2]，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析建立完善的醫(yī)療費(fèi)用控制管理平臺(tái)，通過(guò)管理數(shù)據(jù)達(dá)到管理“人”的目的，最大限度使用醫(yī)保資金，提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

1 大數(shù)據(jù)的概念和價(jià)值

“大數(shù)據(jù)”（Big Data）一詞首次出現(xiàn)于 1997 年[3]，最初僅是普通數(shù)據(jù)的集合和分析，2008年《Nature》雜志[4]和2011年《Science》雜志[5]均指出大數(shù)據(jù)概念將在目前數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代帶來(lái)巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。自從2012年美國(guó)奧巴馬政府推出“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議(Big Data research and development initiative)”[6]，大數(shù)據(jù)作為一種前沿技術(shù)進(jìn)入國(guó)家發(fā)展層面，2015年我國(guó)制定《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃文件，并逐步應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

“大數(shù)據(jù)”的定義即為“無(wú)法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲(chǔ)、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合”。通過(guò)這些概念行業(yè)概括出4V（Volume，Variety，Value，Velocity）的大數(shù)據(jù)技術(shù)特征：①數(shù)據(jù)體量巨大（Volume），目前個(gè)人計(jì)算機(jī)容量大概以TB（2的40次方B）計(jì)數(shù)，企業(yè)以以PB（2的 50次方 B）甚至EB（2的60次方B）計(jì)數(shù)，社會(huì)則以 ZB（2的70次方B）和YB（2的80次方B）計(jì)數(shù)；②數(shù)據(jù)類型繁多（Variety），改變以往文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，成為多元化的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如音頻、視頻、圖片等；③價(jià)值密度低（Value），價(jià)值密度和數(shù)據(jù)總量成反比，數(shù)據(jù)越大價(jià)值越低，往往有效數(shù)據(jù)只有萬(wàn)分之一甚至更少，因此如何快速有效的“提純”數(shù)據(jù)價(jià)值，成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用的難題[7]；④速度快（Velocity），這是“大數(shù)據(jù)”區(qū)別于普通數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入和數(shù)據(jù)分析，基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用目標(biāo)定位為分析和預(yù)測(cè)，因此速度是決定成敗的關(guān)鍵。

“大數(shù)定理”表明有規(guī)律的隨機(jī)事件在大量重復(fù)出現(xiàn)的條件下，往往呈現(xiàn)必然的統(tǒng)計(jì)特性，因此人類和社會(huì)的軌跡是可預(yù)測(cè)的，越龐大的數(shù)據(jù)可挖掘的價(jià)值越高。數(shù)據(jù)本身不產(chǎn)生價(jià)值，如何分析和利用大數(shù)據(jù)對(duì)公共管理產(chǎn)生幫助才是關(guān)鍵?！按髷?shù)據(jù)”可以通過(guò)分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供可供參考的決策數(shù)據(jù)[1]，因此在醫(yī)療、教育、商業(yè)等各行業(yè)均有廣泛前景。

表1 我院2012—2016年醫(yī)保費(fèi)用數(shù)據(jù)

2 大數(shù)據(jù)與醫(yī)保費(fèi)用控制管理

2.1 醫(yī)保費(fèi)用控制

以該院為例，2012—2016年全院總費(fèi)用、醫(yī)保支付費(fèi)用、醫(yī)保支付比例、醫(yī)?？偹庂M(fèi)和藥費(fèi)比例見(jiàn)表1，每年隨著總費(fèi)用上漲醫(yī)保支付費(fèi)用、醫(yī)保總藥費(fèi)和醫(yī)保支付比例均逐年升高，但藥費(fèi)比例逐年下降。通過(guò)數(shù)據(jù)可以看出合理的醫(yī)保費(fèi)用管理是要制定整體性約束指標(biāo)，而不是單一指標(biāo)，否則會(huì)變成當(dāng)前控制藥占比但醫(yī)技比上升明顯，如何建立科學(xué)且行之有效的管理信息系統(tǒng)是關(guān)鍵。

2.2 醫(yī)保大數(shù)據(jù)來(lái)源和整合

醫(yī)院醫(yī)保系統(tǒng)有天然的數(shù)據(jù)龐大特點(diǎn)，通過(guò)現(xiàn)有的信息平臺(tái)，可有效收集即時(shí)數(shù)據(jù)。目前常見(jiàn)的信息系統(tǒng)包括：醫(yī)院信息系統(tǒng)(Hospital Information System，HIS)、臨床信息系統(tǒng)(C1inical Information System，CIS)、醫(yī)學(xué)影像信息系統(tǒng)(PictureArchiving and Communication Systems，PACS)、實(shí)驗(yàn)室信息系統(tǒng)(Laboratory Information System，LIS)等。

