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隨著國內(nèi)醫(yī)保制度的不斷完善和創(chuàng)新發(fā)展阅秀，醫(yī)保事業(yè)對精細(xì)化發(fā)展的需求愈加強烈奋刽。2019年1月著榴，國家醫(yī)保局發(fā)布《關(guān)于醫(yī)療保障信息化工作的指導(dǎo)意見》，強調(diào)全面推進醫(yī)保工作智能化泌类、信息化其便、標(biāo)準(zhǔn)化的重要作用痹屹。國內(nèi)依舊面臨慢性病患病率持續(xù)上升境氢、衛(wèi)生資源配置不合理、臨床決策不夠精確车要、診療方案效果不佳的現(xiàn)實困境允粤，這些問題均與大數(shù)據(jù)的挖掘分析力度不夠有關(guān)。

醫(yī)保大數(shù)據(jù)涉及所有參币硭辏患者的就診資料和信息數(shù)據(jù)类垫，通過多種工具深入挖掘、剖析琅坡、提煉其價值悉患，對于醫(yī)療事業(yè)發(fā)展具有重要意義。借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)榆俺，復(fù)雜的醫(yī)保工作可以變得更加直接售躁、客觀，對于數(shù)據(jù)的分析扯殴、監(jiān)測以及預(yù)警會更加高效缰鹏。本研究通過對醫(yī)保領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究進展進行綜述，為醫(yī)療保障高質(zhì)量發(fā)展提供借鑒和思路鬓惶。

1 醫(yī)保大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要功能和方法

醫(yī)保全過程管理的每個環(huán)節(jié)均可產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)榄路，為實現(xiàn)醫(yī)保領(lǐng)域的智能監(jiān)管、科學(xué)決策庞炕、高效服務(wù)心篡，需對醫(yī)保大數(shù)據(jù)進行全面收集、處理盒俏、分析蔼说、應(yīng)用仿竣。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息并分析，按功能可將數(shù)據(jù)挖掘分為描述（Descriptive）模式和預(yù)測性（Predictive）模式兩大類唐绍，其中主要的分析方法有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析氢觉、聚類分析、大數(shù)據(jù)分類與偏差症杏、大數(shù)據(jù)時序模型及預(yù)測四大類。

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析是從屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)瑞信，目前已被應(yīng)用于病人就診規(guī)律歸納厉颤、中醫(yī)用藥配伍規(guī)律總結(jié)、疾病危險因素監(jiān)測等方面凡简，同時也能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)保大數(shù)據(jù)之間的隱藏關(guān)聯(lián)并提取具有特定臨床價值的信息群逼友。衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則強度的指標(biāo)為支持度、置信度和提升度秤涩。常用的基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)算法主要有Apriori算法帜乞、FP-Tree算法、Eclat算法筐眷、灰色關(guān)聯(lián)法等黎烈。

聚類分析

聚類分析是從屬于無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)的探索性分析，其中近鄰傳播聚類分析是能夠研究醫(yī)保大數(shù)據(jù)整體規(guī)律的有效算法匀谣。通過相似度最優(yōu)原則將醫(yī)保大數(shù)據(jù)劃分為多個類（簇）照棋，并基于迭代搜尋將醫(yī)保對象間的相似性視作類代表點，針對醫(yī)保對象的本質(zhì)屬性進行數(shù)據(jù)挖掘和提取武翎。使用聚類分析計算類代表點數(shù)量烈炭，能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)保精細(xì)化管理，并可基于此實現(xiàn)對醫(yī)保監(jiān)管范圍和力度的動態(tài)調(diào)控督巍。

大數(shù)據(jù)分類與偏差分析

大數(shù)據(jù)分類是對有效信息進行采集卫道、加工、解析的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)单旺，主要包括兩個主要步驟：一是基于數(shù)據(jù)訓(xùn)練集實現(xiàn)數(shù)學(xué)模型的建立秒勿；二是使用該數(shù)學(xué)模型將尚未涵蓋在數(shù)據(jù)訓(xùn)練集內(nèi)的類標(biāo)號對象進行分類操作。醫(yī)保大數(shù)據(jù)具有信息海量和情況復(fù)雜的雙重特點拔怜，需根據(jù)不同應(yīng)用場景選擇合適的分類算法嘁拖。分類算法主要有支持向量機算法、決策樹算法泥觉、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法瘸利、樸素貝葉斯算法等。大數(shù)據(jù)偏差分析的主要目的在于對比觀測結(jié)果與期望結(jié)果的偏差紊捉，將偏差分析引入醫(yī)保大數(shù)據(jù)領(lǐng)域怯路，有利于發(fā)現(xiàn)監(jiān)管中的異常行為纲缠。

