一．當前醫(yī)保行業(yè)在數(shù)據(jù)處理中的問題

1.數(shù)據(jù)不完整： 由于商業(yè)保險公司未能與絕大部分醫(yī)院進項聯(lián)網結算 , 理賠信息仍需根據(jù)參保人提供的費用單據(jù)手工錄入 , 費時費力 . 而保險公司為了節(jié)省費用 , 經常只錄入費用類別 ( 如醫(yī)藥費、檢查費等 ), 從而無法提供醫(yī)療費用明細供深度數(shù)據(jù)挖掘。 

2.信息不準確： 即便是政府醫(yī)保系統(tǒng)中的理賠數(shù)據(jù)，也普遍存在診斷信息不精確，或醫(yī)生根據(jù)所開藥品而人為添加診斷等現(xiàn)象。 

3.缺乏標準化： 藥品、手術、檢查項目等往往無編碼，即便有也通常因地而異甚至因醫(yī)院而異，缺乏統(tǒng)一編碼。這樣的數(shù)據(jù)質量大大的影響了大數(shù)據(jù)分析的應用。顯然，解決以上問題的根本在于提高原始數(shù)據(jù)的質量。在現(xiàn)有數(shù)據(jù)條件下，專業(yè)的分析技術可以用于彌補信息缺失或不準確造成的弊端。比如可以根據(jù)所用藥品、手術及檢查項目判斷診斷的準確性甚至補足缺失的診斷。同樣，數(shù)據(jù)標準化問題歸根結底需要建立并實施全國標準編碼系統(tǒng)，包括診斷、藥品、手術、檢查、操作、耗材等。在此之前，應用龐大的臨床字典庫及人工語言分析等專業(yè)技術可將絕大部分編碼工作自動化。

4.信息共享法規(guī)不健全：與信息共享相關的政策和法律尚未健全。 醫(yī)療領域各類數(shù)據(jù)信息的所有者是誰，誰又具有使用權，使用中有何限制，如何保護個人隱私等均無明文規(guī)定。這一方面限制了數(shù)據(jù)共享、不同數(shù)據(jù)之間的鏈接、及數(shù)據(jù)分析的廣泛應用，另一方面導致個人隱私的泄漏。只有盡快建立具體的政策和法律支持，才能在保護個人隱私的前提下促進信息交流與共享，最大發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析在行業(yè)中的價值。

二．北京泓維明昊科技有限公司醫(yī)保行業(yè)商務智能解決方案背景

在科技發(fā)展日新月異的今天，醫(yī)保管理必須緊緊圍繞科學發(fā)展觀指導思想，深化改革管理模式，創(chuàng)新服務理念，大力發(fā)展優(yōu)勢技術，為廣大人民群眾提供一流的技術、一流的醫(yī)保社保服務環(huán)境、一流的設備、一流的人才、創(chuàng)一流的品牌，為衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展做出更大的貢獻。

為此需要建立一套功能強大的集數(shù)據(jù)分析、報表生成和信息傳輸?shù)臄?shù)據(jù)分析與決策支持系統(tǒng)。它必須要整合醫(yī)保社保長期采集和存儲的大量多樣化數(shù)據(jù)，轉化為日常工作中可以利用的有意義的數(shù)據(jù)。可提供的多種格式報表、圖表和分析型應用模型，滿足不同用戶的個性化需求，使他們能夠做出更好、更及時的商業(yè)決策。

三．北京泓維明昊科技有限公司醫(yī)保行業(yè)商務智能解決方案目的

集成多種數(shù)據(jù)源，建立數(shù)據(jù)分析平臺，為經營決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

1. 幫助醫(yī)保社保建立數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析決策平臺，為實現(xiàn)醫(yī)保社保業(yè)務的科學管理和決策提供依據(jù)；
2. 通過核心指標體系建立醫(yī)保社保相關業(yè)務監(jiān)控平臺，為醫(yī)保社保事業(yè)發(fā)展保駕護航；
3. 通過先進的信息技術---BI系統(tǒng)及領先的管理理念，提高醫(yī)保社保管理水平和效率。

