医保数据分析在医院管理决策中的应用

本文介绍了医保数据的重要性及其在医院管理决策中的作用,提出医保数据分析在医院管理决策中的具体应用场景,包括资源配置、服务质量监控和费用控制等方面,接着分析了目前医保数据分析面临的挑战,如数据安全和隐私保护、数据质量和一致性、数据分析能力和人才培养等,并针对这些挑战提出相应解决方案。通过本文研究,可为医院管理决策提供科学依据和支持,推动医保数据分析在医疗管理领域的广泛应用,并为相关研究和实践工作提供借鉴和参考。

医保数据统计分析在医保费用控制中的应用

医疗保险是我国维持社会稳定,保障人民基本民生安全的重要举措,不仅在推动社会经济发展方面发挥重要作用,还在改善医疗服务方面发挥重大作用。医保数据统计分析是确保医保工作有序开展的重要保障,在医疗技术不断发展的背景下,我国医保费用支出持续增加,给医保管理工作带来一定挑战,建立科学、系统的医保数据统计分析模式,有助于提高医保费用控制管理水准,提升医保管理整体工作质量。基于此,本文对医保数据统计分析进行分析和研究,探讨在医保费用控制中的应用途径。

大数据环境下医保数据应用探究

目的:探究大数据环境下医保数据的应用。方法:通过文献及网络调研,总结国内外医保数据应用的研究,并在此基础上从医疗服务机构、医保中心、公共卫生管理部门、医药产品公司四个角度探究大数据环境下医保数据的应用。结果:针对不同单位,提出分析用药结构是否合理、对参保群体聚类分析等建议,以提供临床支持和科学决策。结论:医保数据的应用仍需不断改进与完善。

医保数据统计分析在医保费用控制中的应用分析

医疗保险是我国重要的社会保险,在促进社会经济发展、改善民生方面发挥着非常重要的作用。随着我国医疗保险制度的逐渐完善和普及,医疗保险覆盖的人群和范围也不断扩大,在这一过程中不可避免的存在医保费用的控制和分配问题。文章从医保数据的统计分析角度出发,分析了医保费用控制的相关问题。

隐私保护背景下的医保数据共享开放研究

[目的/意义]研究隐私保护背景下医保数据的共享开放,对当前医保数据治理具有重要意义。[方法/过程]通过文献研究、系统分析、利益相关者分析等方法,从医保数据的分类出发,分析了影响共享开放的限制性因素。[结果/结论]大数据时代,应在隐私保护背景下实现医保数据的共享开放;通过“四级四类型”分类法,能有效界定共享开放方式、程度和意义;基于史密斯模型分析得出限制共享开放的因素,并提出要寻找隐私保护与数据开放的平衡点Q、构建医保数据共享开放的环形平台管理模式、建立高效隐私保护技术平台等对策;用利益相关者法可界定出相关的权利与责任边界。

浅议医保数据统计分析在医保费用控制中的应用

目前,医保数据统计分析在我国各大医疗机构中都有着较广泛的应用,其不仅能使医保费用得到良好的控制,同时还能在一定程度上起到提高医院财务以及医保费用管理工作整体质量的目的。着力探讨医保数据统计分析,并剖析其在医保费用控制中的应用。

大数据环境下医保数据监测和预警模型构建

大数据时代,各行业数据激增且繁杂。挖掘数据信息,提供决策支持,已成为当下的研究重点。文章立足于医保行业,重点从海量医保数据中获取医保资金预算规律,同时监测医保资金使用规律,旨在利用数据算法和模型构建医保数据监测和预警模型。从而有效指导医疗保险政策决策,提高医疗管理和预算效率,最大限度发挥医保资金的效用。

“军字1号”工程与地方医保局网间医保数据的传输与实现方案

我院于 2 0 0 3年初利用“军字 1号”工程的开放接口 ,用 TCP/IP传输协议 ,实现了与安阳市社保局的数据实时传输 ,满足实时电子结算的目的。系统采用双前置机的方法 ,在两台前置机之间使用 RS- 2 32通讯 ,并监控数据包格式 ,从而实现两个网络的隔离 。

论医保数据统计分析在医保费用控制中的应用

精准的医保数统计和分析是医院医保费用管理的决策依据,如何将医保数据统计运用于医保费用的控制当中一直都是各大医院所积极探讨的问题。文章将结合医院医保费用管理的具体情况,通过医保数据统计分析的主要内容,从会计核算和管理两个角度分析医保数据在医保费用控制中的应用。

一家三甲医院医保数据的“告白”

“我”的诞生新世纪第一天,这是值得铭记的日子,上海在全国率先告别已经施行了近50年的传统公费、劳保医疗制度,开启了更符合社会主义市场经济体制、更能体现社会公平的新型的社会基本医疗保险制度。就在这一天,“我”——上海一家三级医院的医保数据宝宝,诞生啦!