大數(shù)據(jù)時序模型及預(yù)測

大數(shù)據(jù)時序模型建立在對既往數(shù)據(jù)變化規(guī)律探尋的基礎(chǔ)上，以便對未來發(fā)展情況進行可靠性預(yù)測蛉加。預(yù)測的對象包括醫(yī)毖潦啵基金運行效率、衛(wèi)生費用使用情況针饥、醫(yī)療機構(gòu)運營狀況厂抽、衛(wèi)生服務(wù)優(yōu)化流程、患者病情變化階段等丁眼，這些預(yù)測有利于提高資源的合理配置和使用筷凤。能夠用于醫(yī)保大數(shù)據(jù)預(yù)測的時序模型主要有平穩(wěn)時間序列模型、灰色預(yù)測模型苞七、指數(shù)平滑模型藐守、回歸模型等。

2 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)保領(lǐng)域應(yīng)用的典型案例和推廣趨勢

宏觀層面：合理分配醫(yī)保資金

醫(yī)保大數(shù)據(jù)挖掘可用于決策部門優(yōu)化資金分配機制蹂风，決策者可在研究供需關(guān)系的基礎(chǔ)上確定醫(yī)甭В總額預(yù)算和資金分配計劃。例如惠啄，英國全民醫(yī)療服務(wù)體系（NHS）依據(jù)人口地區(qū)差異慎恒、年齡結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟狀況歇盒、勞動力成本赃织、患病率及死亡率等方面構(gòu)建分配模型并通過既往數(shù)據(jù)實現(xiàn)校正預(yù)測，進而達到醫(yī)保資金按需分配的目的着脐。從2012年起氨筑，上海便利用醫(yī)保大數(shù)據(jù)模型對定點醫(yī)院職工醫(yī)保進行預(yù)算分配。該模型納入包括高質(zhì)量發(fā)展畸居、經(jīng)濟運行瑰齐、資源布局、運行效率栅洁、綜合績效仔醒、醫(yī)療產(chǎn)出在內(nèi)的239個指標(biāo)，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對定點醫(yī)院的年度考核數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練劳诽。模型檢驗結(jié)果表明序评，所構(gòu)建的模型準(zhǔn)確度、合理性定歧、擬合優(yōu)度較高辽廊，對于判斷區(qū)域內(nèi)醫(yī)保資金使用情況和未來流向具有指導(dǎo)意義。

中觀層面：指導(dǎo)醫(yī)療機構(gòu)支付和管理

醫(yī)保大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療機構(gòu)的支付方式改革和管理服務(wù)創(chuàng)新官地。自2020年起酿傍，DRG/DIP支付模式被探索運用于住院費用結(jié)算烙懦。該支付模式將疾病診斷類同、臨床過程相似赤炒、資源消耗相近的病例歸為一類氯析，利用大數(shù)據(jù)聚類及決策樹算法優(yōu)勢實現(xiàn)病種的可比性。浙江省寧波市運用數(shù)據(jù)挖掘工具探究患者醫(yī)保購藥的藥品之間的關(guān)聯(lián)性及用藥習(xí)慣莺褒。上海DIP病種分組方式是結(jié)合臨床經(jīng)驗和統(tǒng)計方法對醫(yī)保數(shù)據(jù)進行降噪掩缓，探究病種與成本間的客觀規(guī)律，得到疾病診斷+治療方式的組合目錄遵岩。除此之外你辣，醫(yī)療機構(gòu)還可結(jié)合就診數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)旷余、運營數(shù)據(jù)分析引起醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量下降绢记、住院費用增加扁达、運營狀況虧損的內(nèi)在原因正卧，為醫(yī)療機構(gòu)優(yōu)化運營模式和服務(wù)流程提供策略和建議。

