“很多金融科技平臺都認(rèn)為自己擁有足夠的數(shù)據(jù)保護技術(shù)，確保這些醫(yī)保數(shù)據(jù)不會外泄，但我們不怕一萬，就怕萬一。”一位西部城市衛(wèi)健委部門負(fù)責(zé)人向記者指出。
??去年以來，一座西部城市衛(wèi)健委部門負(fù)責(zé)人王剛(化名)告別了相對休閑的生活。
??每個月他都會約見3-4家金融科技平臺業(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)測效率，遏制醫(yī)保報銷領(lǐng)域跑冒滴漏、過度醫(yī)療、浪費濫用、套刷套藥等灰色操作現(xiàn)象的具體成果。
??“事實上，傳統(tǒng)醫(yī)保監(jiān)測解決方案存在不少弊端，的確到了需要改革的地步。”他坦言。在他看來，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、無法落實數(shù)據(jù)應(yīng)用等，導(dǎo)致當(dāng)?shù)匦l(wèi)健委難以實時掌握醫(yī)保報銷領(lǐng)域存在的灰色操作具體狀況，無法做到“對癥下藥”有效治理;
??二是現(xiàn)有的醫(yī)保監(jiān)測解決方案，風(fēng)控規(guī)則是事先設(shè)計好的，對醫(yī)療行為的判讀往往是“事后”的，不能及時監(jiān)管醫(yī)生在診療過程中的異常行為，做到事中審核杜絕過度醫(yī)療行為。
??“要借助金融科技平臺的大數(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)測解決方案的弊端，要走的路還漫長。”王剛向記者坦言，一方面當(dāng)?shù)卣块T考慮到醫(yī)保基金數(shù)據(jù)的安全性，不大會與外部系統(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。
??更重要的是，僅在各類醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化歸集處理一項，多數(shù)金融科技平臺所謂的大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)，未必能達(dá)到相關(guān)政府部門的要求，更別提通過上述技術(shù)對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行實時分析，在事前、事中環(huán)節(jié)有效遏制過度醫(yī)療、跑冒滴漏、套刷套藥等灰色操作同時，逐步完善醫(yī)院的績效考核機制。
??“其實，不少金融科技平臺也對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)測平臺，但它們是否適合我們當(dāng)?shù)蒯t(yī)改醫(yī)療運作狀況，仍是未知數(shù)。”王剛坦言。這也是當(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，我可能會過濾掉80%的潛在合作機構(gòu)。”王剛向記者表示。
??在他看來，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)療機構(gòu)較多，導(dǎo)致數(shù)據(jù)對接方案相當(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)，需要金融科技平臺投入大量時間、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“不舒服”，但在數(shù)據(jù)輸入時，“不舒服”需要與當(dāng)時病人所患疾病一一對應(yīng)，用專業(yè)的醫(yī)學(xué)術(shù)語解釋“不舒服”的具體狀況及相應(yīng)病癥，因此金融科技平臺需要核實大量醫(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)化治理過程，金融科技平臺還會遇到不少的煩惱——若金融科技平臺遵循傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入操作模式，即先線下整理所謂的數(shù)據(jù)目錄標(biāo)準(zhǔn)，再植入系統(tǒng)，設(shè)計不同類型數(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，都會對已植入系統(tǒng)的目錄標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成影響，甚至需要對目錄標(biāo)準(zhǔn)進行更新。比如某個病人病癥的不舒服狀況起初歸咎于“頭疼”，但后來數(shù)據(jù)審核發(fā)現(xiàn)他是因為“胃疼”導(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，從新開始。
??“因此，金融科技平臺能否確保所有數(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醫(yī)保監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性。”他指出，目前多數(shù)金融科技平臺坦言自己還無法在數(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合作，可能會出現(xiàn)“一步錯，步步錯”的局面。
??但他也發(fā)現(xiàn)，個別金融科技平臺通過研發(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。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)治理效能同時降低人工維護成本。