四．北京泓維明昊科技有限公司醫(yī)保行業(yè)商務智能解決方案

北京泓維明昊的Diver商業(yè)智能解決方案是一個功能強大的數(shù)據(jù)分析、報表生成和信息傳輸系統(tǒng)。它整合了企業(yè)和組織長期采集和存儲的大量多樣化數(shù)據(jù)，轉化為日常工作中可以利用的有意義的數(shù)據(jù)。Diver可提供的信息格式有報表、圖表和分析型應用程序，滿足不同用戶的個性化需求，使他們能夠做出更好、更及時的商業(yè)決策。

北京泓維明昊提供一套完全集成、功能完善的綜合性商業(yè)智能軟件，同時具備快速實施的特點和低成本優(yōu)勢。Diver解決方案提供融ETL、安全控制、分析工具和門戶為一體化的技術平臺，可集中管理和維護多種分散系統(tǒng). 

國際最新BI技術Diver Solution^TM解決方案主要產品組件的應用流程如下：

數(shù)據(jù)ETL組件：Data Integrator

Data Integrator (數(shù)據(jù)的提取、轉換和加載)工具用于準備數(shù)據(jù)轉入模型。這樣可以避免編寫復雜的SQL腳本和查詢程序，系統(tǒng)管理員能夠無縫處理和集成不同來源的平臺或相關文件。系統(tǒng)環(huán)境被定義和規(guī)劃后，系統(tǒng)自動提取數(shù)據(jù)，計算并處理，將真正需要的數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥Ｐ椭小ata Integrator可接受整合的文件，也可接受任何抽取自數(shù)據(jù)倉庫、相關數(shù)據(jù)庫或以往系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。可設定數(shù)據(jù)轉換程序，根據(jù)數(shù)據(jù)的更新，進行自動轉換。這樣就確保了用戶總是得到最新、最及時的數(shù)據(jù)。

Data Integrator指明了數(shù)據(jù)的來源、對數(shù)據(jù)的操作和輸出的位置，以Java圖形界面的形式用于準備數(shù)據(jù)，供泓維Builder使用。它不但減少了大部分的腳本編寫工作，而且允許管理員無縫處理和集成分散來源的平臺或關系型文件。Data Integrator（數(shù)據(jù)的提取、轉換和加載）在數(shù)據(jù)的傳輸過程不涉及編程。實際的腳本編輯全部在“幕后”完成。輸入文件、腳本、進程以及輸出文件都以對象的形式顯示在屏幕中，這就使得抽象的概念顯示為具有潛在關系的具體的數(shù)據(jù)流。用戶無須了解語法或人工創(chuàng)建對象。

數(shù)據(jù)建模組件：Builder和DiveMaster

泓維利用專利的交叉索引技術創(chuàng)建了多維模型，具有特殊的層數(shù)據(jù)存放設計，允許任意的數(shù)據(jù)導航和處理。Builder軟件將用戶數(shù)據(jù)轉換為數(shù)據(jù)模型，以供查看和分析。數(shù)據(jù)模型具有特殊的、專門的數(shù)據(jù)庫結構（交叉索引專利技術），在前臺展示Diver中有效地使用。Builder轉換數(shù)據(jù)的方式有摘要、索引和預處理。這實際上將客戶端（Diver）大部分的分析負擔轉移給了一個系統(tǒng)程序（Visual Builder），在數(shù)據(jù)系統(tǒng)非常龐大的情況下可以大大加快運行速度。

DiveMaster 軟件的界面幫助用戶根據(jù)需要來自定義數(shù)據(jù)模型。DiveMaster可編輯DivePlan （該文件向客戶端軟件說明數(shù)據(jù)模型應如何顯示給用戶）。DivePlan包含的信息有：顯示的列有哪些，什么計算字段可用以及如何連接多個數(shù)據(jù)模型等等。DiveMaster的另一功能是在控制臺中添加類目。

數(shù)據(jù)展現(xiàn)組件：DivePort、NetDiver、ProDiver和DI-Diver

DivePort是一個門戶產品技術，用于前臺查看和分析數(shù)據(jù)結果和報表；一般在企業(yè)中是初級用戶使用；權限不高。

NetDiver是一個基于WEB網絡的外部訪問端工具，用于前臺查看和分析以及鉆取數(shù)據(jù)、設計適當圖形界面結果和報表；一般在企業(yè)中是中級用戶使用。