微觀層面：監(jiān)管供需行為

依托區(qū)塊鏈技術(shù)可以實現(xiàn)對就診全流程缨拇、全環(huán)節(jié)進行記錄和監(jiān)管茅早，且監(jiān)督數(shù)據(jù)無法被篡改。例如类紧，上海市將11699名醫(yī)生分為15類肘论，并使用無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法建立大數(shù)據(jù)預(yù)警模型；按照醫(yī)生診療行為的不同特征抵思，設(shè)計包括接診數(shù)量悉砌、康復(fù)理療中醫(yī)治療費用、專家專業(yè)觀點等10個指標(biāo)焙句；根據(jù)指標(biāo)異常值確定疑點醫(yī)生范圍（偏差分析）符晃，并利用層次分析法計算指標(biāo)權(quán)重，對每位疑點醫(yī)生進行打分港摘；根據(jù)分?jǐn)?shù)建立紅绒双、橙、黃三級預(yù)警機制脖嗽，從而實現(xiàn)對服務(wù)提供方的及時有效監(jiān)管还织。隨著DRG/DIP支付方式改革的深入，金華主巍、廣州等地以DRG/DIP支付所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源冠息，針對不同臨床現(xiàn)象，應(yīng)用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)建立模型孕索，從病案數(shù)據(jù)采集铐达、病種分組岖赋、基金支付等方面建立大數(shù)據(jù)監(jiān)管實踐路徑，加強對臨床診療過程的監(jiān)管瓮孙。

3 醫(yī)保大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的問題與挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)鏈條化唐断、混亂化和碎片化

醫(yī)保領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)不僅包括醫(yī)療費用、財務(wù)數(shù)據(jù)和支出明細(xì)杭抠，還包括預(yù)防保健脸甘、臨床治療、康復(fù)隨訪等多個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)偏灿，各種數(shù)據(jù)存儲于管理系統(tǒng)中并形成累積數(shù)據(jù)丹诀。累積數(shù)據(jù)類型不同但卻存在各種交集、數(shù)量龐大但卻結(jié)構(gòu)化缺失翁垂，因此在橋接方式與傳遞效率方面铆遭，目前仍受到信息標(biāo)準(zhǔn)和框架構(gòu)成的限制。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存在鏈條化减磷、混亂化和碎片化問題哮霹，進而難以在醫(yī)保政策制定、精準(zhǔn)醫(yī)療探索氏赴、產(chǎn)業(yè)風(fēng)險預(yù)測等方面提供充分信息支撐和干預(yù)依據(jù)墅轩。

醫(yī)保大數(shù)據(jù)的臨床應(yīng)用價值未充分發(fā)揮

醫(yī)保大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為醫(yī)保支付方式改革的重要參考依據(jù)，也對醫(yī)院成本核算和管控能力提出更高要求服酥。但在醫(yī)院層面付昧，目前醫(yī)保大數(shù)據(jù)模塊和臨床其他醫(yī)療模塊基本是相互獨立的，缺少醫(yī)療費用和醫(yī)療行為的聯(lián)動監(jiān)管和數(shù)據(jù)分析找肤，導(dǎo)致無法對臨床診療方案的衛(wèi)生經(jīng)濟價值進行有效評估严齿，醫(yī)保大數(shù)據(jù)對臨床決策的輔助作用并不明顯，說明醫(yī)院內(nèi)部管理系統(tǒng)與醫(yī)保大數(shù)據(jù)之間未能有效關(guān)聯(lián)踩林、融合骄闺。為更好發(fā)揮醫(yī)保大數(shù)據(jù)的價值，醫(yī)院需要建立一套完整的管理體系卸悼，各管理部門可能需要進行相應(yīng)的職能轉(zhuǎn)換蹦漠，包括改革原有按項目付費條件下的激勵機制、質(zhì)量考核指標(biāo)等车海，推動醫(yī)院運營管理更規(guī)范笛园，進而促進醫(yī)院醫(yī)療技術(shù)發(fā)展和診療能力進一步提升，進一步實現(xiàn)醫(yī)保大數(shù)據(jù)的全面展示及深層次含義的全面挖掘侍芝。這對于臨床診療決策和醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量提升意義重大研铆。

大數(shù)據(jù)使用過程中的隱私性較難保障

醫(yī)保大數(shù)據(jù)包含姓名、年齡、性別棵红、證件號碼凶赁、手機號碼、家庭住址逆甜、成員關(guān)系等用戶信息虱肄，診療等信息涉及個人隱私，一旦信息未被妥善處理或遭遇泄露交煞，可能會造成嚴(yán)重負(fù)面影響咏窿。除此之外，醫(yī)保大數(shù)據(jù)監(jiān)測會誘導(dǎo)對醫(yī)卑灸瘢患者的狀態(tài)及行為進行預(yù)測虫喝，進而產(chǎn)生傾向性監(jiān)測數(shù)據(jù)，而傾向性監(jiān)測數(shù)據(jù)的不合理使用會給醫(yī)苯障常患者帶來巨大安全風(fēng)險俊揣。同時，在數(shù)據(jù)集成朱泞、數(shù)據(jù)分析乐太、數(shù)據(jù)管理過程中缺乏相應(yīng)的安全評估系統(tǒng)和監(jiān)督使用機制，難以對醫(yī)保大數(shù)據(jù)的使用環(huán)節(jié)進行統(tǒng)一規(guī)范淡班，也一定程度提高了隱私泄露的可能性足曹。

