医保大数据如何推广

1. 国家推广“医保智能监控”，除了大数据控费，其他还有什么手段

“已经用2013年下半年的数据进行过测试，正在走招标流程。”江苏省常州市职工医保基金管理中心主任彭伟中5月底对21世纪经济报道记者表示——按照人社部的有关要求，各地人社系统都要进行基本医保医疗服务监控和数据挖掘系统建设，时限是2014年底。
这是在医保支付方式改革渐入困境的情况下，人社系统控制医保花费的又一新招。通过嵌入式的监控软件，实现对医保支付的实时监控，促进诊疗合理化，提高基金使用效率。

这一系统建设，不仅将极大地提升人社系统对医保的管理能力，增加其在医保管理并轨之争中的分量；其中所包含的基础数据的积累及其标准的统一，也将为未来医保实现第三方管理打下良好的基础。

不过，人社系统的设想还面临医疗机构的强大博弈。整体上处于垄断地位的公立医疗体系不改革，医保能够发挥的作用必将受到限制。

技术倒逼管理

人社部筹划建设基本医保医疗服务监控系统，始于2012年下半年。这一年2月，上海所爆发的“秦岭事件”，以一种非常戏剧化的方式，展现了总额预付制度在实施过程中被扭曲的恶果：不分青红皂白地频频推诿重症患者。

但是医保基金的日益捉襟见肘，又使得控费如箭在弦。彭伟中介绍，常州市城镇职工医保和城镇居民医保共有120万参保者，医保基金年缴费27亿-28亿元，支出在25亿-26亿元，非常接近当年平衡点。而在全国其它地方，近一两年也频频传出医保基金当年“穿底”的消息。

2012年9月，人社部开始部署有关工作，并在2013年发文《关于印发医疗服务监控系统建设技术方案的通知》（人社信息函［2013］26号），要求各地尽快开展工作。

而以杭州等17个试点为代表，医疗服务监控系统采用专业软件智能审核，不仅能够提高处理批量，更能够做到实时审核——全国医保试点城市江苏镇江的社保中心副主任史晓祥告知21世纪经济报道记者，此前医保尚未能完全做到实时监控。

人社部此次力推的基本医保医疗服务监控系统，还将构建医保的基础信息库，覆盖药品、医疗机构、医务人员、疾病、就诊结算等10类400余项指标，为人社系统对医保的精细化管理奠定了数据基础。

该系统还将直接惠及国家力推的大病保险工作。“大病保险（和讯放心保）制度的设计，就需要对基本医保的数据进行非常细化的分段分析。”江苏省太仓市医保结算中心主任钱瑛琦说。

博弈医疗机构

除了前述基础信息库，拟建的基本医保医疗服务监控系统，另一核心内容就是可灵活配置的监控规则库。人社部要求通过收集各地医疗服务监控工作的实际经验、定点机构管理办法，整理出较为完备的监控规则库。

据了解，人社部整理出的监控规则包括针对频繁就医、超高费用、超量用药、过度诊疗、重复诊疗、不合理用药、不合理入院、冒名就医、虚假就医、分解住院等类别的监控规则241条，分析规则294条。

但各地对此会有因地制宜的增删。比如江苏省人社系统就把相关规则精简为64条，又在“其它违规行为”中分别列出空挂号次数过多、本院职工就诊累计次数过多、资质不符的医师提供门诊大病服务等非常细化的监控规则。

除了项目的增减，人社部设想的这套系统还能实现监控规则的灵活定义，支持监控对象、业务场景、时间周期、阈值、医疗类别、险种类型、医院等级、疾病分类等多项参数设置，以适应各地实际情况。

据21世纪经济报道记者了解，有的省会统一开发规则库，有的地方则将招标权下放到地方，由政府部门负责采购商业化的嵌入式监控软件。无论哪一种形式，相应的监控规则都被人社系统的医保经办人员视为得力助手。

但外界对此的看法不尽一致。“就江苏一个省，从北到南的用药习惯都不同。”江苏省医药商业协会的负责人表示，规则利用得不好，要么容易引发纠纷，要么会加大医保中心的人工复核工作量。

