醫保改革 信息化建設要注意啥

醫保信息化建設主要解決數據治理和功能場景化兩個問題。

和其他行業相比，醫院數據治理具有專業程度高、數據來源多、內容複雜、質量控制難的特點，傳統的數據治理工具和方法在面對醫院數據時往往使不上勁。如果數據治理能力不足，最終將影響輸出結果的準確性，導致錯誤的決策。醫院數據治理是一個漫長且持續的過程，應循序漸進、腳踏實地，朝著目標一步步完善。

功能場景化，即識別每個場景下用戶的核心需求。比如，在院階段，醫院需要重點關注臨床醫生對患者費用的過程管理，通過分組預測、標杆費用對照等功能，讓醫生及時掌握患者的DRG/DIP結算信息，對患者的結算情況做到事前知曉。在出院後填寫病案首頁和編碼階段，醫院要重點關注病案首頁質控、最佳入組方案，避免發生高套低編等違規行為。通過完善的大數據規則，DRG/DIP信息系統可對病案首頁進行自動質量控制，確保每份病例得到應有的醫保支付。要區分上傳面向衛生健康主管部門的病案首頁和麵向醫保部門的結算清單，通過專門的醫保結算清單規則，對每份結算清單進行質控。在結算單下發對賬階段，需要快速找到醫院信息系統、DRG/DIP系統、醫保局端三方的病例對賬差異點，快速確定問題原因，便於精準實施整改或對特殊結算病例發起特病單議。在這個過程中，醫院可能會發現一些醫保局端規則存在的不合理之處，要與醫保局進行談判申訴，有效提升醫保局端的規則合理性。

對於DRG/DIP信息系統建設，醫院醫保辦的訴求就是算得準、報得快、分析到位，能夠及時發現問題並糾正；而大部分醫院的信息部門，對DRG/DIP信息系統的瞭解還僅停留在基本概念階段，其核心訴求是讓業務部門滿意、維護量小、運行穩定。正是因為專業門檻較高，無論是醫保辦還是信息科，在選擇DRG/DIP信息系統建設方案時，往往並不具備專業方面的甄別能力，容易陷入兩個誤區。

一種是迷信局端公司。因為DRG/DIP結算的分組明細和結算單是由醫保局端定期下發的，醫保局據此向醫院進行結算，因此局端公司給人的第一印象往往是權威性強。但實際上，醫保局並不允許局端建設公司將分組規則透露給醫院，因為這樣做等於是將裁判規則直接進行商業銷售。此外，大部分地區醫保局出於防範風險的原因，不允許局端公司做院端業務。另外，因為局端公司首先是為醫保局服務，對醫院的訴求，如反饋申訴、特病單議、不合理規則談判等的支持度遠不如院端公司。此外，由於院端業務相比局端更為複雜，局端公司對醫院業務往往瞭解不夠，難以很好地指導醫院在DRG/DIP運行過程中精準調控，實現醫院管理目標。

另一種是唯技術論。隨著一些人工智能大數據公司入場DRG/DIP信息系統建設，宣傳上主打大數據技術數據治理，產品平臺化集成化。整體解決方案聽起來不僅“高大上”，也解決了一些長期以來無法突破的難題。但事實上，近10年來醫療數據的質量並沒有隨著醫院信息化的普及變得更加規範，相反，隨著更多的系統各自生產數據，有時還會造成矛盾和衝突。在大數據行業，運行20年以上的大型三甲醫院的數據也僅僅是達到“大數據”標準的門檻，如果醫院的數據量不夠“大”，用大數據技術解決醫院數據問題就好比“殺雞用牛刀”。醫院數據質控往往是在基礎數據工具之上，通過大量人工的核對清洗完成的。因此，對業務的理解和經驗的積累更為重要。加上不同廠商表結構設計的不同，對工程師的對接能力和經驗也有很強的依賴。可見，新技術尚不能很好地解決老問題，醫療數據治理仍須腳踏實地，一步一個腳印向前走。

文：浙江省婦幼協會婦幼健康大數據及人工智能專委會 錢霽新

編輯：姜天一 楊真宇

校對：於夢非

審核：徐秉楠 陳飛

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