医保数据告诉你:哪些人是高医疗费用患者?

分析与研究患者医疗服务数据,尤其是分析高额医疗费用患者人群结构和疾病特点,重点关注和精准管理,有助于更好地控制医疗费用增长速度,提高医保基金使用效率。本版基于2017年全国基本医疗保险“参保患者医疗服务利用调查”的数据①,将患者分为高/低医疗费用组②,对高费用患者进行“画像”,并提出政策建议。

基于医保数据管理平台的精准控费管理策略与效果分析

随着我国医疗保障制度体系的长足发展,居民基本医疗保险实现城乡统筹,大病保险的全面建立,进一步契合了人民群众对医疗保障的需求。在日益变化的市场环境下,我国医保的制度结构在实践中不断调整,要使改革具有可行性,就要稳定医院的发展与医保控费之间的关系;而部分医院所使用的传统数据处理手段已经不再适用于快速发展时代的社会需求,对新型数据管理平台的研究和投入使用,对于平衡医疗发展和医保控费之间的关系具有实际意义,本文以当下社会大环境为研究背景,对新型数据管理平台的设计水平和投入使用的情况进行分析,通过反馈结果体现该管理平台具有可操作性。

医保数据统计分析在医保费用控制中的应用

作为国家社会保险体系的重要组成部分,医疗保险在推动经济社会发展、保障和改善民生等方面发挥着重要的作用,近年来国家医疗卫生体制改革深入推进,医疗保障范围不断扩大,对医保费用控制方面的关注和要求也在不断提高,本文着重分析了医保数据统计分析在医保费用控制中的应用情况,并提出了具体的建议,以供参考。

再入院比例调整在医保数据计算潍坊市居民脑卒中发病率中应用

目的探讨再入院比例调整方法在医保数据计算山东省潍坊市居民脑卒中发病率中的应用,为医保数据库中慢性病首次发病率的估算提供参考依据。方法收集2016年1月1日—2020年12月31日潍坊市城乡居民和城镇职工医保信息系统数据,以4年为洗脱期计算2020年潍坊市居民脑卒中发病率,计算分性别、年龄、医保类型的次年至隔3年再入院比例调整系数(Ri),采用再入院比例调整方法计算2016—2019年脑卒中发病率,应用Joinpoint模型计算年度变化百分比(APC)分析发病率随年份的变化趋势,并进一步计算标化发病率和不同人群(性别、年龄、医保类型)的发病特征,采用Pearsonχ^(2)检验进行组间比较。结果潍坊市居民次年、空隔1年、空隔2年、空隔3年的缺血性卒中和出血性卒中的Ri依次为15.78%和7.52%、6.09%和1.35%、3.89%和0.89%、2.86%和0.83%;经再入院比例调整后,2016—2020年分别有71.58%、71.49%、70.09%、70.77%、70.92%的缺血性卒中住院患者和89.39%、89.37%、88.92%、88.92%、90.30%的出血性卒中住院患者为新发病例,缺血性卒中和出血性卒中标化发病率分别为542.41/10万和69.36/10万、579.78/10万和69.78/10万、514.82/10万和66.36/10万、531.96/10万和65.16/10万、557.29/10万和65.55/10万。Joinpoint分析结果显示,2016—2020年缺血性卒中发病趋势无显著变化,出血性卒中发病呈下降趋势(APC=–1.78%,t=–3.41,P<0.05)。2016—2020年潍坊市男性居民缺血性卒中和出血性卒中标化发病率分别为女性的1.12~1.20倍和1.26~1.41倍;缺血性卒中和出血性卒中发病率均随年龄增长而上升,缺血性卒中在55~59岁出现拐点,上升速度加快,70~74岁之后变得平缓,出血性卒中无明显拐点;居民医保居民2016—2020年缺血性卒中和出血性卒中发病率依次为515.47/10万和69.01/10万、569.41/10万和69.78/10万、562.87/10万和72.96/10万、611.68/10万和73.60/10万、690.49/10万和79.66/10万,职工医保居民2016—2020年缺血性卒中和出血性卒中发病率依次为468.55/10万和51.25/10万、519.46/10万和58.93/10万、483.71/10万和57.75/10万、496.65/10万和58.85/10万、492.22/10万和55.25/10万,不同医保类型居民比较,居民医保居民缺血性卒中和出血性卒中各年份发病率均高于职工医保居民(均P<0.05)。结论再入院比例调整方法可以通过医保数据库估算脑卒中的首次发病率,通过此方法估算出潍坊市居民的脑卒中发病率较高,尤其是缺血性卒中,但随时间变化无上升趋势,男性、老年人和居民医保居民为该地区脑卒中的重点干预对象。

