大醫保，大數據，大價值
2018年3月13日，國務院公布了機構改革方案，其中的一項重要內容是，將原來分散在人社部、國家衛計委、國家發改委以及民政部等部委與醫療保障相關的職責和功能加以整合，組建國家醫療保障局（以下簡稱「新醫保局」）。
本次機構改革，組建新醫保局的目標，就是為完善統一的城鄉居民基本醫療保險制度和大病保險制度，不斷提高醫療保障水平，確保醫保資金合理使用、安全可控，統籌推進醫療、醫保、醫藥「三醫聯動」改革，更好保障病有所醫。這一改革具有時代的必然性，是從「小醫保」走向「大醫保」的關鍵一步。在「大醫保」格局下，新醫保局將集定價、採購、支付、管理於一體，能夠進一步增強醫保的話語權，勢必將加速推進 「三醫聯動」改革，以及確保醫保資金的合理使用和安全可控，而其中有關醫保支付方式的改革、醫療服務行為監管以及醫療項目和服務科學定價將是本次機構改革的重點方向。在當前機構改革的大背景下，通過整合醫保、醫療、醫藥數據，利用大數據技術，深度挖掘分析數據價值，將是開展醫保支付方式改革、醫療行為監管以及醫療項目和服務科學定價等具體業務應用的關鍵點。
構建醫保大數據挖掘分析應用平台
通過建設醫保大數據挖掘分析應用平台，能有效融合醫保結算數據、診療數據、醫療救助數據、藥品交易數據、商保數據等相關數據，利用大數據技術，能進一步推進「三醫聯動」，能真正發揮「大醫保」的「大價值」。比如，從新醫保局的服務對象而言，在醫療機構方面，能加強成本約束、管控醫保基金、促進合理用藥、理順醫療服務價格，在患者和居民方面，能提供多層次醫療保障體系、指導合理利用醫療資源、控制不合理醫療費用，在醫護人員方面，能規範醫療行為、調整醫療費用結構，在這些「大價值」里，有兩大價值，是有必要去深挖的，一是基於大數據的醫保控費，二是基於大數據的醫療定價。
佰聆數據醫保大數據挖掘分析應用平台
一、基於大數據的醫保控費
基於大數據的醫保控費，將區別於傳統的基於醫保知識庫和醫學知識庫的，以監控個體醫療違規行為，比如頻繁就醫、過高醫療費用、超量用藥、重複用藥、重複診療等為主的控費模式，這種基於規則的控費模式，以經驗判斷為主，通過部分人的經驗，設置規則和相應閥值，當某個個體的某次醫療行為超出閥值，系統給予預警。這種規則和閥值的設定模式缺乏一定的科學性和實用性，也缺乏一定的應用效果，而且，隨著醫保欺詐行為更隱蔽更專業化，傳統的醫保控費模式，根本無法對醫保基金有更大影響的，表現更為複雜的群體醫療違規行為進行監控，比如團伙欺詐。所以，基於大數據開展更為科學更為全面的醫保控費將是大勢所趨，可以基於大數據開展各種醫療服務行為控費，如結伴刷卡、收卡住院、民營醫院風險評估、就醫費用異常分析等，也可以開展醫保支付方式改革控費，如DRGs、單病種付費、醫保總額控制等。
佰聆數據醫保智能監控2.0
（基於SNA的醫保控費產品）
二、基於大數據的醫療定價
基於大數據的醫療定價，對新醫保局而言，是增強支付方與服務方博弈的「籌碼」，將變過去的被動支付為主動支付，將從根本上促進葯價的改革。基於大數據分析、機器學習、知識庫和並行計算，建立醫療服務價格管理平台將是醫療定價的大方向。通過建立醫療服務價格管理平台，打通醫院的HIS系統數據、財務管理數據、成本核算數據、資產管理數據、物資管理數據，採用先進的大數據技術，開展綜合醫療服務類（診查費、床位費、護理費等）、中醫醫學服務類（針灸、推拿等）、臨床手術治療類（闌尾切除術等）、臨床物理治療類（放療、康復等）、影像學診斷類（CT、核磁等）、臨床檢驗類（檢驗、病理等）等醫療服務的科學定價，同時，還能輔助開展醫療服務行為規範、醫療機構績效考核、醫療服務價格監管等醫療服務行為監管。
佰聆數據醫療服務價格管理平台
（基於大數據的醫療定價產品）
總之，在當前「大醫保」格局下，隨著醫保、醫療、醫藥數據的深度融合，「大數據」將更有用武之地，藉助大數據勢必將加速推進 「三醫聯動」改革，同時也能確保醫保資金的合理使用和安全可控，此外，也將會有更多更好的應用場景被挖掘出來，會給醫保、醫療、醫藥行業產生源源不斷的「大價值」。
佰聆數據（BDA）作為中國領先的大數據挖掘分析應用解決方案提供商，致力於專業的大數據挖掘分析和諮詢業務服務，為來自政府公共、電信、電力、金融等各行業客戶實現「數據提煉價值」，幫助客戶在數據洪流把握方向，掘得真金。在被新環境賦予了新內涵的新醫保領域中，佰聆數據作為「大醫保」格局下的大數據挖掘分析應用的服務提供商，在「佰聆數據醫保智能監控2.0」和「佰聆醫療服務價格管理平台」的基礎上，還將利用成熟的BDATAG（標籤庫）產品、DE（Data Explorer動態多維分析）產品、NLP（自然語言分析處理平台）產品、SNA（社交網路分析）產品，結合佰聆數據在醫保、醫療、醫藥行業的業務諮詢能力，提供專註專業的大數據挖掘分析應用服務，佰聆數據將繼續致力於醫保、醫療、醫藥大數據事業的發展。
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