4 數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)保領(lǐng)域應(yīng)用的價值

宏觀層面：支持戰(zhàn)略決策

除規(guī)避醫(yī)療風(fēng)險外檀萝，醫(yī)保大數(shù)據(jù)的核心作用在于確保醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率杀佑，改善運行現(xiàn)狀。決策者可以通過醫(yī)保大數(shù)據(jù)分析尋找事件的驅(qū)動因素和關(guān)鍵環(huán)節(jié)朋凰，以此作為制定戰(zhàn)略決策的基石卤连。成功的戰(zhàn)略決策離不開大數(shù)據(jù)的分析運用，此類分析的要點在于通過由大到小情组、由粗到細(xì)燥筷、由點到面的層級挖掘和關(guān)鍵問題尋找，既需要專業(yè)分析技術(shù)的支持院崇，又需要決策者的邏輯性肆氓、結(jié)構(gòu)化思維，依據(jù)環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整決策戰(zhàn)略底瓣。

中觀層面：管理醫(yī)療機構(gòu)

目前谢揪，醫(yī)保大數(shù)據(jù)對于醫(yī)療機構(gòu)的管理指導(dǎo)仍是粗放式的，效果欠缺捐凭，亟須理順醫(yī)療機構(gòu)與醫(yī)保機構(gòu)的行政關(guān)系拨扶，明確兩者的責(zé)任、權(quán)利及義務(wù)，并從醫(yī)保支付方式中引入談判機制患民。在中觀層面缩举，醫(yī)保管理部門可以通過大數(shù)據(jù)監(jiān)測定期對醫(yī)療機構(gòu)的政策執(zhí)行情況進行監(jiān)督檢查，確保醫(yī)療服務(wù)的合規(guī)性匹颤。醫(yī)保管理部門可以通過大數(shù)據(jù)監(jiān)測建立數(shù)據(jù)篩查仅孩、財務(wù)審核、病例審核等多元核查體系卡催，積極引入第三方參與醫(yī)保監(jiān)督眠亿，提升監(jiān)管的專業(yè)能力和業(yè)務(wù)水平，抑制不合理醫(yī)療費用增長及規(guī)范不合理醫(yī)療行為现岗。

微觀層面：基金使用監(jiān)測

在醫(yī)币部兀基金使用監(jiān)測方面，首要的是能夠及時發(fā)現(xiàn)欺詐辱涨、浪費用省、濫用等現(xiàn)象。通過對醫(yī)保大數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測开撤，醫(yī)保監(jiān)管部門可以發(fā)現(xiàn)過度醫(yī)療或不合理醫(yī)療败民、藥品的不合理使用、不合規(guī)就診行為等瞒唇。因此坡驹，開發(fā)并引入電子實時監(jiān)控平臺對醫(yī)療機構(gòu)及患者的就診行為進行追蹤和監(jiān)測，強化醫(yī)保部門和醫(yī)療機構(gòu)的信息平臺搭建工作服畜，有利于提高對醫(yī)保資金使用情況的監(jiān)測四爹，從而積極引導(dǎo)患者科學(xué)就醫(yī)。此外投放，通過醫(yī)保大數(shù)據(jù)的挖掘和分析奈泪，歸納利益相關(guān)者的醫(yī)保資金使用規(guī)律，有利于進一步提高醫(yī)保資金的管理效率灸芳。

綜上涝桅，大數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)保領(lǐng)域具有巨大發(fā)展前景和價值，但在實踐應(yīng)用過程中也會面臨一些挑戰(zhàn)烙样，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)鏈條化冯遂、混亂化和碎片化，現(xiàn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用模式難以輔助臨床決策谒获，大數(shù)據(jù)使用過程中隱私保護難等問題蛤肌。因此，需立足于國內(nèi)醫(yī)保大數(shù)據(jù)的應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀究反，對醫(yī)保大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例進行深入分析寻定，積極推廣先進經(jīng)驗儒洛，助力“智慧醫(yī)保”發(fā)展狼速。（ZGYB-2023.08）