而三甲医院的人士对于这一新的系统更持保留态度。“它最大的威慑力在于，有些嵌入式软件能够做到对不合规费用直接扣款不予支付，但医保收入只占我们医院收入的一半还不到。”上海某三甲医院的院方人士说。

长期研究医保改革的上海社科院研究员胡苏云认为，目前在与公立医院的博弈中，医保并不占优势，这不仅体现在经费来源上，更体现在人力资源匹配的悬殊性上，即使有技术手段监控来及时发现某些问题，但发现后及时处置的方法、手段和力量都是目前人社部门不堪承担的重负。因此支付方式改革要彰显其作用，需要公立医院自身的改革来配合，也需要人社部门走出目前监管执行力量薄弱的困境，其中涉及医保管理事务社会化委托的问题

2. 如何开展好医保工作

1

全面优化现行医保制度体系

新形势下，医保面临提质增效的压力。既要用有限的医保资源满足人们日益增长的医疗保障需求，还要确保医保基金安全可持续。在这样的背景下，医疗保障体系也需要像我国的经济结构一样，从规模扩展转向高质量发展。做好这个前提，医保基金监管工作才能有好的制度环境，事半功倍，高效运转。所以，有专家建议尽快全面优化现行制度安排，改变政策僵化局面，优化资源配置，提高保障绩效，建成高质量的医保制度体系。比如在制度政策层面，改革个人账户制度，避免个人账户资源浪费；推进支付方式改革，完善“结余留用、超支分担”的激励约束机制，让医疗机构从“多收多赚”转变为“多省多赚”，形成主动控费的内生动力；平衡门诊与住院待遇差异，解决门诊转住院问题等。

2

补上医保监管立法的短板

医保监管法律是当前推动医保监管的重要抓手,应系统梳理医疗保障基金监管相关法律法规，尽快出台国家层面的医保基金监管办法（或条例），将已经成熟有效可行的基金监管措施通过立法程序上升为相应法律法规,为医保监管提供上位法的支持，也为依法监管提供可操作的具体依据。

要注意二个问题：一是医疗保障监督法律条文应该更加科学、可操作，尽量避免出现社会保险法这种有法难依的窘况，也同时避免出现言语表述过于模糊的问题。二是要与现有的法律体系相融合，加强与司法部门、公安部门的协商和对话。地方经验：2011年，上海市就以政府规章形式出台了《上海市基本医疗保险监督管理办法》，建立了以监管办法为核心，包括就医规定、医保目录等在内的一系列管理规范，为规范医保监管奠定了法律基础，一定程度上弥补了国家层面医保监管立法的短板。

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重建医保执法监管体系

目前正值机构改革窗口期，有利于重构医保基金监管行政执法体系。各地医保部门可充分利用这次机构改革契机，建立专门的医保监管执法队伍,并根据“医保监管办法”落实行政执法责任制，从制度上将各项执法的职责和任务进行分解，厘清行政监管和经办管理的职责定位和内在联系，尽快形成各司其职、各尽其责、互补互助的监管体系。同时，建立健全执法责任评议考核机制，加强执法监管。

此外，还应进一步明确医疗保障领域行政复议监督范围和行政诉讼范围，畅通群众医疗保障权益的诉权渠道；及时公开医疗保障政策实施情况、基金运行情况、执法监督情况，特别是与人民群众切实利益密切相关的报销政策、医保目录调整等，为充分发挥社会监督作用创造条件。

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完善协议管理

协议管理是基金监管的第一道防线，也是当前最重要的抓手。需细化协议内容，针对不同定点医药机构制订个性化的定点服务协议，明确违约行为及处理办法。严格费用审核，规范初审、复审两级审核机制，采取现场检查与非现场检查、人工检查与智能监控、事先告知与突击检查相结合的检查方式，全方位开展对定点医药机构履行协议情况的监督检查。加强经办机构内控体系建设，规范基金财务、会计制度，坚决堵塞风险漏洞。当前，无论协议签订还是协议执行，都有失之于宽，失之于松之虞，应进一步完善协议内容，规范医药服务行为，让协议管理贯穿业务全流程。

