陳明

【摘? 要】以醫(yī)療服務機構改革、醫(yī)保體制改革和藥品流通體制改革為核心的三醫(yī)聯動醫(yī)療服務體系改革是解決百姓“看病難”“看病貴”問題的重要途徑。資源的優(yōu)化配置已成為此次改革中實現醫(yī)療資源公平性的著眼點之一。論文從大數據的特征入手，從醫(yī)療保障、藥品供應保障體制改革、醫(yī)聯體的建設及醫(yī)療機構內部改革三個層次梳理大數據分析運用現狀，并通過大數據分析的預測性及分析范圍的高維度論述其在醫(yī)療衛(wèi)生服務體系改革中的促進作用。

【Abstract】The reform of the three-hospital linkage medical service system， with the reform of medical service institutions， medical insurance system and drug circulation system as the core， is an important way to solve the problem of "difficulty" and "high cost" in getting medical services. The optimal allocation of resources has become one of the focal points to realize the equity of medical resources in this reform. Starting from the characteristics of big data， this paper sorts out the current situation of the application of big data analysis from the three levels of medical security， drug supply and security system reform， the construction of medical confederacy and the internal reform of medical institutions， and discusses the promotion effect of big data analysis in the reform of medical and health service system through its predictability and high dimension of analysis scope.

【關鍵詞】大數據分析;醫(yī)療衛(wèi)生服務體系改革;資源配置

【Keywords】big data analysis; reform of medical and health service system; resource allocation

【中圖分類號】R197.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）02-0168-03

1 引言

為了緩解和根本上解決長久以來困擾醫(yī)療行業(yè)健康發(fā)展的諸多問題，國家積極實施了一系列醫(yī)療體制改革的措施并取得了一些成效。然而，當改革逐步進入“深水區(qū)”，協(xié)調推進醫(yī)療服務體制、藥品供應保障體制以及醫(yī)療保障體制改革已是勢在必行。2017年李克強總理在主持召開的國務院常務會議中，明確指出要通過醫(yī)改，優(yōu)化醫(yī)療資源配置以保障人民健康。因此，醫(yī)療資源優(yōu)化配置既是醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的關鍵，同時也是三醫(yī)聯動中亟待解決的重要問題之一。

資源是稀缺的，醫(yī)療資源更是如此。有學者認為，醫(yī)療資源的優(yōu)化配置需要以醫(yī)療服務的可及性、醫(yī)療服務的公平性以及醫(yī)療體系的效率為主要標準[1]，因此，在三醫(yī)聯動中要實現資源的優(yōu)化配置需要三個層次共同協(xié)作完成：首先，醫(yī)保基金要對醫(yī)療、醫(yī)藥資源的配置體現出核心杠桿的作用;其次，在醫(yī)聯體改革中，促進醫(yī)療資源下沉，平衡各級醫(yī)療機構成員間的醫(yī)療資源的分布，實現“雙向轉診”制度長久并有效得到實施，也需要體系內醫(yī)療資源的合理配置;最后，對于參與改革的各級醫(yī)院來說，協(xié)調改革與發(fā)展的關系，提升人力及物質資源有效分配，實現資源優(yōu)化配置也是保證改革順利實施的重要一環(huán)。要每一個層次達到資源優(yōu)化配置的管理目標，不但需要實施管理的主體對自身情況有充分的認識，同時還需要對改革所涉及的各利益主體有更為全面和深刻的了解。如何更有效地實現這三個層次的資源配置的目標，便是擺在改革者面前的一個難題。幸運的是，在互聯網及云計算風起云涌的當前，大數據的分析與應用或許可以為我們提供一個解決問題的全新視角。

什么是大數據？目前學術界沒有明確統(tǒng)一的界定，但是數據規(guī)模大、數據類型多以及應用價值高等特點是目前很多學者廣泛所認同的。隨著信息時代的到來，海量數據的收集、處理、分析與應用已經幫助很多行業(yè)實現跨越式的發(fā)展。近幾年，醫(yī)療衛(wèi)生服務體系改革的有關研究中，很多學者已經開始運用大數據的分析作為工具解決改革過程中涉及的一些問題。

