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        大數(shù)據(jù)視角下因病返貧致貧風險預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建
        ——以貴州省為例*

        2023-03-16 10:25:04劉潤華張程程廖興江
        關(guān)鍵詞:信息系統(tǒng)

        劉潤華 張程程 廖興江

        1.貴州醫(yī)科大學(xué)醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院;2.韓國湖西大學(xué)中韓文化產(chǎn)業(yè)研究中心

        加強動態(tài)監(jiān)測、及時預(yù)警、提前干預(yù)可以有效降低或消除因病致貧返貧風險,因此構(gòu)建因病返貧致貧風險預(yù)警管理系統(tǒng),是新時期長效防范因病返貧致貧的必然要求。本文以貴州省為例,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建了包含風險信息管理、風險識別、風險警示、風險控制等子系統(tǒng)在內(nèi)的多主體參與閉環(huán)運行的因病返貧致貧風險預(yù)警系統(tǒng)。經(jīng)初步系統(tǒng)測試應(yīng)用,該系統(tǒng)風險預(yù)警管理精度較高,具有一定的有效性,可為防范因病返貧致貧工作提供新的輔助決策支持工具。

        全面消除絕對貧困和區(qū)域性整體貧困后,防范返貧是鞏固脫貧攻堅成果的重要任務(wù)。據(jù)國家衛(wèi)健委的數(shù)據(jù)統(tǒng)計,因病返貧是最主要的返貧類型。關(guān)于破解因病返貧致貧困境,從健康管理和疾病負擔來看,關(guān)口前移進行因病返貧致貧風險預(yù)警管理是長效防范因病返貧致貧問題最重要環(huán)節(jié)。國外學(xué)者主要針對家庭總體返貧致貧風險進行了研究,如Haddad和Ahmed利用回歸分析估算了埃及家庭陷入貧困的概率[1]。Zizzamia等利用回歸模型估算了南非中產(chǎn)階級家庭下一期的返貧概率及家庭的貧困脆弱線,從而識別出未來返貧風險較高的家庭[2]。

        隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在實現(xiàn)風險預(yù)警管理方面的廣泛應(yīng)用,尤其是在醫(yī)療風險預(yù)警方面運用比較成熟[3],國內(nèi)學(xué)者結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行了因病返貧致貧風險管理方面的研究。彭瑋和龔俊梅基于系統(tǒng)聚類法進行了返貧風險預(yù)警機制分析,并提出要充分利用大數(shù)據(jù)平臺形成阻斷返貧聯(lián)動機制[4]。閆宣辰等構(gòu)建了多元化的大數(shù)據(jù)挖掘分析模型,探索出了精準定位與壓力評估協(xié)同管理的甘肅健康扶貧新模式[5]。姚進文等運用大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)了因病致貧人員的精準識別和初步預(yù)警,建立了健康壓力和貧困壓力的評估體系[6]。但是現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)技術(shù)在因病返貧致貧風險管理方面的應(yīng)用研究還不夠深入,僅從構(gòu)建防貧機制框架上進行了簡單探索。

        2021年4月,國家醫(yī)保局、衛(wèi)健委和鄉(xiāng)村振興局等七部門聯(lián)合出臺《關(guān)于鞏固拓展醫(yī)療保障脫貧攻堅成果有效銜接鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施意見》,明確指出要加強因病返貧致貧風險動態(tài)監(jiān)測,及時預(yù)警,提前介入,健全防范化解因病返貧致貧的主動發(fā)現(xiàn)機制、動態(tài)監(jiān)測機制和信息共享機制。因此,基于大數(shù)據(jù)分析視角,深入挖掘因病返貧致貧的風險指標,構(gòu)建因病返貧致貧風險預(yù)警管理系統(tǒng),是新時期鞏固脫貧成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接的主攻方向,也是建立因病返貧致貧長效防范機制的必然要求。

