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自2008年以来,由于参保人数提升、就医需求释放、抗生素和辅助用药滥用等因素,我国城镇基本医疗保险基金和新农合基金的收入增速持续低于支出增速,并且两者的基金节余率整体呈下降趋势,医保基金的支付能力出现问题。为此,医保控费成为目前医疗保险领域亟需解决的问题。

21世纪以来,随着云计算、物联网、人工智能、大数据等前沿保险科技的蓬勃发展,更多科技公司或部门凭借多年技术积累纷纷介入这一领域,似乎为医保控费给出了解决方案。本文将从医保控费的角度解析保险科技的运用。

医保控费:城镇医保基金和新农合基金的难题

实际上,近十年随着我国经济的快速发展,医保基金的收入和支出(城镇医保基金与新农合基金合计)均保持着高速增长态势,但是正如图一所示,自2008年开始,我国社会医疗保险基金的收入增速除2011年以外均低于支出增速,并且数据测算也显示基金收入年均复合增速为22.1%,支出复合增速则为26.1%;而图二也表明城镇医保基金和新农合基金的节余率整体呈下滑趋势,这些迹象暗示着我国医保基金即将面临入不敷出的窘境,医疗支出膨胀过快,医保控费迫在眉睫。

图一:近10年医保基金收支状况

图二:近10年城镇医保基金和新农合基金节余率

保险科技在医保控费中的运用

2017年《中国保险科技发展白皮书》中明确指出,保险科技(InsurTech)首先是科技,其次才是保险,泛指在以保险为核心的相关领域中进行表现的现代高新科技,如区块链、人工智能、无人机、大数据、云计算等等,它们被广泛运用于保险产品创新、保险营销和保险公司内部管理等方面。

保险科技如何在医保控费中大显身手?下文将从海虹控股、万达信息、卫宁软件、平安保险等科技公司或部门的业务模式出发,解析其中保险科技的运用。

(一)PBM业务。所谓 PBM( Pharmacy Benefit Management),是指一种起源于美国的专业化第三方服务,其服务目的在于控制医疗支出水平、提升医疗服务效率。PBM服务商与药企、医院等医疗服务机构或保险公司签订合同,约定在不降低医疗服务质量的条件下,通过恰当影响医生或药剂师的处方行为,达到节制药品费用的目的。它的焦点在于对医生处方进行审查并在保证疗效的条件下进行一定程度的修改,实现用价格较低的仿制药或作用相似的药物替换处方中价格高昂的药品,也就是说PBM服务流程的重点主要集中在对处方的审查以及替换修改上。而在技术层面,支持这种处方审核的基础便是拥有完善的药品数据库、处方标准数据库、临床医学数据库等。以海虹控股为例,公司于2009年与美国最大 PBM服务商 ESI合作,引入技术支持,并结合全国24个省/直辖市、近200个地级市的业务布局进行了多年的数据积累,目前已形成海虹临床数据库、药品标准数据库,以及 ESI基础上的中医药数据库,共覆盖18个子数据库。在此数据基础之上,海虹控股开发的智能医保审核平台可以在诊疗时自动审核医生医嘱,向医生发出建议警示,医生可以根据明细警示情况及时调整医嘱,从而避免过度用药、昂贵用药,达到控制医疗费用的目的。

(二)医保智能监控。2016年国家审计署对医保基金的专项审计中披露,一些医疗服务机构和个人通过虚假就诊、分开住院、伪造异地发票等手段非法诈取医保基金逾2亿元。为此2016年人社部明确提出全面推广医保智能监控,抑制骗保事件发生。医保智能监控平台通过人脸识别、智能手环等硬件,以物联网技术、网络技术、数据库技术和软件技术为基础,采集患者相貌体征以及基础生命体征,能对患者进行身份识别和病史信息分析,有效控制挂床、虚假住院、冒名顶替、假发票等现象,同时促进医院对患者的管理。以平安集团自主研发、目前已运用于福建厦门的智慧医保信息管理平台为例,该系统可以实现全流程智能化精准监控,包括:

  1. 事前预警,即医生在读取医保卡信息时系统实时提供参保人历史信息,如近期就诊次数、就诊医疗机构数等,可将病人频繁就医等异常行为向医务人员自动提示;
  2. 事中干预,对超量开药、提前取药、违反医保三目录规定等违规嫌疑行为进行警示;
  3. 事后审核,系统根据预先设立的规则,对所有定点医疗机构上传的单据数据逐条审核,筛查违规行为和疑点,供医保审核人员察看。

(三) DRGs医保付费方式改革。所谓DRGs (Diagnosis Related Groups)是指诊断相关分类,起源于美国,它根据病人的年龄、性别、住院时间长短、临床诊断情况、症状、手术明细、疾病严重程度等众多因素把病人分入五百至六百个诊断相关组,然后决定应该给医院多少补偿。而补偿的支付标准则完全取决于治疗该病种所消耗的医疗资源。在这种付费方式下,医院将不再简单地追求绩效奖金,而是侧重于节约成本,从而实现降低医疗费用的激励。显然,无论是疾病分组还是分病种医保支付标准的确定,都是基于庞大数据的支持。以云南玉溪与北京西马远东医疗投资公司的合作为例,该公司对玉溪市全市三年来的病例基于DRGs相关因素进行分组数据筛选,然后基于特定费率和权重的计算方法进行费用统计分析,制定出DRGs费用支付标准,形成付费数据库。当然,以上疾病分组和付费标准的确定只是整个DRGs信息化管理流程中的核心部分,在此基础上还衍生出包括费用控制、临床路径管理、服务绩效评价等环节的一整套基于大数据支持的综合系统。

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