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完善智能监管平台

智能监控信息系统在全国90%的统筹地区都已经上线，但大部分地区的监控较为简单粗放,碎片化严重，远没有发挥出医保大数据的应用价值。应从更高层次统筹推进智能监管平台建设：

一是完善医保大数据应用在具体操作层面的的政策指导。二是推进数据标准化，提升数据质量。三是探索建立医保数据安全应用管理机制。四是加强部门间的数据共享，实现数据来源的多渠道化。有的地方智能监控体系较为成熟，如成都市的实时监控，包括入院办理、出院办理、医嘱上传、住院明细上传、结算等，都有详细的数据呈现，而且逐渐开展靶向监管和购销存管理，并将监管延伸到医疗机构的科室和医务人员。上海市则充分依托医保大数据，开发了医保大数据监管系统，包含门诊、住院、药品、耗材、医师等八大板块，初步实现了监管对象全覆盖，监管渠道全过程，监管手段智能化。

6

构建综合监管机制

建立多部门联合执法工作机制，形成最广泛的统一战线。比如，自上而下建立打击欺诈骗保联席会议工作机制，卫生健康、市场监管、发改、财政、商务、审计、公安、纪检监察等相关部门都参与进来。加强行刑衔接，涉嫌违纪违法的，及时移交司法部门，加强震慑。

7

积极引入第三方服务

由于医疗保障服务涉及的领域问题比较多，也比较复杂，专业性比较强，如果产生一些争议的时候，利用第三方专业机构有利于问题得到公正和权威的解决。所以，应积极引入信息技术服务机构、会计师事务所、商业保险机构、大数据应用企业等第三方力量，参与基金监管工作，建立第三方专家评审机制。

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推进医保诚信体系建设

诚信监管是深化“放管服”改革、创新监管方式的重要内容。结合诚信体系建设试点，探索建立严重违规定点医药机构、医保医师和参保人员“黑名单”制度，并探索向社会公开的方式方法。建立个人惩戒制度，将医保领域涉骗行为纳入国家信用管理体系，使其一地违法，全国受限，发挥好联合惩戒威慑力。

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充分发挥社会监督作用

通过建立及完善举报奖励制度，畅通监督渠道，方便全社会共同参与医保基金监管工作。同时，开展打击欺诈骗保宣传活动，解读医保基金监管法律法规与政策，强化定点医药机构和参保人员的法治意识，主动与欺诈骗保行为作斗争。积极曝光典型欺诈骗保案件，形成震慑，营造全社会共同打击欺诈骗保行为、维护基金安全的舆论氛围。

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完善重点药品监控制度

可结合各地经验，调整完善重点监控药品目录，并建立动态调整机制。重点加强对辅助性、营养性、高价药品使用情况的跟踪监控，但要具体情况具体分析，不能一刀切。数据统计发现，我国药品使用的集中度非常高的，比如中成药，前5%的品种占了95%的费用。因此做好关键少数的监控，对医保基金和整个医疗费用的合理使用都有很大的帮助。可参考国外经验，对一些重点品种进行单独的预算管理。

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积极配合做好异地就医监管工作

随着异地就医工作的不断推进，一方面要积极配合兄弟省市医保经办部门，协同调查异地就医零星报销异常情形，调阅就医医院病史情况，去伪存真，共同防范打击欺诈骗保行为；另一方面，推进异地就医工作重心要由“联起来”向“管得好”转变，落实就医地监管责任，将异地就医人员纳入统一监管范围，着重配合参保地加强备案管理，不断满足本市及异地参保人员住院需求，规范医疗行为，保证异地就医结算制度的贯彻执行。

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聚焦重点、分类打击、对应施策

对于不同的监管对象，有针对性的监察，聚焦重点、分类打击、对应施策：

二级及以上公立医疗机构，重点查处分解收费、超标准收费、重复收费、套用项目收费、不合理诊疗及其他违法违规行为；基层医疗机构，重点查处挂床住院、串换药品、耗材和诊疗项目等行为；社会办医疗机构，重点查处诱导参保人员住院，虚构医疗服务、伪造医疗文书票据、挂床住院、盗刷社保卡等行为。

