當前，醫療保險麵臨基金收支平衡壓力增大、醫療服務違規行為多發、傳統經驗決策方式落後等多方麵挑戰，從信息化建設角度，人社部門推進全民參保登記、醫保智能監控、支付方式改革和移動支付探索等工作，積極開展了醫保大數據應用。但在應用過程中仍然麵臨數據質量有待提升、數據應用尚不充分、安全體係還需健全等問題。繼續深化醫保大數據應用，下一步應重點圍繞四個方麵：一是匯聚和完善醫保大數據；二是加快大數據平台建設；三是持續助力醫保業務發展；四是構建數據安全體係。
當前，在全民醫保體係逐漸完善、人口老齡化趨勢加劇、醫療需求快速釋放、醫療費用不斷攀升等因素的綜合作用下，醫療保險麵臨基金收支平衡壓力增大，醫療服務違規行為多發，傳統經驗決策方式落後等多方麵挑戰，如何充分利用大數據、“互聯網+”等信息化手段，進一步支撐醫療保險在新形勢下持續發展，實現全民醫保、安全醫保、科學醫保和便捷醫保，全麵提升醫保質量，是擺在我們麵前的重要課題。
當前醫保管理麵臨的困境
醫保基金收支平衡壓力增大
隨著生活水平提高，參保人更加關注健康，醫療需求不斷上升，同時全民醫保從製度全覆蓋轉向人員全覆蓋，基本醫保支出規模隨之快速增長。這些因素都給醫保基金平衡帶來較大壓力。2016年，人社部門管理的基本醫療保險參保人數7.44億人，基金支出10767億元。參保人享受醫保待遇25億人次。考慮到當前經濟下行和人口老齡化的形勢，未來醫療保險基金收支平衡壓力更大。
醫療服務違規行為多發
我國醫保待遇支出高速增長，既有惠民生政策、人口老齡化、醫療技術進步、醫療成本上升等正常因素，更有大處方、亂檢查、假發票等不合理因素。2016年審計署對醫療保險基金專項審計顯示，一些醫療服務機構和個人通過虛假就醫、分解住院、虛假異地發票等手段套取醫保基金2億餘元。麵對如此規模的支出，人工審核、抽查審核、固定規則審核等醫保傳統監管手段，對於日趨複雜的醫保基金使用場景難以全麵覆蓋，對於日益隱蔽的醫療服務違規行為難以有效識別。
傳統經驗決策方式落後
過去醫保政策製定和效率評估往往依賴業務知識和工作經驗。隨著參保人數的快速增長，醫療行為的複雜變化、醫保經辦人手普遍吃緊，傳統的經驗決策方式越來越無法滿足業務發展需求，在當前信息技術快速發展、醫療數據不斷積累的基礎上，充分利用先進技術手段，深入挖掘海量數據資源優勢，通過製度運行模擬、政策效率評估、資金壓力測試等方式，輔助實現決策高效化、科學化、精確化，是醫保業務發展的必然要求。
醫保大數據的應用
社會保險信息化多年來秉承全國統一規劃、統一建設的原則，伴隨統籌層次提升，推進數據向上集中、服務向下延伸，逐步奠定了堅實的數據基礎。利用漸成規模的醫保大數據，人社部門積極推動多項應用，遏製違規行為，輔助科學決策，保護基金安全。
推動全民參保計劃，實現全民醫保
黨的十八屆五中全會通過的《中共中央關於製定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》明確提出“實施全民參保計劃，基本實現法定人員全覆蓋”。2017年，人社部加快推進全民參保登記係統建設、部省對接、數據上報等工作，目前已基本形成部省兩級全民參保登記庫，支持摸清法定未參保人員情況，助力全民參保計劃，實現應參盡參。截至2017年底，各省共計上報包括醫療保險在內的人員參保信息30.42億條，為下一步參保擴麵提供了有力的數據支撐。
實施醫保智能監控，打造安全醫保