??“光靠它，還不足以吸引不少地方衛(wèi)健委與金融科技平臺圍繞提升醫(yī)保監(jiān)測效率開展合作。”王剛直言。比如他所在的地方政府部門對醫(yī)保監(jiān)測系統(tǒng)改革，有著更高的期望值，包括地方衛(wèi)健委能通過基于大數(shù)據(jù)與人工智能的醫(yī)改監(jiān)測平臺，對轄區(qū)內(nèi)公立醫(yī)院臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)進行實時接收和監(jiān)管，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)(尤其是醫(yī)保費用數(shù)據(jù))開展分析，實現(xiàn)提前預(yù)警和事后審核，有效遏制醫(yī)療機構(gòu)人員不合理用藥所帶來的過度醫(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，包括拓展處方點評、DRG績效管理、醫(yī)院等級評審等功能，對當(dāng)?shù)毓⑨t(yī)院進行全面的績效評估，提升醫(yī)院管理效率同時，解決醫(yī)療數(shù)據(jù)不能自動化處理，數(shù)據(jù)共享聯(lián)動和深度價值挖掘能力不足等問題。
??記者多方了解到，目前部分金融科技平臺已將大數(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)測平臺風(fēng)控規(guī)則與智能審核流程，從而滿足地方政府部門的上述要求。
??“但是，相關(guān)實踐效果不一。”一位涉足地方醫(yī)保系統(tǒng)技術(shù)合作的金融科技平臺負(fù)責(zé)人向記者透露，部分金融科技平臺提供的基于大數(shù)據(jù)與人工智能的醫(yī)保監(jiān)測解決方案，的確讓當(dāng)?shù)乇O(jiān)測異常的輔助用藥和高值耗材采購價直接下降10%-30%、人均出院費用同比下降5%-6%，但多數(shù)金融平臺給出的相關(guān)解決方案效果不夠明顯，當(dāng)?shù)蒯t(yī)院以藥養(yǎng)醫(yī)，人均治療費用依然居高不下。
??在他看來，其實這些醫(yī)保監(jiān)測解決方案的實施效果高低，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，通過構(gòu)建全面專業(yè)的DRG績效管理與醫(yī)院等級評審制度，“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)保報銷領(lǐng)域跑冒滴漏、過度醫(yī)療、浪費濫用、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)保管理部門的監(jiān)管尺度松緊。”這位金融科技平臺負(fù)責(zé)人坦言。目前他接觸了不少地方政府醫(yī)保管理部門負(fù)責(zé)人，感覺地方針對醫(yī)保監(jiān)測系統(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)合作進展相對緩慢。
??“舊觀念”的局限與突破
??在王剛看來，所謂的舊觀念局限，其實是地方政府針對大數(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。
??“很多金融科技平臺都認(rèn)為自己擁有足夠的數(shù)據(jù)保護技術(shù)，確保這些醫(yī)保數(shù)據(jù)不會外泄，但我們不怕一萬，就怕萬一。”他向記者指出。因此地方政府相關(guān)部門內(nèi)部對金融科技平臺合作有著一條不成文的準(zhǔn)入門檻，即國企或大型持牌金融機構(gòu)下屬的金融科技平臺優(yōu)先考慮。
??在他看來，正是這種顧慮，讓他在過去一年不大敢與金融科技平臺深入探討現(xiàn)行醫(yī)改監(jiān)測方案弊端的解決方案，以及要求他們量身定制新的方案。
??一位地方政府部門人士向記者坦言，其實不少地方政府部門與金融科技平臺的合作，也是基于形勢所迫。此前一個中西部地區(qū)大型城市，在全國醫(yī)改推動效果檢查過程處于全國落后水平，令當(dāng)?shù)卣疀Q心落實健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行動方案，徹底改變現(xiàn)行醫(yī)保監(jiān)測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、無法落實數(shù)據(jù)應(yīng)用等。如今在金融科技平臺量身定制基于大數(shù)據(jù)與人工智能的醫(yī)保監(jiān)測平臺后，當(dāng)?shù)蒯t(yī)改監(jiān)測工作的實時動態(tài)程度迅速提升，已經(jīng)位列全國前列。
??“目前我們也在觀察這個城市的新型醫(yī)保監(jiān)測平臺是否能持續(xù)遏制醫(yī)保報銷領(lǐng)域的各種灰色操作現(xiàn)象，以及持續(xù)提升醫(yī)院績效管理水準(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)測平臺，很多風(fēng)控審核規(guī)則也都是事先設(shè)計好的，一旦出現(xiàn)新的灰色操作模式且醫(yī)改監(jiān)測平臺未能及時發(fā)現(xiàn)，就容易造成新的過度醫(yī)療現(xiàn)象，令醫(yī)保監(jiān)測效果大打折扣。
??“我們也注意到這個問題。”上述涉足地方醫(yī)保系統(tǒng)技術(shù)合作的金融科技平臺負(fù)責(zé)人向記者透露，為此他所在的金融科技平臺開始引入深度學(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)更新對現(xiàn)有風(fēng)控規(guī)則造成的各類影響，另一方面打造新的風(fēng)控模型，更快速地識別醫(yī)療過程所形成的“異常內(nèi)容”，杜絕新的醫(yī)保報銷領(lǐng)域灰色操作現(xiàn)象滋生。
??“不過，要讓地方衛(wèi)健委等醫(yī)保管理部門相信我們的智能風(fēng)控技術(shù)一直在與日俱進，可能需要相當(dāng)長時間的實踐效果檢驗。”他直言。