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    大数据+人工智能挺进城市医保系统调查

    本报记者 陈植 上海报道

    导读

    很多金融科技平台都认为自己拥有足够的数据保护技术确保这些医保数据不会外泄但我们不怕一万就怕万一一位西部城市卫健委部门负责人向记者指出

    去年以来一座西部城市卫健委部门负责人王刚化名告别了相对休闲的生活

    每个月他都会?#25216;?-4?#21307;?#34701;科技平台业务主管了解他们借助大数据与人工智能技术提升医保监测效率遏制医保报销领域跑冒滴漏过度医疗浪费滥用套刷套药等灰色操作现象的具体成果

    ?#29575;?#19978;传统医保监测解决方案存在不少弊端的确到了需要改革的地?#20581;?#20182;坦言在他看来这些弊端主要表现在两大方面一是打不通临床数据做不好数据标准化归集处理无法落实数据应用等导致当地卫健委难以实时掌握医保报销领域存在的灰色操作具体状况无法做?#20581;?#23545;症下药有效?#21355;?/p>

    二是现有的医保监测解决方案风控规则是事先设计好的对医疗行为的判读往往是事后的不能及时监管医生在诊疗过程中的异常行为做到事中审核杜绝过度医疗行为

    要借助金融科技平台的大数据分析与人工智能技术彻底解决当前医保监测解决方案的弊端要走的路还漫长王刚向记者坦言一方面当地政府部门考虑到医保基金数据的安全性不大会与外部系统联网相关数据另一方面不少地方政府部门人士认为当前医保业务自成体系未必需要引入外部系统反而增加数据外泄的风险

    更重要的是仅在各类医疗数据标准化归集处理一项多数金融科技平台所谓的大数据分析与人工智能技术未必能达到相关政府部门的要求更别提通过上述技术对医疗数据进行实时分析在事前事中?#26041;?#26377;效遏制过度医疗跑冒滴漏套刷套药等灰色操作同?#20445;?#36880;步完善医院的绩效?#24049;?#26426;制

    其实不少金融科技平台也对此给出了自己的成功案例包括与地方政府医保系统开发了基于互联网+大数据分析+AI智能?#21355;?#30340;医改监测平台但它们是否适合我们当地医改医疗运作状况仍是未知数王刚坦言这也是当前大数据+人工智能技术在医保系统应用雷声大雨点小的主要原因之一

    数据标准化输入瓶颈待解

    尽管不少金融科技平台都标榜自己的大数据与人工智能技术很厉害但仅数据标准化归集一项我可能会过滤掉80%的潜在合作机构王刚向记者表?#23613;?/p>

    在他看来当前医保系统的数据标准化归集处置所面临的挑战并不少一是医院覆盖面广需要接入数据的医疗机构较多导致数据对接方案相当繁琐二是接入后的数据质量较差缺乏统一的数据目录标准需要金融科技平台?#24230;?#22823;量时间人力和技术用于数据?#21355;?#27604;如部分医院医生习惯性地在病人病历卡上写不舒服?#20445;?#20294;在数据输入?#20445;?#19981;舒服需要与当时病人所?#25216;?#30149;一一对应用专业的医学术语解释不舒服的具体状况及相应病症因此金融科技平台需要核实大量医院医疗数据与患者病历才能做出准确的数据标准化归集?#21355;?/p>

    在数据标准化?#21355;?#36807;程金融科技平台?#22815;?#36935;到不少的烦恼若金融科技平台遵循传统的数据输入操作模式即?#35748;?#19979;整理所谓的数据目录标准再植入系统设计不同类型数据的?#25104;?#20851;系将导致相关操作效率低下每一次原始医疗数据的更迭都会对已植入系统的目录标准构成影响甚至需要对目录标准进行更新比如某个病人病症的不舒服状况起初归咎于头疼?#20445;?#20294;后来数据审核发现他是因为胃疼导致不舒服那么相关数据需要重新更迭归入新的目录标准导致相关数据输入工作不得不?#39057;?#37325;来?#26377;?#24320;始

    因此金融科技平台能否确保所有数据都能得到准确的标准化?#21355;?#24402;集某种程度影响到未来医保监测大数据分析的精准性他指出目前多数金融科技平台坦言自己还无法在数据标准化?#21355;?#24402;集?#26041;?#20570;到100%精准令他担心引入金融科技平台合作可能会出现一步错步步错的局面

    但他也发现个别金融科技平台通过研发基于人工智能和大数据技术的数据智能?#21355;?#27169;型有效解决了上述痛点具体而言他们一方面在数据标准化接入方面先制定医院数据统一接入规范约束医院杂乱无章的数据结构一方面在数据标准化?#21355;?#26041;面优先建立疾病药品等基准目录再在目录基础上建立标准化和结?#22815;?#27169;型从而将大量医院原始医疗数据进行内容标准化处理有效提升数据?#21355;?#25928;能同时降低人工维护成本