        1 系統(tǒng)構(gòu)建

        1.1 構(gòu)建背景

        貴州是中國減貧人數(shù)最多的省份,雖然完成了全面脫貧任務(wù),但是目前全省仍有一定數(shù)量的重點監(jiān)測對象,這類群體脫貧基礎(chǔ)比較薄弱,返貧可能性極高。為進一步貫徹落實黨中央、國務(wù)院關(guān)于實現(xiàn)鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接的決策部署,貴州省政府提出要充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)強化因病返貧致貧風險預(yù)警監(jiān)測的實施意見。目前貴州省已經(jīng)建立了“精準扶貧云”大數(shù)據(jù)扶貧信息平臺,實現(xiàn)了各級政府部門間數(shù)據(jù)共享和線上實時動態(tài)更新[7],為基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建因病返貧致貧風險預(yù)警系統(tǒng)奠定了堅實的基礎(chǔ)。本文在貴州省現(xiàn)有健康扶貧動態(tài)管理系統(tǒng)和防返貧監(jiān)測信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,結(jié)合因病返貧致貧風險識別、動態(tài)監(jiān)測和風險預(yù)警管理的需要,設(shè)計了因病返貧致貧風險預(yù)警管理系統(tǒng),以期真正防范因病返貧致貧風險。

        1.2 系統(tǒng)功能

        因病致貧返貧風險預(yù)警管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,由4個子系統(tǒng)組成。

        圖1 因病致貧返貧風險預(yù)警管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of the early-warning management system for the risk of poverty due to illness

        (1)信息管理子系統(tǒng):信息管理子系統(tǒng)的重要功能是及時、全面的收集多源數(shù)據(jù)并進行分析處理?;谫F州省不同行政職能部門和平臺的數(shù)據(jù)庫信息,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立不同平臺和不同部門間信息的高度關(guān)聯(lián)性,通過分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將來自不同系統(tǒng)和平臺的數(shù)據(jù)去重和歸一化處理[8]。將實時監(jiān)測的海量數(shù)據(jù)提煉為高密度價值的元數(shù)據(jù),再由專業(yè)人員對高密度元數(shù)據(jù)進行人工判讀和更正,形成一個中間數(shù)據(jù)庫,最終實現(xiàn)不同平臺和部門的多元數(shù)據(jù)采集和分析。運用大數(shù)據(jù)技術(shù)篩選因病返貧致貧的重點監(jiān)測對象時以家庭為單位,匯總家庭所有成員的各種風險數(shù)據(jù)信息,充分擴展因病返貧致貧風險的重點監(jiān)測對象的篩選范圍。

        (2)風險識別子系統(tǒng):風險識別子系統(tǒng)的核心功能是精準識別因病返貧致貧風險源。首先,在每月連續(xù)動態(tài)監(jiān)測風險指標數(shù)據(jù)變化的基礎(chǔ)上,運用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法(如隨機森林、邏輯回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)動態(tài)更新調(diào)整所有風險指標權(quán)重,提高風險預(yù)警準確性和實效性,從而實現(xiàn)風險的自動識別;其次,運用系統(tǒng)聚類分析方法建立風險預(yù)測模型,通過該模型預(yù)測判定是否存在因病返貧致貧風險;最后,綜合計算因病返貧致貧的風險比率,并由專業(yè)人員進行風險源排查,核實具體風險指標。

        (3)風險警示子系統(tǒng):通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)確定A、B、C、D 4個臨界值將風險比率劃分出不同等級的風險預(yù)警區(qū):無風險區(qū)(綠色)、低風險區(qū)(黃色)、中風險區(qū)(橙色)、高風險區(qū)(紅色)。其中,綠色表示重點監(jiān)測對象家庭經(jīng)濟和健康處于正常狀況,無返貧致貧風險,不發(fā)送預(yù)警信號。若出現(xiàn)其他預(yù)警顏色表示重點監(jiān)測對象,家庭經(jīng)濟和健康狀況出現(xiàn)了不同程度的返貧致貧風險,需要相應(yīng)部門第一時間排查并進行分級核實具體風險指標,核實后系統(tǒng)會自動發(fā)送預(yù)警通知信息給相關(guān)各級職能部門及工作人員。若出現(xiàn)多個風險指標異常,需要專業(yè)人員對風險指標預(yù)警進行優(yōu)先級排序,為相應(yīng)部門提供更精準的風險警示信息,以便采取有效的控制與干預(yù)措施。