五．北京泓維明昊科技有限公司醫(yī)保行業(yè)商務智能解決方案系統(tǒng)功能模塊

本解決方案的系統(tǒng)包含住院監(jiān)控模型、門診監(jiān)控模型、醫(yī)療服務數(shù)據(jù)上傳情況監(jiān)控三大部分，合計23個監(jiān)控子模塊（包括67個評價模型）。其中：

住院監(jiān)控模型包括住院費用人次總體情況監(jiān)控、總控指標執(zhí)行情況監(jiān)控、監(jiān)控指標執(zhí)行情況、科室監(jiān)控、醫(yī)保醫(yī)師監(jiān)控、住院藥品使用情況監(jiān)控、住院診療項目使用情況監(jiān)控、疾病發(fā)生情況監(jiān)控、參保人就醫(yī)情況監(jiān)控、操作員刷卡錄入情況監(jiān)控等10個子模塊。

門診監(jiān)控模型包括門診費用人次總體情況監(jiān)控、監(jiān)控指標執(zhí)行情況監(jiān)控、科室監(jiān)控、醫(yī)師監(jiān)控、門診藥品使用情況監(jiān)控、門診診療項目使用情況監(jiān)控、疾病發(fā)生情況監(jiān)控、參保人就醫(yī)情況監(jiān)控、操作員劃卡錄入情況監(jiān)控等10個子模塊。

醫(yī)療服務數(shù)據(jù)上傳情況及監(jiān)控包括住院收費類別上傳情況監(jiān)測、科室上傳情況監(jiān)測和醫(yī)師上傳情況監(jiān)測等3個子模塊。

本系統(tǒng)功能模塊架構圖如下：

本解決方案的系統(tǒng)是在專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘工具基礎上開發(fā)編輯的。使用用戶分為高級用戶和一般用戶。高級用戶可以自主編輯開發(fā)新的模型，一般用戶只能使用現(xiàn)有模型。本系統(tǒng)的通用功能如下：

第一關于功能。本系統(tǒng)有三大功能，分別是：一是客觀展示；二是比較分析；三是發(fā)現(xiàn)異常。

第二關于展現(xiàn)形式。本系統(tǒng)功能菜單采取樹狀結構展示，可便捷地展開或合并若干模型菜單功能。數(shù)據(jù)區(qū)域展示包括數(shù)據(jù)列表、圖形、數(shù)據(jù)列表和圖形結合的方式三種形式。

第三關于模型數(shù)據(jù)。包含數(shù)據(jù)有六類；第一類是總體情況數(shù)據(jù)，如發(fā)生金額、人次；第二類是分類數(shù)據(jù)，如藥品費用、診療費用以及各種基金費用；第三類各種費用比重占比，如藥占比、診療占比、設施占比；第四類是均次類費用，如次均費用，人均費用；第五類是增長變化數(shù)據(jù)，如費用總額增長百分比、次均費用增長百分比。第六類是排位數(shù)據(jù)，如前10名等。

第四關于數(shù)據(jù)重新編輯整理。本系統(tǒng)支持對數(shù)據(jù)表項所有列均可重新排序，使用時只需要點擊列標題即可實現(xiàn)對該列重新排序（升序或降序自動切換）。重新排序后，表內所有行數(shù)據(jù)自動隨之變化。

第五本系統(tǒng)包含豐富的篩選條件，默認為當期，便于使用。當篩選條件被選定為多個時，按照條件的交集（或并集）生成數(shù)據(jù)。主要篩選條件包括：

①分類條件：住院、門診

②時間條件：包括兩種，一種是年、半年、季度、月；另一種是起止日期。

③屬性條件-收費分類、報銷等級、藥品分類、藥品類別、藥理分類（包括三級子分類）、疾病分類（包括五級分類）。

④精準條件-單一一個藥品名稱、治療項目名稱、病種名稱、科室名稱、醫(yī)師姓名、患者姓名。

六．北京泓維明昊科技有限公司醫(yī)保行業(yè)商務智能解決方案價值

1.保障設計和精算定價

目前商業(yè)保險業(yè)務分團體險與個人險，其中個人險中以儲蓄理財型產品為主，少部分是消費理賠型，即真正意義上的醫(yī)療保險。此間很大原因在于缺乏對實際醫(yī)療費用的估算把控能力，在保障設計及精算定價方面無據(jù)可依，從而限制了產品的開發(fā)。