定点零售药店，重点查处聚敛盗刷社保卡、诱导参保人员购买化妆品、生活用品等行为。

参保人员，重点查处伪造虚假票据报销、冒名就医、使用社保卡套现或套取药品、耗材倒买倒卖等行为。

医保经办机构（包括承办基本医保和大病保险的商保机构），重点查处内审制度不健全、基金稽核不全面、履约检查不到位、违规办理医保待遇、违规支付医保费用以及内部人员“监守自盗”、“内外勾结”等行为。

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探索建立国家医保医师制度

要想控制医疗费用的过快增长，就要管好医生手中这支“笔”。各地目前实践的医保定点医院执业医师管理，规范性较差，考评内容不统一。国家层面应在总结各地探索经验的基础上，把对医保定点医院执业医师的处方考评工作制度化，制定实施医保医师制度的指导意见，并上升为统一的社会基本医疗保险基础性管理制度，在全国推广落实。

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探索建立医保从业人员派驻制

有专家建议，医院内部医保从业人员应划归医保部门统一管理，切断医院医保人员与医院之间的人事利益联系，避免医保人员监管医生投鼠忌器。同时，相关部门要加强岗位设置、门槛准入、职称评定等政策倾斜，将医院内部医保从业人员打造成专业化队伍，而不是安排医护人员养老的照顾性岗位，要让医院内部医保办成为医保监管的桥头堡，把医保监管直接渗透到医院科室的日常运行之中。

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完善医疗机构内部管理制度

疏甚于堵，防骗如治水，加强疏导有利于激发各行为主体内在遵纪守法意识，从源头上避免欺诈骗保行为的发生，起到事半功倍效果。一是完善薪酬管理体系，提高医务人员的技术劳务价值，充分调动医务人员的主动性和积极性。二是健全执业规范、质量考核、日常监管、患者权益保障等监管制度。三是推行医德医风考评、医师合理用药评估、药品用量动态监测及超常预警等制度。四是通过制定相应的技术标准和措施，完善临床路径和指南，约束医疗服务行为，提高诊疗效率，避免医疗资源浪费。五是积极支持药师在合理用药方面的作用，等等。总之，要引导医疗机构、零售药店、医师等行业协会开展行业规范和自律建设，主动规范医药服务行为。

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推进医疗服务供给侧改革

最后，还有一个非常基础且重要的因素不能忽略—— 医疗服务市场环境的改善。 专家建议，国家应大力推进医疗服务供给侧改革，放开社会办医、社会药店的诸多限制，让各种产权性质医药服务机构成长起来，打破公立医院一家独大的垄断局面，在公平竞争的市场环境下，最终形成差异化、多层次的医疗服务格局，才能从根本上改善医改的政策和市场环境，打通梗阻，让医保基金监管等工作事半功倍，甚至水到渠成。

3. 大数据在医保管理中的应用与发展方向

大数据在医保管理中的应用与发展方向
当前，医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战，从信息化建设角度，人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作，积极开展了医保大数据应用。但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。继续深化医保大数据应用，下一步应重点围绕四个方面：一是汇聚和完善医保大数据；二是加快大数据平台建设；三是持续助力医保业务发展；四是构建数据安全体系。