数据监测与分析在医保领域的应用探讨

目的:探讨数据监测与分析在医保领域的应用。方法:对医保大数据的模型、算法、原理及应用,医保大数据的监测领域与指标,医保大数据的可视化输出等进行综述。结果:医保大数据作为新型生产要素和基础战略资源,对其进行数据监测与分析在医保预算管理、支付、监管等领域发挥着重要作用。结论:建议提高数据的预测功能,加强数据的评价功能,提升数据的辅助决策功能,助力实现医保监管更智能、决策更科学。

南京医保大数据平台在基层医保服务中的应用

南京医保大数据平台发挥数据化引领作用,破解基层治理信息化手段不足难题,结合“15分钟医保服务圈”工作要求,建设开发“医保地图”“街道要情”“社区要情”“政策查询”等模块,为基层经办人员提供街道社区医保医药、医疗信息实时查询,精准定位应保未保人员、困难救助人群,开展工作考评,宣传最新医保政策,助力基层医保工作精细化管理,高质量服务参保群众。

南京医保大数据平台的构建与应用

为破解新医保部门赋予职责和传统管理手段的不匹配、医保基金监管高压和常态化监管手段的不匹配、医保精细化管理和改革落地保障手段的不匹配等问题,南京市医疗保障局建设全流程一站式的医保大数据平台,实现多源异构数据归集,对医保数据进行全面治理,提升数据质量,并基于业务应用需求进行数据加工和多跨协同共享,构建“一数一源”的中枢化数据资产体系和统一的数据分析指标体系,支撑医保数据分析应用和数据价值挖掘。南京医保大数据平台通过全领域数据汇聚、全方位分析展示、全流程监管服务,赋能集中采购、集中结算、医保支付方式改革、医保基金监管等业务,南京地区“群众享实惠、医保提效能、医院获发展、药企得成长”的多赢局面初步形成。

基于DIP、DRG的医保大数据后评价体系研究

在医疗过程中,如何准确、有效地利用患者的基本信息数据、临床数据和业务数据为医保提供有价值的指导至关重要。为深化医改,国家在多个地方推出了DIP和DRG两种不同的支付方式进行试点。文章对广东省某家三级医院(实行DIP支付方式)分别基于DIP和DRG两种支付方式进行了研究,以探索构建医保大数据后评价体系。文章主要运用SWOT方法和工具分析两种支付方式对疾病的分类、疾病的权重、CMI、标准分值、病种费用(即成本)等评价指标,分析病种的权重和盈亏,再通过与医院监测指标数据统计(临床路径和单病种)评价指标联动分析,探索构建医疗保险大数据后评价体系,以实现监测疾病结构和费用监控评价目标,加快医院精细化管理。

数据挖掘技术赋能医保监管——基于上海市医保监管实践

医保监管是医保管理的重点任务,在数据时代,医保大数据的充分应用是推动医保监管能力现代化的有力支撑,也是医保经办管理不可或缺的技术手段。上海市作为国家智能监控示范点,积极探索建立医保安全管理信息平台,应用大数据挖掘新技术建立数据模型,推动数据质量提升及精细化管理水平,有效监管医保基金。本文探讨上海市医保智能监管的建设与发展历程,通过案例分析介绍数据挖掘技术在医保基金监管中的应用,并分享成果与效益以期提供经验与启示。