2012年，人社部組織建設了醫保智能監控係統，針對門診、住院等不同業務環節設計了500餘條監控規則，對頻繁就醫、分解住院、過高費用、大處方、藥占比異常等常見違規醫療服務行為進行監控，監控對象涵蓋醫療服務機構、醫師、參保人員等。2014年，在前期工作基礎上，人社部下發《關於進一步加強基本醫療保險醫療服務監管的意見》（人社部發〔2014〕54號），明確了監管途徑、各方職責、問題處理程序等。近幾年，開展醫保智能監控工作的統籌地區數量不斷增加，目前全國超過90%以上的統籌地區已全麵開展智能監控工作。通過全場景、全環節、全時段自動監控的震懾作用，遏製了大量潛在違法、違規行為，保障了參保人員權益和醫保基金安全。
推廣支付方式改革，促進科學醫保
近年來，基於過去多年積累的醫保數據，人社部門廣泛開展了優化支付方式工作，積極推行複合式醫保支付方式探索。2017年，國務院辦公廳下發了《關於進一步深化基本醫療保險支付方式改革的指導意見》（國辦發〔2017〕55號），對改革目標提出了明確要求。目前絕大部分地區均開展了總額控製，分析醫保曆史數據是醫保部門與醫療機構協商製定總額的主要依據。此外部分地區在單病種、DRGs等支付方式的探索過程中也充分利用了醫保數據。如沈陽市從2015年開始探索DRGs支付，應用本地醫保支付數據，優化DRGs分組。上海強化數學模型在醫保預算中的應用，同步推進按病種付費。
探索醫保移動支付，引導便捷醫保
《“互聯網＋人社”2020行動計劃》（人社部發〔2016〕105號）提出“支付結算”行動主題，要求建設人力資源和社會保障支付結算平台，拓展社會保障卡線上支付結算模式。社會保障卡經過十九年建設發展，為線上應用打下了深厚基礎，具有身份憑證、信息記錄、自助查詢、就醫結算、繳費和待遇領取、金融支付等功能，已成為持卡人方便快捷享受人力資源和社會保障權益及其他政府公共服務的電子憑證。各地根據文件精神，結合“互聯網＋”要求，積極探索實踐醫保移動支付，如杭州、武漢、深圳、昆明等地參保人可通過手機完成門診費用醫保支付，緩解窗口排隊壓力；沈陽、天津、嘉興、珠海等地參保人可線上購藥，通過手機或移動POS刷卡完成醫保支付，改善用戶體驗。
醫保大數據的應用挑戰
數據質量有待提升
一是數據不完整。從各地層麵，社會保險信息係統管理的醫保數據主要集中在參保、結算類基本數據，醫療行為過程中的醫囑、病曆、藥品進銷存、檢查檢驗報告等數據沒有全麵采集，服務反饋、治療效果類數據，以及日誌、視頻、文件等非結構化數據普遍缺失，製約了醫保智能監控、支付方式改革等應用的深入開展，難以支撐麵向參保人開展精準服務。從部級層麵，自2009年開展醫保聯網監測指標上報以來，各地按月向人社部上報數據，醫保主要包括參保、享受待遇、定點醫療機構等基本信息，缺乏業務明細信息。
二是數據時效性不強。醫保聯網監測數據按月上報，支持了部級基金監管、宏觀決策、社會保險參保待遇比對查詢等多項係統應用。但按月更新的數據時效難以滿足全國統籌、重點業務實時監控等新業務需要。
三是數據準確性不高。從部級聯網監測數據來看，雖然數據規模、覆蓋人群快速增長，但仍然存在各險種、各業務基本信息、業務狀態信息不一致，部分代碼使用不標準、不規範，甚至存在不少錯誤或無效信息等問題，對數據的深入分析和廣泛應用帶來較大影響。
數據應用尚不充分
一是數據應用意識不足。近年來，人社部門逐漸認識到數據的巨大價值，積極開展數據應用，但相較於人社部門管理的大數據，已開發的數據隻是冰山一角，海量數據還在“沉睡”，沉睡數據中的問題不斷累積，反過來影響數據應用工作開展。畢竟隻有持續應用，才能從根本上促進數據質量提升。
二是對“問題數據”重視不夠。明顯異常的數據一部分是數據質量低下的垃圾數據，也有部分是客觀業務問題導致數據錯誤。在數據應用過程中，常常首先篩除異常數據，實際上也篩除了可能存在的問題和風險。大數據時代，更要培養重視異常數據的意識，善於從中發現問題、防範風險，逐步減少“問題數據”，提升數據質量。