為了利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，完成精細(xì)化管理，醫(yī)院各個(gè)信息系統(tǒng)需要進(jìn)一步完善改進(jìn)。首先重建HIS、CIS中醫(yī)保數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，細(xì)化數(shù)據(jù)指標(biāo)。其次重建HIS、CIS、PACS等醫(yī)保相關(guān)信息回饋組件，以完成散在模塊信息反饋結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)收集。再其次整合HIS、CIS和醫(yī)保業(yè)務(wù)組件數(shù)據(jù)，以達(dá)到能讓管理者按需根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控及時(shí)掌握動(dòng)態(tài)。

2.3 醫(yī)保大數(shù)據(jù)處理

首先是建立醫(yī)保大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse，DW），使用數(shù)據(jù)接口SAPBusinessObjects的ETL工具Data Services完成所有醫(yī)保業(yè)務(wù)組件的數(shù)據(jù)收集，并將相關(guān)數(shù)據(jù)源系統(tǒng)反映的視圖導(dǎo)入DataServices，經(jīng)過(guò)抽取、清洗、過(guò)濾、整合等操作最終建立最終數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)[8]。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立核心接口技術(shù)是ETL，可同時(shí)完成搜集和處理兩個(gè)步驟，并進(jìn)行最終的整合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是獨(dú)立運(yùn)行，游離于傳統(tǒng)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)以外，避免因運(yùn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)而對(duì)醫(yī)院正常信息系統(tǒng)的影響，且對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的分析有更好的應(yīng)用廣度和性能[9]。

2.4 具體流程

醫(yī)保費(fèi)用控制管理的大數(shù)據(jù)源處理可將HIS和CIS作為主接口，PACS和LIS等為輔接口，使醫(yī)保管理人員能實(shí)時(shí)掌控當(dāng)前全院和各科室醫(yī)保費(fèi)用和指標(biāo)情況，實(shí)行院科的兩級(jí)監(jiān)控和監(jiān)管，能及時(shí)進(jìn)行相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)提示并通知相關(guān)科室和醫(yī)務(wù)人員調(diào)整。將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中相似數(shù)據(jù)歸類，劃分為不同板塊，同時(shí)盡可能細(xì)化使同一板塊數(shù)據(jù)進(jìn)一步提高其相似度，不同板塊相似度降低。數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過(guò)詳細(xì)分析各個(gè)科室、醫(yī)生、藥品、檢查、病種等從而達(dá)到對(duì)住院和門(mén)診醫(yī)保費(fèi)用、門(mén)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(jiǎn)易直觀的圖形或圖標(biāo)可視化方式將隱藏在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中各類醫(yī)保數(shù)據(jù)挖掘并表達(dá)出來(lái)，突顯醫(yī)保管理者最關(guān)注的藥品費(fèi)用超標(biāo)、藥費(fèi)比例等問(wèn)題。

3 結(jié)語(yǔ)

隨著“十三五”衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展規(guī)劃的確定，尤其是中央、國(guó)務(wù)院《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》的發(fā)布，標(biāo)志著醫(yī)改最頂層設(shè)計(jì)已經(jīng)完成，今后10多年新一輪的醫(yī)改藍(lán)圖和行動(dòng)綱領(lǐng)已經(jīng)確立。醫(yī)保費(fèi)用控制管理也是新醫(yī)改中的重中之重，醫(yī)保管理者要懂得利用大數(shù)據(jù)，并從大數(shù)據(jù)中獲取有用資訊，從醫(yī)保管理角度入手改變醫(yī)院運(yùn)營(yíng)機(jī)制，降低患者住院費(fèi)用，降低醫(yī)療成本，提高醫(yī)院經(jīng)濟(jì)效益。

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

[2]曹愛(ài)明.大數(shù)據(jù)時(shí)代的醫(yī)院醫(yī)保管理[J].醫(yī)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(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)分析理念的辨析[J].統(tǒng)計(jì)研究，2014（2）：10-17．

[8]王玨,劉博,夏新,等.醫(yī)保決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備,2014,35(9):65-67.

[9]張麗,王曄.基于Business Objects的區(qū)域衛(wèi)生綜合管理和決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[J].中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué),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(jīng)濟(jì)師，主要從事醫(yī)保管理工作。

2017-07-02）