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基本医疗保险医疗服务大数据决策支持系统

利用大规模并行化数据管理、分析技术,基于医疗保险数据在构建本地DRGs体系的基础上对医疗费用、医疗质量及服务能力进行分析,对定点医疗机构及医务人员医疗行为效率进行评价,并在基金支付方式改革、分级诊疗等关键政策制订中提供决策支撑,达到基本医疗保险基金精细化管理的目的。

系统是基于本地化DRGs体系的、高度集成的数据管理平台,能够快速对本地医疗配置资源进行横向比较评价,并将其评价结果应用在支付方式、分级诊疗等政策论证中。系统具有数据管理、业务分析、政策推演等一体化的特征,适合于医保管理和经办机构使用。

一、特点

①医保大数据多维度统计展现

海量数据的统计分析,可以得到当地医保基金总量、基金结构、覆盖报销人次、医疗机构基金使用分布、病种基金使用分布等较为宏观的数据及其变化趋势。

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 ②灵活可配置的质效评价体系

融合医疗费用、医疗质量、服务能力等多项指标,建立定点服务机构基金使用评价体系和方法,逐步实现医保基金支付方与医疗服务提供方之间的信息对等。

为了让评价结果更加全面、权重更加科学,我们引入费用、质量及服务能力等多项指标的同时,也设计了动态可调的权重体系,使用相对排名方法对医疗机构基金使用效率、医务人员基金使用行为一致性进行科学评价。指标权重不仅可以进行动态的调整,而且还将专家评定纳入到权重体系,形成专家权重库,在进行评价时使用与之相对应的、合理的指标权重,并通过机器学习不断改进、持续优化权重体系。

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 ③DRG分组付费改革决策辅助

基于多种付费方式结合的支付模型库进行快速推演,以提高支付方式改革的针对性、有效性、可行性。

适合度评价模型能够从统计意义上比较DRG组之间的稳定性,它很大程度上反映了不同医疗机构对同组病人治疗结果的相似程度,在没有规范的临床路径支撑下,医疗机构间的结果越相似,越有利于在该DRG组实施付费改革。

对于设定的、作为付费改革试点的DRG组,系统在测算出推荐付费金额及合理区间的基础上,还进一步推演出该DRG组的付费调整对参保人、医疗机构及基金总量的潜在影响。

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 ④分布式存储下的并行计算技术

系统采用Hadoop 系统分布式存储与并行计算构架。Hadoop 基于每个从节点上的本地文件系统,构建一个逻辑上整体化的分布式文件系统(HDFS),以此满足大规模可扩展的分布式数据存储功能。同时对存储在HDFS 中的大规模数据进行并行化的计算处理,提供MapReduce 的并行化计算框架。有效管理和调度整个集群中的资源,完成并行化程序的执行和数据处理,使每个资源尽可能对本地节点上的数据进行本地化计算,以此提高系统整体的处理性能,满足大数据管理、分析、应用的技术要求。

二、技术架构

依托软信大数据一体机,集数据计算平台、系统管理监控、数据挖掘分析、结果可视化呈现以及行业大数据应用接口等功能于一体,以灵活定制、高拓展、简便易用的特性帮助用户从容应对大数据的挑战,从而摆脱基于大数据的分布式计算、数据库配置、机器学习、可视化呈现等繁琐的工作,以更加迅速、简便的获取业务决策依据。软硬一体化平台实现了海量数据存储与运算两者的有效整合,无论是结构化数据和非结构化数据,都有相应手段能应对和支撑,提升了数据分析效率和决策价值。

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