三是跨業務數據應用不足。目前對數據的開發應用，多集中於單業務板塊，跨業務聯動應用不足，如社保與就業數據關聯分析、就醫信息與人員生存狀態的結合判斷等。數據隻有真正融會貫通，才能激發新思路，創造新價值。
安全體係還需健全
2014年，人社部先後下發了《人力資源和社會保障數據中心應用係統安全管理規範（試行）》（人社廳發〔2014〕47號）和《人力資源和社會保障數據中心數據庫安全管理規範（試行）》（人社廳發〔2014〕48號），從具體操作層麵對應用係統和數據庫安全提出了規範要求。然而，大數據環境下數據鏈條變長、數據規模增長、數據來源多樣、數據流動性增強，使得數據安全保護難度加大，個人信息泄露風險加劇，傳統的安全控製措施麵臨挑戰。
醫保大數據的發展方向
匯聚和完善醫保大數據
一是夯實基礎信息。統籌全民參保登記庫和持卡人員基礎信息庫建設，完善部級人員、單位基礎信息庫，準確掌握服務對象基本情況，進一步發揮人社基礎性信息庫作用，實現一數一源、“一人一卡”。
二是整合信息資源。從數據上報時效上，優化聯網監測數據上報機製，由按月上報調整為按日實時更新；從數據上報粒度上，擴充上報指標，補充明細業務數據。從數據收集來源上，利用互聯網、移動終端等渠道增加信息收集來源，補充醫療服務結果、質量、滿意度等類數據，同時推動與醫保局、衛健委等部門間數據共享，實現數據融合。
三是提升數據質量。持續抓好數據質量提升，一方麵做好與人口庫等外部數據比對，核準數據資源。另一方麵逐步排查數據異常原因，對可能存在的無效數據，進一步分析比對，發現問題及時督促整改。
加快大數據平台建設
實現對醫保大數據的高效集約管理，建設大數據平台勢在必行。黨的十九大報告提出要“建立全國統一的社會保險公共服務平台”，其內涵是運用“互聯網+”、大數據等信息化手段，為群眾提供無地域流動邊界、無製度銜接障礙、參保權益信息更加公開透明、社保服務更加便捷高效、各服務事項一體化有機銜接的社會保險公共服務。高效的對外服務需要底層大數據平台的強大數據支撐能力，因此，建設適應人社業務，協同、監管、決策、服務的可靠安全人社大數據管理平台，作為大數據產生、匯集、分析和應用的基礎，實現數據統一標準、統一管控，提升管理服務效率，為上層應用提供數據支撐服務，是當前的重點任務。
持續助力醫保業務發展
大數據應用的根本出發點和立足點是推動業務發展，提升管理效能，實現決策科學化、監管精準化、服務人本化。具體應用如：發揮大數據聚類、決策樹等算法優勢，支持單病種、DRGs等支付標準設計、測算和評價，推進多元複合式醫保支付方式改革工作深入開展；完善藥品數據和統一標準，借鑒各地先進經驗，探索製定藥品支付標準；利用大數據技術，分析並預測基金運行情況，完善籌資與待遇機製；深化醫保智能監控係統應用，探索利用人工智能、圖計算等前沿技術，提高監控精確度，實現更加智能化的監控；推進電子社保卡研究應用，提供網上費用結算、醫保移動支付等服務，打造線上應用服務體係；利用大數據推薦模型，麵向參保人提供精準推薦等健康管理服務。
構建數據安全體係
大數據環境下的數據應用實踐，對數據安全和個人隱私保護提出了更高的要求。要切實樹立數據安全意識，實現數據全生命周期管理，確保數據安全、完整和一致。
一是建立數據管理機製，包括信息資源目錄、數據分級分類管理、數據安全管理製度、數據共享開放流程等，確保管理過程規範，權責明晰；
二是加強基礎設施保障，啟用電子印章、數據加密、生物特征識別等安全技術手段，為數據安全提供基礎保障；
三是確保個人信息安全，提供服務要獲得個人授權，保護個人隱私。
