“很多金融科技平臺(tái)都認(rèn)為自己擁有足夠的數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)，確保這些醫(yī)保數(shù)據(jù)不會(huì)外泄，但我們不怕一萬(wàn)，就怕萬(wàn)一?！币晃晃鞑砍鞘行l(wèi)健委部門(mén)負(fù)責(zé)人向記者指出。
??去年以來(lái)，一座西部城市衛(wèi)健委部門(mén)負(fù)責(zé)人王剛(化名)告別了相對(duì)休閑的生活。
??每個(gè)月他都會(huì)約見(jiàn)3-4家金融科技平臺(tái)業(yè)務(wù)主管，了解他們借助大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)提升醫(yī)保監(jiān)測(cè)效率，遏制醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)領(lǐng)域跑冒滴漏、過(guò)度醫(yī)療、浪費(fèi)濫用、套刷套藥等灰色操作現(xiàn)象的具體成果。
??“事實(shí)上，傳統(tǒng)醫(yī)保監(jiān)測(cè)解決方案存在不少弊端，的確到了需要改革的地步?！彼寡浴Ｔ谒磥?lái)，這些弊端主要表現(xiàn)在兩大方面，一是打不通臨床數(shù)據(jù)、做不好數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化歸集處理、無(wú)法落實(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用等，導(dǎo)致當(dāng)?shù)匦l(wèi)健委難以實(shí)時(shí)掌握醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)領(lǐng)域存在的灰色操作具體狀況，無(wú)法做到“對(duì)癥下藥”有效治理;
??二是現(xiàn)有的醫(yī)保監(jiān)測(cè)解決方案，風(fēng)控規(guī)則是事先設(shè)計(jì)好的，對(duì)醫(yī)療行為的判讀往往是“事后”的，不能及時(shí)監(jiān)管醫(yī)生在診療過(guò)程中的異常行為，做到事中審核杜絕過(guò)度醫(yī)療行為。
??“要借助金融科技平臺(tái)的大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)，徹底解決當(dāng)前醫(yī)保監(jiān)測(cè)解決方案的弊端，要走的路還漫長(zhǎng)?！蓖鮿傁蛴浾咛寡?，一方面當(dāng)?shù)卣块T(mén)考慮到醫(yī)保基金數(shù)據(jù)的安全性，不大會(huì)與外部系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù);另一方面不少地方政府部門(mén)人士認(rèn)為當(dāng)前醫(yī)保業(yè)務(wù)自成體系，未必需要引入外部系統(tǒng)，反而增加數(shù)據(jù)外泄的風(fēng)險(xiǎn)。
??更重要的是，僅在各類(lèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化歸集處理一項(xiàng)，多數(shù)金融科技平臺(tái)所謂的大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)，未必能達(dá)到相關(guān)政府部門(mén)的要求，更別提通過(guò)上述技術(shù)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，在事前、事中環(huán)節(jié)有效遏制過(guò)度醫(yī)療、跑冒滴漏、套刷套藥等灰色操作同時(shí)，逐步完善醫(yī)院的績(jī)效考核機(jī)制。
??“其實(shí)，不少金融科技平臺(tái)也對(duì)此給出了自己的成功案例，包括與地方政府醫(yī)保系統(tǒng)開(kāi)發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)分析+AI智能治理的醫(yī)改監(jiān)測(cè)平臺(tái)，但它們是否適合我們當(dāng)?shù)蒯t(yī)改醫(yī)療運(yùn)作狀況，仍是未知數(shù)?！蓖鮿偺寡浴＿@也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)+人工智能技術(shù)在醫(yī)保系統(tǒng)應(yīng)用雷聲大、雨點(diǎn)小的主要原因之一。
??數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化輸入瓶頸待解
??“盡管不少金融科技平臺(tái)都標(biāo)榜自己的大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)很厲害，但僅數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化歸集一項(xiàng)，我可能會(huì)過(guò)濾掉80%的潛在合作機(jī)構(gòu)?！蓖鮿傁蛴浾弑硎尽?/span>
??在他看來(lái)，當(dāng)前醫(yī)保系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化歸集處置所面臨的挑戰(zhàn)并不少：一是醫(yī)院覆蓋面廣，需要接入數(shù)據(jù)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)較多，導(dǎo)致數(shù)據(jù)對(duì)接方案相當(dāng)繁瑣;二是接入后的數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)目錄標(biāo)準(zhǔn)，需要金融科技平臺(tái)投入大量時(shí)間、人力和技術(shù)用于數(shù)據(jù)治理。比如部分醫(yī)院醫(yī)生習(xí)慣性地在病人病歷卡上寫(xiě)“不舒服”，但在數(shù)據(jù)輸入時(shí)，“不舒服”需要與當(dāng)時(shí)病人所患疾病一一對(duì)應(yīng)，用專(zhuān)業(yè)的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)解釋“不舒服”的具體狀況及相應(yīng)病癥，因此金融科技平臺(tái)需要核實(shí)大量醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)與患者病歷，才能做出準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化歸集治理。