        (4)風險控制子系統(tǒng):風險控制子系統(tǒng)整合了全社會多方力量共同參與,構(gòu)建了由政府主導(dǎo)的多元主體參與的風險控制體系。除了醫(yī)療保障、鄉(xiāng)村振興、民政、衛(wèi)生健康、就業(yè)保障、教育等多個職能部門外,還納入了社會公益組織或團體、企業(yè)、愛心人士等其他幫扶主體,深化數(shù)據(jù)互通共享,形成齊抓共管的工作格局。根據(jù)風險警示精準信息,明確風險控制的實施主體,落實具體責任部門和支持部門,聯(lián)動開展針對性地的干預(yù)措施。然后,進入新一輪風險預(yù)警系統(tǒng)的重新監(jiān)測,形成一個動態(tài)持續(xù)監(jiān)測的風險預(yù)警循環(huán)系統(tǒng),以評估干預(yù)措施實施效果,并使該循環(huán)系統(tǒng)起到迭代優(yōu)化的作用。

        2 應(yīng)用效果

        2.1 系統(tǒng)應(yīng)用

        為驗證本風險預(yù)警系統(tǒng)的有效性,將該系統(tǒng)應(yīng)用在醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療保障和鄉(xiāng)村振興幾個職能部門的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中。測試過程中,主要以家庭為單位采集信息,人為修改設(shè)計信息管理子系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的有關(guān)數(shù)據(jù)信息,分別使用本文新構(gòu)建的預(yù)警系統(tǒng)與舊預(yù)警系統(tǒng)進行對比預(yù)測與分析。

        2.2 評價指標

        為實現(xiàn)科學(xué)有效監(jiān)測的目的,在設(shè)置監(jiān)測因病返貧致貧風險指標時,綜合現(xiàn)有的文獻研究、有關(guān)職能部門專家咨詢和學(xué)界專家論證等科學(xué)方法,設(shè)置了人口結(jié)構(gòu)、收支結(jié)構(gòu)、健康狀況以及健康素養(yǎng)水平等5個風險維度23項風險監(jiān)測指標,按不同風險維度選定的風險指標進行加權(quán)賦值,通過風險預(yù)警系統(tǒng)多次模擬測試和不斷調(diào)整各指標的權(quán)重,形成相對合理的、適用的風險監(jiān)測指標體系(如表1所示)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對風險指標數(shù)據(jù)信息進行準確跟蹤監(jiān)測和并行計算,精準識別出因病返貧致貧風險的重點監(jiān)測對象。

        表1 因病致貧返貧風險指標Tab.1 Risk indicators of poverty due to illness

        2.3 統(tǒng)計學(xué)分析

        隨機選取了單個、兩個、多個風險監(jiān)測指標,以及動態(tài)風險監(jiān)測指標跟蹤進行人為觸發(fā),對新舊系統(tǒng)的風險預(yù)警結(jié)果的風險對象數(shù)量、通知數(shù)量、預(yù)警次數(shù)、報警次數(shù)和干預(yù)部門數(shù)量的數(shù)據(jù)進行了對比統(tǒng)計分析。風險預(yù)警測試結(jié)果如表2所示。

        表2 新舊系統(tǒng)風險預(yù)警結(jié)果對比分析Tab.2 Comparative analysis of risk warning results of old and new systems

        2.4 效果分析

        從表2新舊系統(tǒng)測試結(jié)果可以看出:與舊系統(tǒng)相比,新系統(tǒng)在風險對象的識別數(shù)量、通知數(shù)量、預(yù)警次數(shù)、報警次數(shù)、報警信號和關(guān)聯(lián)部門數(shù)量等方面對于因病返貧致貧風險都具有更精準的辨識性,說明本文構(gòu)建的因病返貧致貧風險預(yù)警系統(tǒng)具有一定的有效性。新系統(tǒng)提高了風險信息的自動化水平和處理能力,大幅度提升了風險預(yù)警精度,降低了風險預(yù)警的錯誤率。此外還擴展了舊系統(tǒng)的應(yīng)用功能,可以根據(jù)風險識別發(fā)送詳細的預(yù)警通知信息,能夠更準確識別是否發(fā)送警報、并自動確定報警等級信號,以及關(guān)聯(lián)相對應(yīng)的干預(yù)部門。