2 三醫(yī)聯動中大數據分析已取得的進展

2.1 大數據分析在醫(yī)療保障及藥物保障體系中的應用

《“十三五”深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革規(guī)劃的通知》中明確指出，未來的醫(yī)療體制改革將以病種付費為主，按人頭、按床日、總額預付等多種付費方式相結合的復合型付費方式，鼓勵實行按疾病診斷相關分組付費（DRGs）的方式。有條件的地區(qū)可將點數法與預算管理、按病種付費等相結合，促進醫(yī)療機構之間有序競爭和資源合理配置。由此可以看出，醫(yī)保付費的核算趨向精細化、復雜化。這就迫使醫(yī)保付費體系的改革需要涉及更多方面，既需要考慮醫(yī)保及自費總額的總體控制要求，又要考慮醫(yī)學技術的安全性、療效以及經濟性。因此，信息的收集和分析也必然是多維度的，如公共衛(wèi)生數據，患者就診行為偏好，臨床醫(yī)學信息以及管理等方面。通過整合大量信息，可以為醫(yī)保決策提供更有價值的科學依據。另外，在基本藥物保障體系中，由于網上集中采購信息系統(tǒng)功能的缺失，存在著交易過程以及信息不對稱所造成的信息碎片化問題。借助于大數據可以幫助政府監(jiān)管者從全局掌握信息，有助于降低政府型和市場型交易費用，提高藥品供應效率[2]。

2.2 大數據分析在平衡醫(yī)聯體中醫(yī)療資源的應用

為了解決目前醫(yī)療資源在地域間以及不同層級的醫(yī)療機構間分布不均衡的問題，我國正逐步引導并實行社區(qū)首診、分級診療、雙向轉診的醫(yī)療體制的供給側改革。有研究表明，借助智慧醫(yī)療項目的大數據平臺，可以有效地控制醫(yī)療業(yè)務成本并進行預警式分析，并借助服務創(chuàng)新以彌補各級醫(yī)院的服務短板[3]。此外，融合大數據分析及博弈論的思想，通過模型建立醫(yī)療系統(tǒng)總效益公式，可以提高患者病情甄別精度、提高院間雙向轉診的效率，實現醫(yī)療系統(tǒng)以及患者雙方總效益的增加[4]。

2.3 大數據分析在醫(yī)院資源優(yōu)化配置中的應用

在疾病診治、慢性病的防治以及重大疾病的診斷、精準治療等方面，大數據的收集與應用也有了開拓性的進展。其中精準的治療就意味著通過對患者大量的診治數據分析，對疾病的治療方式、藥物用量等能做到更為精準，也可以為醫(yī)院實現智慧醫(yī)療提供強大的數據支持。從管理運營角度來看，大數據的分析和應用因客觀情況存在著差異，在管理方面仍屬于起步和探索階段。未來改革中醫(yī)院決策的可靠性程度將更多地依賴數據分析的全面性。通過挖掘大量患者的診療數據的有價值的信息，可以實現醫(yī)療數據社會效應與經濟效應的雙重提高[5]。還有學者認為，大數據可以為醫(yī)院的管理帶來潛在的價值，其中包括依據通過對患者住院信息，可以降低住院患者的平均住院日以及醫(yī)療保險賠付精算和預測。

3 信息時代大數據分析的優(yōu)勢

在信息時代背景下，醫(yī)療機構內部管理的分析中，大數據的分析具有時代優(yōu)勢。大數據的分析具有較強的預測性。在三醫(yī)聯動的改革中，醫(yī)療服務提供主體在各項決策的制定過程中，對信息的預測性需求增強。從很多成功實施醫(yī)聯體改革地區(qū)的經驗來看，在形成醫(yī)療聯合體的同時，普遍都采取了整體打包醫(yī)保資金的做法。以更為精細化的醫(yī)療資源布局，推動醫(yī)生合理接診、患者合理就診的新格局的形成。而為了實現這一目標，與醫(yī)保機構協(xié)商確定打包資金的規(guī)模以及打包資金在醫(yī)療服務體系內部的再分配，則是醫(yī)療服務機構需要決策的難點。通行的做法就是根據以往的信息進行測算并據此對下一年的醫(yī)保資金進行預測，因此，數據的分析要具有一定的預測性。大數據分析正是以大量樣本作為分析對象，因大量樣本總體變化具有一定的穩(wěn)定性，可以彌補個別樣本以及極端特殊情況對分析結果造成的影響。面向管理決策的有關研究認為，大數據的分析的技術可以厘清數據交互連接所產生的復雜性，克服數據冗余與缺失對分析造成的不確定性，根據實際需要從高速增長和交叉互聯的數據中充分挖掘其中的信息、知識和智慧，以達到充分利用數據信息價值的目的[6]。