当前，在全民医保体系逐渐完善、人口老龄化趋势加剧、医疗需求快速释放、医疗费用不断攀升等因素的综合作用下，医疗保险面临基金收支平衡压力增大，医疗服务违规行为多发，传统经验决策方式落后等多方面挑战，如何充分利用大数据、“互联网+”等信息化手段，进一步支撑医疗保险在新形势下持续发展，实现全民医保、安全医保、科学医保和便捷医保，全面提升医保质量，是摆在我们面前的重要课题。
当前医保管理面临的困境
1医保基金收支平衡压力增大
随着生活水平提高，参保人更加关注健康，医疗需求不断上升，同时全民医保从制度全覆盖转向人员全覆盖，基本医保支出规模随之快速增长。这些因素都给医保基金平衡带来较大压力。2016年，人社部门管理的基本医疗保险参保人数7.44亿人，基金支出10767亿元。参保人享受医保待遇25亿人次。考虑到当前经济下行和人口老龄化的形势，未来医疗保险基金收支平衡压力更大。
2医疗服务违规行为多发
我国医保待遇支出高速增长，既有惠民生政策、人口老龄化、医疗技术进步、医疗成本上升等正常因素，更有大处方、乱检查、假发票等不合理因素。2016年审计署对医疗保险基金专项审计显示，一些医疗服务机构和个人通过虚假就医、分解住院、虚假异地发票等手段套取医保基金2亿余元。面对如此规模的支出，人工审核、抽查审核、固定规则审核等医保传统监管手段，对于日趋复杂的医保基金使用场景难以全面覆盖，对于日益隐蔽的医疗服务违规行为难以有效识别。
3传统经验决策方式落后
过去医保政策制定和效率评估往往依赖业务知识和工作经验。随着参保人数的快速增长，医疗行为的复杂变化、医保经办人手普遍吃紧，传统的经验决策方式越来越无法满足业务发展需求，在当前信息技术快速发展、医疗数据不断积累的基础上，充分利用先进技术手段，深入挖掘海量数据资源优势，通过制度运行模拟、政策效率评估、资金压力测试等方式，辅助实现决策高效化、科学化、精确化，是医保业务发展的必然要求。
医保大数据的应用
社会保险信息化多年来秉承全国统一规划、统一建设的原则，伴随统筹层次提升，推进数据向上集中、服务向下延伸，逐步奠定了坚实的数据基础。利用渐成规模的医保大数据，人社部门积极推动多项应用，遏制违规行为，辅助科学决策，保护基金安全。
1推动全民参保计划，实现全民医保
党的十八届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出“实施全民参保计划，基本实现法定人员全覆盖”。2017年，人社部加快推进全民参保登记系统建设、部省对接、数据上报等工作，目前已基本形成部省两级全民参保登记库，支持摸清法定未参保人员情况，助力全民参保计划，实现应参尽参。截至2017年底，各省共计上报包括医疗保险在内的人员参保信息30.42亿条，为下一步参保扩面提供了有力的数据支撑。
2实施医保智能监控，打造安全医保
2012年，人社部组织建设了医保智能监控系统，针对门诊、住院等不同业务环节设计了500余条监控规则，对频繁就医、分解住院、过高费用、大处方、药占比异常等常见违规医疗服务行为进行监控，监控对象涵盖医疗服务机构、医师、参保人员等。2014年，在前期工作基础上，人社部下发《关于进一步加强基本医疗保险医疗服务监管的意见》（人社部发〔2014〕54号），明确了监管途径、各方职责、问题处理程序等。近几年，开展医保智能监控工作的统筹地区数量不断增加，目前全国超过90%以上的统筹地区已全面开展智能监控工作。通过全场景、全环节、全时段自动监控的震慑作用，遏制了大量潜在违法、违规行为，保障了参保人员权益和医保基金安全。