??在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理過(guò)程，金融科技平臺(tái)還會(huì)遇到不少的煩惱——若金融科技平臺(tái)遵循傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入操作模式，即先線(xiàn)下整理所謂的數(shù)據(jù)目錄標(biāo)準(zhǔn)，再植入系統(tǒng)，設(shè)計(jì)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，將導(dǎo)致相關(guān)操作效率低下，每一次原始醫(yī)療數(shù)據(jù)的更迭，都會(huì)對(duì)已植入系統(tǒng)的目錄標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成影響，甚至需要對(duì)目錄標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行更新。比如某個(gè)病人病癥的不舒服狀況起初歸咎于“頭疼”，但后來(lái)數(shù)據(jù)審核發(fā)現(xiàn)他是因?yàn)椤拔柑邸睂?dǎo)致不舒服，那么相關(guān)數(shù)據(jù)需要重新更迭歸入新的目錄標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致相關(guān)數(shù)據(jù)輸入工作不得不推倒重來(lái)，從新開(kāi)始。
??“因此，金融科技平臺(tái)能否確保所有數(shù)據(jù)都能得到準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)化治理歸集，某種程度影響到未來(lái)醫(yī)保監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性。”他指出，目前多數(shù)金融科技平臺(tái)坦言自己還無(wú)法在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理歸集環(huán)節(jié)做到100%精準(zhǔn)，令他擔(dān)心引入金融科技平臺(tái)合作，可能會(huì)出現(xiàn)“一步錯(cuò)，步步錯(cuò)”的局面。
??但他也發(fā)現(xiàn)，個(gè)別金融科技平臺(tái)通過(guò)研發(fā)基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)智能治理模型，有效解決了上述痛點(diǎn)。具體而言，他們一方面在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化接入方面，先制定醫(yī)院數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入規(guī)范，約束醫(yī)院雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);一方面在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理方面，優(yōu)先建立疾病、藥品等基準(zhǔn)目錄，再在目錄基礎(chǔ)上建立標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化模型，從而將大量醫(yī)院原始醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)化處理，有效提升數(shù)據(jù)治理效能同時(shí)降低人工維護(hù)成本。
??“光靠它，還不足以吸引不少地方衛(wèi)健委與金融科技平臺(tái)圍繞提升醫(yī)保監(jiān)測(cè)效率開(kāi)展合作?！蓖鮿傊毖?。比如他所在的地方政府部門(mén)對(duì)醫(yī)保監(jiān)測(cè)系統(tǒng)改革，有著更高的期望值，包括地方衛(wèi)健委能通過(guò)基于大數(shù)據(jù)與人工智能的醫(yī)改監(jiān)測(cè)平臺(tái)，對(duì)轄區(qū)內(nèi)公立醫(yī)院臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)接收和監(jiān)管，對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)(尤其是醫(yī)保費(fèi)用數(shù)據(jù))開(kāi)展分析，實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警和事后審核，有效遏制醫(yī)療機(jī)構(gòu)人員不合理用藥所帶來(lái)的過(guò)度醫(yī)療現(xiàn)象;此外當(dāng)?shù)匦l(wèi)健委還希望能以此構(gòu)建一整套新的科學(xué)、客觀的數(shù)據(jù)分析工具，包括拓展處方點(diǎn)評(píng)、DRG績(jī)效管理、醫(yī)院等級(jí)評(píng)審等功能，對(duì)當(dāng)?shù)毓⑨t(yī)院進(jìn)行全面的績(jī)效評(píng)估，提升醫(yī)院管理效率同時(shí)，解決醫(yī)療數(shù)據(jù)不能自動(dòng)化處理，數(shù)據(jù)共享聯(lián)動(dòng)和深度價(jià)值挖掘能力不足等問(wèn)題。
??記者多方了解到，目前部分金融科技平臺(tái)已將大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)應(yīng)用到這些領(lǐng)域，包括研發(fā)DRG支付風(fēng)控等智能化技術(shù)，不斷優(yōu)化醫(yī)改監(jiān)測(cè)平臺(tái)風(fēng)控規(guī)則與智能審核流程，從而滿(mǎn)足地方政府部門(mén)的上述要求。