        3 結(jié)論

        構(gòu)建因病返貧致貧風險預(yù)警管理系統(tǒng)是當前及今后一個時期防范因病返貧致貧的重要任務(wù),目前國內(nèi)關(guān)于返貧致貧風險預(yù)警系統(tǒng)的討論、研究與應(yīng)用還較少,實踐運用方面通常是針對返貧致貧綜合風險預(yù)警的研究[9],鮮有將內(nèi)容聚焦于因病返貧致貧風險預(yù)警這一典型情況。本文通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析方法的應(yīng)用,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的即時采集和動態(tài)跟蹤,并精準識別風險源和風險等級,自動分析落實各風險控制與干預(yù)實施主體的管理責任,追溯風險控制干預(yù)措施的實施效果,大大提高了因病返貧致貧風險管控效率。這對于因病致貧返貧風險的科學(xué)規(guī)范管理有進一步的提升,對于其他類型的風險預(yù)警管理也有一定借鑒意義。

        從新系統(tǒng)測試過程來看,新系統(tǒng)的全面運行還需要進一步完善。首先是集中于數(shù)據(jù)標準的治理研究,制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)信息的分類和代碼標準,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,解決不同部門之間數(shù)據(jù)有機結(jié)合和相互協(xié)同的問題。其次是分步分批次進行新系統(tǒng)的運行。目前涉及的職能部門和平臺范圍較廣,短期內(nèi)難以真正達到預(yù)期的效果,同步鋪開難度較大。應(yīng)該先在因病返貧致貧風險密切關(guān)聯(lián)的鄉(xiāng)村振興部門、醫(yī)保部門、民政部門和各級醫(yī)療機構(gòu)先行試點,提高新系統(tǒng)的利用率。最后是對系統(tǒng)運行有關(guān)責任人和工作人員進行專業(yè)培訓(xùn)與監(jiān)督,定期反饋關(guān)于系統(tǒng)運行與維護的有關(guān)信息,真正推動新系統(tǒng)的有效運行。

        引用

        [1]HADDAD L,AHMED A.Chronic and Transitory Poverty:Evidence from Egypt,1997-99[J].World Development,2003,31(1):71-85.

        [2]ZIZZAMIA R,SCHOTTE S,LEIBBRANDT M,et al.Vulnerability and the Middle Class in South Africa[R].Cape Town:SALDRU,University of Cape Town.NIDS Discussion Paper,2016.

        [3]朱驕鋒,馬東,鄭霞萍,等.基于商業(yè)智能技術(shù)的醫(yī)療風險預(yù)警評估模型構(gòu)建[J].中國衛(wèi)生質(zhì)量管理,2017,24(1):3-6.

        [4]彭瑋,龔俊梅.基于系統(tǒng)聚類法的返貧風險預(yù)警機制分析[J].江漢論壇,2021(12):23-31.

        [5]閆宣辰,路杰,姚進文,等.甘肅省健康扶貧大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)與應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)與社會,2018,31(9):12-15.

        [6]姚進文,路杰,閆宣辰,等.甘肅省健康扶貧新模式探究[J].中國衛(wèi)生質(zhì)量管理,2019,26(1):104-108.

        [7]汪磊,許鹿,汪霞.大數(shù)據(jù)驅(qū)動下精準扶貧運行機制的耦合性分析及其機制創(chuàng)新:基于貴州、甘肅的案例[J].公共管理學(xué)報,2017(3):135-143.

        [8]黃曉斌,鐘輝新.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)模型構(gòu)建[J].情報雜志,2013,32(3):37-43.

        [9]孫壯珍,王婷.動態(tài)貧困視角下大數(shù)據(jù)驅(qū)動防返貧預(yù)警機制構(gòu)建研究——基于四川省L區(qū)的實踐與探索[J].電子政務(wù),2021(12):110-120.

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