3推广支付方式改革，促进科学医保
近年来，基于过去多年积累的医保数据，人社部门广泛开展了优化支付方式工作，积极推行复合式医保支付方式探索。2017年，国务院办公厅下发了《关于进一步深化基本医疗保险支付方式改革的指导意见》（国办发〔2017〕55号），对改革目标提出了明确要求。目前绝大部分地区均开展了总额控制，分析医保历史数据是医保部门与医疗机构协商制定总额的主要依据。此外部分地区在单病种、DRGs等支付方式的探索过程中也充分利用了医保数据。如沈阳市从2015年开始探索DRGs支付，应用本地医保支付数据，优化DRGs分组。上海强化数学模型在医保预算中的应用，同步推进按病种付费。
4探索医保移动支付，引导便捷医保
《“互联网＋人社”2020行动计划》（人社部发〔2016〕105号）提出“支付结算”行动主题，要求建设人力资源和社会保障支付结算平台，拓展社会保障卡线上支付结算模式。社会保障卡经过十九年建设发展，为线上应用打下了深厚基础，具有身份凭证、信息记录、自助查询、就医结算、缴费和待遇领取、金融支付等功能，已成为持卡人方便快捷享受人力资源和社会保障权益及其他政府公共服务的电子凭证。各地根据文件精神，结合“互联网＋”要求，积极探索实践医保移动支付，如杭州、武汉、深圳、昆明等地参保人可通过手机完成门诊费用医保支付，缓解窗口排队压力；沈阳、天津、嘉兴、珠海等地参保人可线上购药，通过手机或移动POS刷卡完成医保支付，改善用户体验。
医保大数据的应用挑战
1数据质量有待提升
一是数据不完整。从各地层面，社会保险信息系统管理的医保数据主要集中在参保、结算类基本数据，医疗行为过程中的医嘱、病历、药品进销存、检查检验报告等数据没有全面采集，服务反馈、治疗效果类数据，以及日志、视频、文件等非结构化数据普遍缺失，制约了医保智能监控、支付方式改革等应用的深入开展，难以支撑面向参保人开展精准服务。从部级层面，自2009年开展医保联网监测指标上报以来，各地按月向人社部上报数据，医保主要包括参保、享受待遇、定点医疗机构等基本信息，缺乏业务明细信息。
二是数据时效性不强。医保联网监测数据按月上报，支持了部级基金监管、宏观决策、社会保险参保待遇比对查询等多项系统应用。但按月更新的数据时效难以满足全国统筹、重点业务实时监控等新业务需要。
三是数据准确性不高。从部级联网监测数据来看，虽然数据规模、覆盖人群快速增长，但仍然存在各险种、各业务基本信息、业务状态信息不一致，部分代码使用不标准、不规范，甚至存在不少错误或无效信息等问题，对数据的深入分析和广泛应用带来较大影响。
2数据应用尚不充分
一是数据应用意识不足。近年来，人社部门逐渐认识到数据的巨大价值，积极开展数据应用，但相较于人社部门管理的大数据，已开发的数据只是冰山一角，海量数据还在“沉睡”，沉睡数据中的问题不断累积，反过来影响数据应用工作开展。毕竟只有持续应用，才能从根本上促进数据质量提升。
二是对“问题数据”重视不够。明显异常的数据一部分是数据质量低下的垃圾数据，也有部分是客观业务问题导致数据错误。在数据应用过程中，常常首先筛除异常数据，实际上也筛除了可能存在的问题和风险。大数据时代，更要培养重视异常数据的意识，善于从中发现问题、防范风险，逐步减少“问题数据”，提升数据质量。
三是跨业务数据应用不足。目前对数据的开发应用，多集中于单业务板块，跨业务联动应用不足，如社保与就业数据关联分析、就医信息与人员生存状态的结合判断等。数据只有真正融会贯通，才能激发新思路，创造新价值。
