聚焦大数据时代下的医保监管

三大医保监管现实难题大数据来解决

1. 医疗机构的医保控制难题

2015年人力资源社会保障部发布《关于全面推进基本医疗保险医疗服务智能监控的通知》，要求各地用两年左右时间，在全国所有统筹地区普遍开展智能监控工作，逐步实现对门诊、住院、购药等各类医疗服务行为的全面、及时、高效监控。根据文件精神，各地要对医疗费用，特别是医保费用进行总额控制，实现量入为出。通过对各医疗机构的医疗费用和质量进行比较，医保将向更有效率的医疗机构进行倾斜。这就要求对医疗机构的医疗服务质量和医疗费用进行科学评价。

但是，在缺乏合理评价体系和数据支持的情况下，在实际控制中面临着许多问题。不同医院之间的病人来源、收入水平、年龄以及科室等情况都存在很大差异，因此评价医疗机构之间的医保效率缺乏标准化的评价体系。

而使用大数据进行分析的好处在于，可以通过对海量数据的分析，对不同医疗机构的数据进行标准化处理，使得不同的医疗机构能够进行量化对比和评价，从而科学合理地对医疗机构的医保支出进行总量控制。另外，部分定点医疗机构为了自身经济利益，对患者骗保和套保行为视而不见，导致医保基金支付压力增加。

2. 医疗行为的医保监管难题

对于医生在治疗过程中所开的处方是否合理很难进行有效的判断。由于不同的患者之间身体素质、病患情况以及耐药情况等都存在着很大差异，而且药品之间的差异以及适应的病患也各有不同，因此无法对医护人员的处方进行统一规范的管理，这在一定程度上也被一些不合理的处方行为钻了空子，并且在实践中很难进行控制。

但是，进行大数据处理，可以对每一位医护人员的处方进行监控。比如，对于在短时间内同时开出大量同一药物，或者在类似病情中使用大量与其他医生不同的药物，能够迅速判断和发觉，并且将情况汇总进行分析，从而对医护人员进行有效控制。

另外，过度医疗问题屡禁不止，有些医生收入和经济效益存在挂钩关系，进行很多不必要的治疗，不仅增加患者的负担，也提高了医保支出。通过大数据分析，能够对违规用药、过度医疗进行有效辨识，遏制过度医疗。

3. 对患者的监管难题

自从医保使用开始，就一直存在部分患者利用医保政策的空子进行倒卖医保药物或者为他人代刷医保的行为。这些行为给我国医保带来很大损失，在实际中又很难进行控制。

通过大数据的应用，能够对每位患者的药品需求进行分析，对于不合理的用药能够及时识别，防止盗刷。比如，在四川某医院，医保监控系统在对某男子的医保情况进行监控时，发现其检查项目里赫然排列着“产前常规检查”“阴道分泌物检查”“胎心监护”等只有女性患者才能发生的项目，进行大数据分析可以有效识别这种“阴阳颠倒”的账单。

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