??“但是，相關(guān)實(shí)踐效果不一?！币晃簧孀愕胤结t(yī)保系統(tǒng)技術(shù)合作的金融科技平臺(tái)負(fù)責(zé)人向記者透露，部分金融科技平臺(tái)提供的基于大數(shù)據(jù)與人工智能的醫(yī)保監(jiān)測(cè)解決方案，的確讓當(dāng)?shù)乇O(jiān)測(cè)異常的輔助用藥和高值耗材采購(gòu)價(jià)直接下降10%-30%、人均出院費(fèi)用同比下降5%-6%，但多數(shù)金融平臺(tái)給出的相關(guān)解決方案效果不夠明顯，當(dāng)?shù)蒯t(yī)院以藥養(yǎng)醫(yī)，人均治療費(fèi)用依然居高不下。
??在他看來(lái)，其實(shí)這些醫(yī)保監(jiān)測(cè)解決方案的實(shí)施效果高低，很大程度取決于地方政府的監(jiān)管執(zhí)行力度。包括對(duì)不良執(zhí)業(yè)和不合理用藥行為的醫(yī)院與醫(yī)生采取較嚴(yán)的處罰力度，通過(guò)構(gòu)建全面專(zhuān)業(yè)的DRG績(jī)效管理與醫(yī)院等級(jí)評(píng)審制度，“迫使”當(dāng)?shù)蒯t(yī)院持續(xù)提升臨床治療質(zhì)量與成本核算管理的考核，從而逐步有效遏制醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)領(lǐng)域跑冒滴漏、過(guò)度醫(yī)療、浪費(fèi)濫用、套刷套藥等灰色操作現(xiàn)象。
??“這取決于當(dāng)?shù)卣l(wèi)健委等醫(yī)保管理部門(mén)的監(jiān)管尺度松緊。”這位金融科技平臺(tái)負(fù)責(zé)人坦言。目前他接觸了不少地方政府醫(yī)保管理部門(mén)負(fù)責(zé)人，感覺(jué)地方針對(duì)醫(yī)保監(jiān)測(cè)系統(tǒng)弊端的改革決心都很大，但由于舊觀念的局限，令相關(guān)技術(shù)合作進(jìn)展相對(duì)緩慢。
??“舊觀念”的局限與突破
??在王剛看來(lái)，所謂的舊觀念局限，其實(shí)是地方政府針對(duì)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在醫(yī)保領(lǐng)域應(yīng)用的一大顧慮，即擔(dān)心地方醫(yī)保數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)外泄風(fēng)險(xiǎn)。
??“很多金融科技平臺(tái)都認(rèn)為自己擁有足夠的數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)，確保這些醫(yī)保數(shù)據(jù)不會(huì)外泄，但我們不怕一萬(wàn)，就怕萬(wàn)一。”他向記者指出。因此地方政府相關(guān)部門(mén)內(nèi)部對(duì)金融科技平臺(tái)合作有著一條不成文的準(zhǔn)入門(mén)檻，即國(guó)企或大型持牌金融機(jī)構(gòu)下屬的金融科技平臺(tái)優(yōu)先考慮。
??在他看來(lái)，正是這種顧慮，讓他在過(guò)去一年不大敢與金融科技平臺(tái)深入探討現(xiàn)行醫(yī)改監(jiān)測(cè)方案弊端的解決方案，以及要求他們量身定制新的方案。
??一位地方政府部門(mén)人士向記者坦言，其實(shí)不少地方政府部門(mén)與金融科技平臺(tái)的合作，也是基于形勢(shì)所迫。此前一個(gè)中西部地區(qū)大型城市，在全國(guó)醫(yī)改推動(dòng)效果檢查過(guò)程處于全國(guó)落后水平，令當(dāng)?shù)卣疀Q心落實(shí)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行動(dòng)方案，徹底改變現(xiàn)行醫(yī)保監(jiān)測(cè)解決方案的諸多弊端，比如打不通臨床數(shù)據(jù)、做不好數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、無(wú)法落實(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用等。如今在金融科技平臺(tái)量身定制基于大數(shù)據(jù)與人工智能的醫(yī)保監(jiān)測(cè)平臺(tái)后，當(dāng)?shù)蒯t(yī)改監(jiān)測(cè)工作的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)程度迅速提升，已經(jīng)位列全國(guó)前列。
??“目前我們也在觀察這個(gè)城市的新型醫(yī)保監(jiān)測(cè)平臺(tái)是否能持續(xù)遏制醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)領(lǐng)域的各種灰色操作現(xiàn)象，以及持續(xù)提升醫(yī)院績(jī)效管理水準(zhǔn)。”他直言，畢竟，即便是基于大數(shù)據(jù)與人工智能的醫(yī)保監(jiān)測(cè)平臺(tái)，很多風(fēng)控審核規(guī)則也都是事先設(shè)計(jì)好的，一旦出現(xiàn)新的灰色操作模式且醫(yī)改監(jiān)測(cè)平臺(tái)未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，就容易造成新的過(guò)度醫(yī)療現(xiàn)象，令醫(yī)保監(jiān)測(cè)效果大打折扣。
??“我們也注意到這個(gè)問(wèn)題?！鄙鲜錾孀愕胤结t(yī)保系統(tǒng)技術(shù)合作的金融科技平臺(tái)負(fù)責(zé)人向記者透露，為此他所在的金融科技平臺(tái)開(kāi)始引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，一方面基于數(shù)據(jù)分析研發(fā)新的方法，以此更快地適應(yīng)醫(yī)療數(shù)據(jù)更新對(duì)現(xiàn)有風(fēng)控規(guī)則造成的各類(lèi)影響，另一方面打造新的風(fēng)控模型，更快速地識(shí)別醫(yī)療過(guò)程所形成的“異常內(nèi)容”，杜絕新的醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)領(lǐng)域灰色操作現(xiàn)象滋生。
??“不過(guò)，要讓地方衛(wèi)健委等醫(yī)保管理部門(mén)相信我們的智能風(fēng)控技術(shù)一直在與日俱進(jìn)，可能需要相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐效果檢驗(yàn)?！彼毖?。