3安全体系还需健全
2014年，人社部先后下发了《人力资源和社会保障数据中心应用系统安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕47号）和《人力资源和社会保障数据中心数据库安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕48号），从具体操作层面对应用系统和数据库安全提出了规范要求。然而，大数据环境下数据链条变长、数据规模增长、数据来源多样、数据流动性增强，使得数据安全保护难度加大，个人信息泄露风险加剧，传统的安全控制措施面临挑战。
医保大数据的发展方向
1汇聚和完善医保大数据
一是夯实基础信息。统筹全民参保登记库和持卡人员基础信息库建设，完善部级人员、单位基础信息库，准确掌握服务对象基本情况，进一步发挥人社基础性信息库作用，实现一数一源、“一人一卡”。
二是整合信息资源。从数据上报时效上，优化联网监测数据上报机制，由按月上报调整为按日实时更新；从数据上报粒度上，扩充上报指标，补充明细业务数据。从数据收集来源上，利用互联网、移动终端等渠道增加信息收集来源，补充医疗服务结果、质量、满意度等类数据，同时推动与医保局、卫健委等部门间数据共享，实现数据融合。
三是提升数据质量。持续抓好数据质量提升，一方面做好与人口库等外部数据比对，核准数据资源。另一方面逐步排查数据异常原因，对可能存在的无效数据，进一步分析比对，发现问题及时督促整改。
2加快大数据平台建设
实现对医保大数据的高效集约管理，建设大数据平台势在必行。党的十九大报告提出要“建立全国统一的社会保险公共服务平台”，其内涵是运用“互联网+”、大数据等信息化手段，为群众提供无地域流动边界、无制度衔接障碍、参保权益信息更加公开透明、社保服务更加便捷高效、各服务事项一体化有机衔接的社会保险公共服务。高效的对外服务需要底层大数据平台的强大数据支撑能力，因此，建设适应人社业务，协同、监管、决策、服务的可靠安全人社大数据管理平台，作为大数据产生、汇集、分析和应用的基础，实现数据统一标准、统一管控，提升管理服务效率，为上层应用提供数据支撑服务，是当前的重点任务。
3持续助力医保业务发展
大数据应用的根本出发点和立足点是推动业务发展，提升管理效能，实现决策科学化、监管精准化、服务人本化。具体应用如：发挥大数据聚类、决策树等算法优势，支持单病种、DRGs等支付标准设计、测算和评价，推进多元复合式医保支付方式改革工作深入开展；完善药品数据和统一标准，借鉴各地先进经验，探索制定药品支付标准；利用大数据技术，分析并预测基金运行情况，完善筹资与待遇机制；深化医保智能监控系统应用，探索利用人工智能、图计算等前沿技术，提高监控精确度，实现更加智能化的监控；推进电子社保卡研究应用，提供网上费用结算、医保移动支付等服务，打造线上应用服务体系；利用大数据推荐模型，面向参保人提供精准推荐等健康管理服务。
4构建数据安全体系
大数据环境下的数据应用实践，对数据安全和个人隐私保护提出了更高的要求。要切实树立数据安全意识，实现数据全生命周期管理，确保数据安全、完整和一致。
一是建立数据管理机制，包括信息资源目录、数据分级分类管理、数据安全管理制度、数据共享开放流程等，确保管理过程规范，权责明晰；
二是加强基础设施保障，启用电子印章、数据加密、生物特征识别等安全技术手段，为数据安全提供基础保障；
三是确保个人信息安全，提供服务要获得个人授权，保护个人隐私。

