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14.肇慶市第一人民醫院:大數據在其他相關領域的應用:醫療費用(醫保)監控【CHIMA 2019案例分享】

發布時間:2019-06-13
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案例提供:肇慶市第一人民醫院 



案例概要


自2017年來,為促進醫療機構良性競爭,激勵醫療機構加強自身管理,控制醫療費用不合理增長,減輕群眾就醫負擔,維護基金平穩運行,廣東省全面開展基本醫療保險按病種分值付費方式改革。我院積極響應國家、省、市人力資源和社會保障和衛計等部門的要求,深入貫徹落實基本醫療保險按病種分值付費工作。醫院的發展離不開信息化的大力支撐,基本醫療保險按病種分值付費方式改革對醫院的信息化改造也提出了更高的要求。


本案例就基本醫療保險按病種分值付費項目信息化的實踐歷程,利用大數據技術,嘗試對醫保費用數據,進行深度挖掘分析,助力醫院醫保管理決策。


解決問題


為適應新支付方式對醫院醫保管理要求,通過大數據等技術手段,利用核心病種分值庫的合理性、綜合病種的結算方法等分析結果,制定應對措施和管理辦法,更精細化的管控醫保,實現對醫保患者的事前預警、事中實時監控,事后數據分析。

數據內容


大數據智能控費產品按日獲取費用數據,對醫保結算單、繳費信息、病案編碼、病種等情況進行深度分析。并且將不同的病人類別、交易信息和費用明細數據匯總并在大數據平臺中進行標準化、統一的分析平臺。在統一的平臺上,可以實時分析、查看患者的醫保結算信息,病種分值信息等。


關鍵技術

 

大數據費用監控系統由數據服務層,平臺服務層和應用服務層4個層級構成。



1.數據源支持多種常見數據庫的連接,包括SqlServer、Oracle、PostgreSQL;并且支持常見文本,包括txt、csv、excel等數據源。


2.數據服務層基于對數據源的不同進行數據存儲,并在平臺服務層的調度下進行數據清洗和數據降噪。


3.平臺服務層主要負責算法模型、關聯規則、指標計算和維度體系的構建。


4.應用服務層是展示層。展示報表,并允許客戶進行權限管理,報表共享以及個性化報表定制等服務。確保應用的安全性,共享性和協同性。


成果成效


以第一診斷為標準,調查前3年我院住院病人的病種及費用,按“國際疾病分類標準”統計出我院3年實際發生病種以及病種平均費用等相關數據,再以市區制定分值表及相關結算管理辦法為基礎,判斷核心病種的合理性,根據不同疾病所需的不同醫療費用之間的比例關系,確定院內的綜合病種的分值。


病種分值庫中的病種數過少


目前,我市社保規定的病種分值庫有3500多個病種,與醫院收治病種范圍相比遠遠不足,結算政策規定不在病種分值庫內的病種歸為綜合病種,而據我院采集數據顯示,我院綜合病種每年約有2500多例,綜合病種沒有明確的分值,是參照結算辦法中相關公式進行模糊的確定,這樣參保者的利益不能得到充分保障,也難以調動醫療機構的積極性。因此,依據大數據分析結果,制定院內綜合病種分值。同時,加強與社保管理部門的溝通,爭取將更多合適的病種列入標準分值庫中。


部分病種分值設定缺乏合理性


對醫院3年的歷史數據分析發現,分值庫中病種制定的分值與實際治療的費用相差較大的病例較多,部分病種給予的分值太低,易造成醫院政策性的超標。



數據分析儀表盤


作為展示的數據儀表盤,其功能如下:





下一步計劃


全面探索模塊,包括DGRs、CMI、再入院情況等分析:


目前實行的按病種分值付費的支付方式是過渡的階段,對合并有多種并發癥及基礎疾病多的病例等情況并不適合的,需更高的信息技術、數據分析支撐,不斷探索和完善 DRGs 分組系統,以促進支付方式的改革。風險識別的功能是提供給醫院作為主動識別和解決合規風險的。大數據平臺通過對DRGs(疾病診斷相關分組)進行病例組合指數(CMI)分析,并發癥判斷識別分析(CC/MCC),并與同類醫院綜合平均水平比對(Cohort指標).判定該醫院在哪些DRGs分組疾病診斷落后于平均水準。



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