2. 理賠運營管理

在醫(yī)療保險理賠運營管理中至關重要的一個環(huán)節(jié)是及時發(fā)現(xiàn)欺詐、浪費、濫用等費用風險。欺詐雖案例不多，但常涉及較大金額；浪費與濫用屬于過度醫(yī)療與不合理醫(yī)療，單筆金額也許不高但是數(shù)量龐大，很難根據(jù)經驗判斷，因此屬于數(shù)據(jù)挖掘的重要應用領域。

泓維明昊可以幫助找出一些典型的理賠費用風險問題，例如分解住院、不合理醫(yī)療檢查項目或者不合理高值醫(yī)用耗材、診斷和處方藥品指征不匹配、藥品劑量超標等。此類分析對臨床知識要求很高，需要專業(yè)分析技術和引擎才能完成。

3.對醫(yī)療機構的管理

在現(xiàn)今醫(yī)療保障仍為政府醫(yī)保為主導的環(huán)境下，商業(yè)保險對醫(yī)療機構的話語權不大，對醫(yī)療機構的管控仍以政府醫(yī)保為主。人社部于 2012 年出臺的《關于開展基本醫(yī)療保險付費總額控制的意見》，將“逐步建立以保證質量、控制成本、規(guī)范診療為核心的醫(yī)療服務評價體系與監(jiān)管體系”作為任務目標。但實際操作中，由于缺乏有力的臨床分析能力，政府醫(yī)保對醫(yī)療機構的管理仍停留在粗放型，力度欠缺且效果欠佳。總額控制的支付方式使醫(yī)保將超出預算的財務風險全部或者部分轉移給醫(yī)療機構，在收入既定的情況下，醫(yī)療機構有可能通過減少必要服務，尤其是拒絕成本消耗較高的患者或者項目來降低醫(yī)療成本，從而出現(xiàn)推諉重病人、增加自費費用等問題，與原本“保障質量、規(guī)范診療”的目標背道而馳。而且， 總額控制支付方式下的總額基數(shù)和調整系數(shù)的確定在很大程度上參考歷史數(shù)據(jù)和變化趨勢，也就是在往年的額度基礎上簡單地加上增長空間，超值分擔、結余分享的比例和調節(jié)過于依賴經驗而非科學測算，導致醫(yī)療機構對于總額控制的認可度不高。大數(shù)據(jù)精細化分析可以應用于科學合理的評估醫(yī)療費用及質量，從而為包括總額控制在內的多種支付方式提供支持。

4.市場和銷售拓展

對于商業(yè)醫(yī)療保險機構的市場和銷售而言，如何獲得新客戶和保留既有客戶是核心內容。應用大數(shù)據(jù)挖掘可以剖析客戶參保人群的費用驅動因素及健康情況，不僅可以為優(yōu)化保障設計與精算定價提供有力支持，更可以以深度分析結果報告作為業(yè)務洽談的基礎，增進與客戶的溝通，贏得客戶對保險公司專業(yè)水平的信賴，并據(jù)此為客戶量身定制相關增值服務。

5.戰(zhàn)略決策支持

從上文可見，大數(shù)據(jù)分析在保障設計及精算定價、理賠運營管理、醫(yī)療機構管理、市場和銷售拓展等醫(yī)療保險經營的各個領域均有很大的應用價值；在戰(zhàn)略決策支持上，大數(shù)據(jù)應用同樣有著舉足輕重的作用。

除了平衡風險之外，醫(yī)療保險的最重要的核心價值在于保證醫(yī)療質量的前提下有效控制醫(yī)療費用。 大數(shù)據(jù)分析可以為醫(yī)療保險找出費用的關鍵驅動因素，以此作為戰(zhàn)略決策的依據(jù)，可以使決策者有針對性的制定措施解決問題關鍵。 此類分析的要點在于通過由大到小、由粗到細的層級挖掘尋找問題的關鍵，成功應用于決策制定既需要整套專業(yè)分析技術的支持，更需要邏輯性、結構化的思維，及對醫(yī)療保險行業(yè)市場在戰(zhàn)略層面的理解，因此對系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的要求更高。