4. 河南发布大数据产业发展行动计划（2022—2025年），关于数字医疗如何提及

《河南省大数据产业发展行动计划（2022—2025年）》明确，到2025年，数据要素市场基本形成，数据资源体系和价值体系初步建立，产业发展迈上新台阶，基本建成全国领先、中部领跑的数据要素高效配置先导区、大数据产业创新发展区、大数据融合应用示范区。
在“提升数智治理水平”任务中提及：
（1）“大数据+医疗”：建设全省医疗健康大数据创新应用中心，推进电子健康档案、电子病历、电子处方、医药和医疗卫生基础数据资源统一管理，推动居民健康管理、诊疗和用药信息在医院间交换共享。开展“大数据+智慧健康”试点示范，在疾病预防、健康管理、医疗救治、医药研发等领域推广应用大数据。
（2）“大数据+社会保障”：加快完善社会保障信息系统，推进社保信息共享，优化业务流程。深化数据分析技术在养老、医疗、社会救助、劳动用工等领域的应用，实现社保服务和监管精准化。

5. 怎么成为电子医保推广人

1、成为电子医保推广人要去医保部门通过正确的方式获取电子医保推广工作，每个地方招工作人员要求不一样，可以去看当地招聘信息进行面试获得，不要误入非法团队。
2、2021年10月，全国公安机关网安部门结合开展“净网2021”专项行动，严厉打击以“推广医保电子凭证”等为幌子，非法收集农村中老年群众手机号等个人信息并恶意注册贩卖网络账号的非法“地推”团伙，截至目前，共侦破相关案件90起，打掉团伙60余个，抓获违法犯罪嫌疑人550余人，查获被非法获取的公民个人信息60余万条、网络黑号4万余个。
拓展资料：
1、走好群众路线，为民算好“三笔账”。通过实名/实人认证技术，采用加密算法形成电子标识，难以仿冒，也有利于打击欺诈骗保，安全可靠。疫情期间，实体卡使用中易沾染病毒细菌，存在健康风险。换用医保电子凭证后，一码在手就医无忧，不用担心失窃、遗失。以往个别患者就医时因为种种原因，未携带医保卡，增添垫资和往返报销的负担。如果患者使用医保电子凭证，就可以第一时间享受医保待遇，省时省力。
2、加强组织领导，用活考核“指挥棒”。召开高质量发展考核工作推进会，借鉴省局考核思路，将医保电子凭证激活率纳入对各市（区）的考核，定期通报各地激活率，及时约谈进度未达预期的市（区）医保部门负责人，努力营造争先赶超的良好氛围。今年以来，多次面向定点医疗机构和定点零售药店召开培训会议，介绍医保电子凭证的使用场景、常用激活方式、推广现状和当前形势，强调定点医药机构要发挥医保电子凭证宣传推广的主阵地作用。各市（区）医保部门建立每日上报制度，有序推进宣传激活工作。

6. 医疗大数据五大应用透视

医疗大数据五大应用透视
医疗行业是较早运用大数据分析的传统行业之一。其中，五大医疗服务领域包括临床业务、网络平台、公众健康管理、远程病人监控、新药开发等，对大数据运用的深度和广度都走在了前面。大数据分析大幅度提高了医疗效果和用户满意度。
临床记录和医保大数据
汇总患者的临床记录和医疗保险数据集并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。
世界各地的很多医疗机构（如英国的NICE、德国IQWIG、加拿大普通药品检查机构等）已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决。比如临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR（电子健康档案）标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如病人隐私问题，想在保护病人隐私的前提下提供足够详细的数据以保证分析结果的有效性不是一件容易的事。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心（Centers for Medicare and Medicaid Services）（医疗服务支付方）使用成本/效益比例来制定报销决策，因此，即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。
网络平台和社区
另一个潜在的大数据启动的商业模型是网络平台和大数据，这些平台已经产生了大量有价值的数据。比如PatientsLikeMe.com网站，病人可以在这个网站上分享治疗经验；Sermo.com网站，医生可以在这个网站上分享医疗见解；Participatorymedicine.org网站，这家非营利性组织运营的网站鼓励病人积极进行治疗。这些平台可以成为宝贵的数据来源。例如，Sermo.com向医药公司收费，允许他们访问会员信息和网上互动信息。
公众健康
大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众健康咨询可以大幅提高公众健康风险意识，降低传染病感染风险。所有这些都将帮助人们创造更好的生活。
远程病人监控
从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备（查看病人是否正在遵从医嘱），从而确定今后的用药和治疗方案。
2010年，美国有1.5亿慢性病如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪乃至芯片药片。芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。
新药开发
医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例，这将创造每年超过1000亿美元的价值。
医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。
除了研发成本，医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析，医药公司可以将药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和治疗成功率的药物。原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用预测模型可以帮助医药企业提早3～5年将新药推向市场。

7. AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”

19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元凶是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。

斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。

信息孤岛仍存

近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。

2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。

2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。

然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。

复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。

相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。

作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。

两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。

复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课

据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”

圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课

“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。

各自所做的 探索

而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。

据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。

另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。

Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。

自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。

在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。

“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。

未来发展构想

在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。

怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。

这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。

对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。

当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。

尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。

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8. 国内哪些厂家做医保大数据平台

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用：

（1）服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教（保健方案订阅、推送）；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

5、疾病模式的分析

通过分析疾病的模式和趋势，可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策，帮助其优化研发重点，优化配备资源。新的商业模式

大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。

公众健康

大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测 和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。