隨著改革過程的逐步推進，醫(yī)療服務機構面臨的不確定因素增多，這就意味著醫(yī)院決策所需要考慮的因素既是多方面的又是難以量化的。管理決策的制定所依賴的不僅是管理者的經驗和直覺，而是需要獲取大量的外部信息，尤其是與患者就診有關的信息。只有基于這些科學的數據所得到的結果才能使決策更為科學、合理。另外，傳統(tǒng)的財務指標對運營成果的考核具有局限性。大數據的分析既可以滿足傳統(tǒng)財務指標綜合分析的需要，同時還支持對非財務指標的需要，正是這種高維度信息的使用，對于問題成因可以有更為充分的認識和發(fā)現，提高決策的精準性和預測性。

4 醫(yī)療服務體系改革中大數據分析所面臨的問題

4.1 跨機構數據整合口徑一致性

為了提高醫(yī)療資源的利用效率，大數據的分析的內容既包括醫(yī)療機構運營所產生的全成本信息，同時又包括患者在藥品使用、醫(yī)療費用以及醫(yī)?；鸬群Ａ烤驮\數據。而這些數據在信息系統(tǒng)開發(fā)之初，不同醫(yī)療機構對信息要求的個體化差異，會使這些數據在統(tǒng)計口徑、數據格式以及信息完整性方面存在差異。在醫(yī)聯體組建過程中，信息共享以及信息整合的程度，會直接影響到大數據分析的內容覆蓋的范圍以及分析獲取數據的質量。

4.2 分析方法的應用

醫(yī)療行業(yè)用于資源整合的數據信息既包括大量的已經量化的數據，同時包含大量的定性數據的分析。決策的對象既包括可用貨幣計量的實物資產，同時還包括醫(yī)護等人力資源等非貨幣化資源的配比問題。數據處理及分析方法除了涉及統(tǒng)計、計量等管理學科，還可能擴展到計算機、社會學、生物等多學科、多角度的交叉來處理相關問題。因此，數據處理及分析的方法的應用既可能會影響到數據分析質量，又是大數據分析需要突破的難點和重點。

4.3 數據的保密

許多地區(qū)與智慧醫(yī)療有關的項目都在積極地實施和開展。大量與患者就診有關的數據被保存，這其中包括醫(yī)院日常管理患者的臨床診斷、病程記錄、檢查化驗的信息、用藥記錄等方面，信息類型既包括了文字同時還會包括許多圖像信息。因此，在這些數據的收集、儲存、傳輸以及調用方面對患者信息的保密性是醫(yī)院開發(fā)的信息系統(tǒng)是需要著重考慮的方面。此外，大數據在使用、儲存過程中需要防范信息泄露的問題，避免信息被不法分子竊取和濫用。

未來隨著醫(yī)改進程的不斷推進，作為一種適應時代需要的分析方法，與大數據有關的分析將更加廣泛地應用到各個層次的改革中。相信隨著大數據的分析方法研究的不斷深入，資源配置會更加精細化、科學化。希望在醫(yī)改中，大數據的分析可以被更多的改革主體所接受和應用，也希望大數據分析技術和方法可以得到更深層次的研究和開發(fā)，從而更有效地推動醫(yī)改的順利實施。

【參考文獻】

【1】代英姿，王兆剛.中國醫(yī)療資源的配置：失衡與調整[J].東北財經大學學報，2014，91（1）：4-53.

【2】左根永，方龍寶.基于交易費用理論和大數據技術的基本藥物供應保障體系優(yōu)化策略研究[J].中國衛(wèi)生經濟，2014，33（6）：62-64.

【3】吳俊，文聯.大數據如何驅動醫(yī)療服務供給側改革——基于A市智慧醫(yī)療案例的探索研究[J].山東財經大學學報，2017，29（1）：73-89.

【4】郭晨，李剛，何宇.大數據時代下分級診療制度設計：基于醫(yī)療資源優(yōu)化配置的博弈分析[J].中國衛(wèi)生經濟，2018，37（5）：22-25.

【5】陳惠芳，徐衛(wèi)國.大數據視角下醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的新思維[J].現代管理科學，2015（4）：70-72.

【6】徐宗本，馮芷艷，郭迅華.大數據驅動的管理與決策前沿課題[J].管理世界，2014（11）：158-163.