    光靠它还不足以吸引不少地方卫健委与金融科技平台围绕提升医保监测效率开展合作王刚直言比如他所在的地方政府部门对医保监测系统改革有着更高的期望?#25285;?#21253;括地方卫健委能通过基于大数据与人工智能的医改监测平台对辖区内公立医院临床医疗数据进行实时接收和监管对关键数据尤其是医保费用数据开展分析实现提前预警和事后审核有效遏制医疗机构人员不合理用药所带来的过度医疗现象此外当地卫健委还希望能以此构建一整套新的科学客观的数据分析工具包括拓展处方点评DRG绩效管理医院等级评审等功能对当地公立医院进行全面的绩效评估提升医院管理效率同?#20445;?#35299;决医疗数据不能自动化处理数据共享联动和深度价?#20302;?#25496;能力不足等问题

    记者多方了解到目前部分金融科技平台已将大数据与人工智能技术应用到这些领域包括研发DRG支付风控等智能化技术不断优化医改监测平台风控规则与智能审核流程从而满足地方政府部门的上述要求

    但是相关?#23548;?#25928;果不一一位涉足地方医保系统技术合作的金融科技平台负责人向记者透露部分金融科技平台提供的基于大数据与人工智能的医保监测解决方案的确让当地监测异常的辅助用药和高值耗材采购价直接下降10%-30%人均出院费用同?#35748;?#38477;5%-6%但多数金融平台给出的相关解决方案效果不够明显当地医院以药养医人均治疗费用依然居高不下

    在他看来其实这些医保监测解决方案的实施效果高低很大程度取决于地方政府的监管执行力度包括对不良执业和不合理用药行为的医院与医生采取较?#31995;?#22788;罚力度通过构建全面专业的DRG绩效管理与医院等级评审制度迫使当地医院?#20013;?#25552;升临床治疗质量与成本核算管理的?#24049;ˣ?#20174;而逐步有效遏制医保报销领域跑冒滴漏过度医疗浪费滥用套刷套药等灰色操作现象

    这取决于当地政府卫健委等医保管理部门的监管尺?#20154;?#32039;这位金融科技平台负责人坦言目前他接触了不少地方政府医保管理部门负责人感觉地方针对医保监测系统弊端的改革决心都很大但由于旧观念的局限令相关技术合作进展相对缓慢

    旧观念的局限与突破

    在王刚看来所谓的旧观念局限其实是地方政府针对大数据与人工智能技术在医保领域应用的一大顾虑即担心地方医保数据可能出现外泄风险

    很多金融科技平台都认为自己拥有足够的数据保护技术确保这些医保数据不会外泄但我们不怕一万就怕万一他向记者指出因此地方政府相关部门内部对金融科技平台合作有着一条不成文的准入门槛即国企或大?#32479;?#29260;金融机构?#29575;?#30340;金融科技平台优先考虑

    在他看来正是这种顾虑让他在过去一年不大敢与金融科技平台深入探讨现行医改监测方案弊端的解决方案以及要求他们?#21487;?#23450;制新的方案

    一位地方政府部门人士向记者坦言其实不少地方政府部门与金融科技平台的合作也是基于?#38382;?#25152;?#21462;?#27492;前一个中西部地区大型城市在全国医改推动效果检查过程处于全国落后水平令当地政府决心落实健康医疗大数据行动方案彻底改变现行医保监测解决方案的诸多弊端比如打不通临床数据做不好数据标准化无法落实数据应用等如今在金融科技平台?#21487;?#23450;制基于大数据与人工智能的医保监测平台后当地医改监测工作的实时动态程度迅速提升已经位列全国前?#23567;?/p>

    目前我们也在观察这个城市的新型医保监测平台是否能?#20013;?#36943;制医保报销领域的各种灰色操作现象以及?#20013;?#25552;升医院绩效管理水准他直言毕竟即便是基于大数据与人工智能的医保监测平台很多风控审核规则也都是事先设计好的一旦出现新的灰色操作模式且医改监测平台未能及时发现就容?#33258;?#25104;新的过度医疗现象令医保监测效果大打折扣

    我们也注意到这个问题上述涉足地方医保系统技术合作的金融科技平台负责人向记者透露为此他所在的金融科技平台开?#23478;?#20837;深度学习技术一方面基于数据分析研发新的方法以此更快地适应医疗数据更新对现有风控规则造成的各类影响另一方面打造新的风控模型更快速地识别医疗过程所形成的异常内容?#20445;?#26460;绝新的医保报销领域灰色操作现象滋生

    不过要让地方卫健委等医保管理部门相信我们的智能风控技术一直在与日俱进可能需要相当长时间的?#23548;?#25928;果检验他直言

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