医院端医保智能监控系统开发与建议.docx

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医院端医保智能监控系统开发与建议

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江海林

一、引言

2016年，人社部发布《关于积极推动医疗、医保、医药联动改革的指导意见》，明确提出积极探索发挥医保在医改中的基础性作用，全面推广医保智能监控。近几年，医保智能监控体系在社保端的应用越来越多，医保智能监控作为社保经办机构重要的技术手段，通过利用医保大数据，对服务行为和参保人的就诊行为进行数据采集、对比分析，全面提升了医保监管质量和效率，让医保管理更加科学化、精细化。医保管理部门会将社保端产生的稽查违规数据发给定点机构进行核实，大量的可疑违规数据给定点机构传递了越来越多的监管压力，但由于各定点机构的管理水平、信息系统所处层次等条件存在较大的不同，使医院端的医保监控体系建设明显滞后于社保端，造成医院端医保管理上事实性的被动，很明显已不适应当前医院医保管理的需要，院端医保智能监控体系的建立成为一个必由之路。

本文拟就某医院医保智能监控系统的开发与使用情况进行分析，并对有关问题进行探讨。

二、医院端智能监控体系实现的具体路径

建立相应的规则体系：医保智能监管的核心是科学制定监控规则，医保监控规则的运用是医保监管的核心要件，由知识库提炼的监控规则可为发现违规数据起到决定性的帮助作用。该院使用的监控规则主要是基于药学知识规则（与药学有关的违规行为检出判定），临床知识规则（与临床有关的违规行为检出判定），医保知识规则（与医保有关的违规行为检出判定）这三类知识库。更明细的知识库细分为20多个。

监控规则的分类：共计分事前、事中、事后共计106种规则，主要包括性别限定、药物配合禁忌、同类药品与项目重复、超量用药、限制类药使用适应症等情况。

监控系统包含的基础功能，主要包括以下几部分。

事前提醒：在医生开具处方或医嘱时，将患者的就诊数据传递给事前提醒接口，系统对传入就诊数据的整体合理性进行分析，知识库引擎会实时反馈分析结果，窗口会弹框提醒。

事后审核：通过不同维度进行。

执业医师审核：按照科室-医生-违规的维度查看事后违规信息及相关单据信息，可查看和导出具体违规行为、单据、明细、基金支出情况、违规金额等详细数据，可对展示的违规数据进行状態标记。

机构科室审核：按照项目类型-科室-医生-违规的维度查看事后违规信息及相关单据信息，可查看和导出具体违规行为、单据、明细、基金支出情况、违规金额等详细数据。

机构规则审核：按照违规-科室-医生的维度查看事后违规信息及相关单据信息，可查看和导出具体违规行为、单据、明细、基金支出情况、违规金额等详细数据，可对展示的违规数据进行状态标记。

违规项目审核：按照项目类型-违规-科室-医生的维度查看事后违规信息及相关单据信息，可查看和导出具体违规行为、单据、明细、基金支出情况、违规金额等详细数据，可对展示的违规数据进行状态标记。

统计分析：机构指标分析：通过项目、疾病、收费类别和科室分布4个维度对医保支出、人次、均次费用等进行详细汇总分析。

事后违规统计：按规则及科室汇总统计一段时间内医生违规提醒次数，主要为：序号、规则名称、科室、医生、违规弹出框次数、涉及违规项目金额、违规说明，并能通过图表展示：如可通过按月展示当前年度事后违规趋势分析图、违规科室排名前十分析图、违规医生排名前十分析图、违规规则占比图、同一规则事前事后违规数对比图。

事前提醒统计：按规则及科室汇总统计一段时间内医生违规提醒次数和依从性统计，主要为：序号、规则名称、科室、医生、违规弹出框次数、涉及违规项目金额、违规说明、反馈信息，并亦可根据图表进行展示。

三、系统运用成效

运用系统配置规则发现可能的违规记录，能更好更快速定位可能的违规行为。但系统提供的筛查数据并不能直接认定违规，需人工核实后才能最终确定。通过对系统规则预先确定的重要性级别，可对系统数据进行分类处理。系统筛查的数据虽然比较多，但对快速定位违规行为则起到了重要作用。比如之前对慢病违规处方需要进行现场查看，费时费力，效率低下，但现在可以快速定位到超量、以及诊断与用药不符等违规情况，极大提高了管理效率。

事前提醒确实起到了降低违规行为的实际发生。经我们对该院今年6月份的数据使用进行统计，共计触发事前提醒8300次，但最终事后违规统计仅涉及3900次，大幅降低，也即意味着规避了大多数的可能违规行为。

通过事后违规数据的分析统计，持续改进医保管理质量。按科室与医师维度分别进行整理，对典型问题、发生频次较多的问题与当事医生进行沟通，以探讨医嘱行为的合理性，如医师有不同理解，则请其提供相关的知识依据，以便进一步同医保管理部门进行商谈，对有关规则进行优化，如确实有问题，则请其进行整改，以避免下次违规情况再次发生。通过近三个月的数据分析，显示事后违规数据呈逐步减少趋势。虽然在实际运行过程中，有少部分规则及行为还需进一步核实与调