医保大数据采集与应用.pdf

北京市医疗保险数据应用的实践与探索任玮韬【摘要】利用大数据手段提升医保经办管理工作效率,为管理决策提供支持,最大限度提升医保基金使用效率,成为当下的研究重点.本文以北京市医保经办管理机构将医保数据应用于管理各个层面的有效探索为例,对医保大数据的应用和未来发展方向进行探讨.【期刊名称】《中国医疗保险》【年(卷),期】2018(000)006【总页数】3页(P45-47)【关键词】大数据;医保经办管理;监控;付费方式改革【作者】任玮韬【作者单位】北京市医疗保险事务管理中心北京 100050【正文语种】中文【中图分类】F840.684;C913.7北京市基本医疗保险自2001年启动以来，参保人数由启动初期的城镇职工参保人员的210余万人增长到2017年底城镇职工、城乡居民参保人员近1600万人，医疗保险医疗费用支出从2001年的25亿元增长到2017年的910余亿元。

随着信息化建设的逐步完善，医疗保险医疗费用管理也从原来的只有住院费用电子数据上传，门诊费用手工审核录入发展为全部医疗保险医疗费用电子数据上传，从而实现医保数据全面信息化管理。

随着信息技术在医疗保险领域的广泛应用，医保数据呈现爆炸式增长，产生了丰富的大数据资源。

如何利用数据发掘信息，提高医保经办管理工作效率，为管理决策提供支持，最大限度提升医保基金使用效率，促进和改善民生，成为当下的一个研究重点。

北京市医疗资源丰富，医保结算业务量巨大，通过加强信息化和数据标准化建设，北京市医保经办管理机构不断扩大医保数据在管理中的应用，进行了有效的初步探索与实践。

1 北京市医保数据基本情况1.1 数据组成1.1.1 持卡结算业务数据。

自北京市全面实施持社保卡就医结算起，所有定点医疗机构须使用医生工作站服务参保人员。

无论门诊还是住院，医保持卡结算费用数据均须准确、及时地汇集到医保数据库中。

在采集费用数据的基础上，额外采集住院病案首页数据，并与卫生计生部门共同推进住院病案首页标准化，保证病案信息采集准确，为按病种分组（DRGs）付费打下基础。

大数据在医疗保险中的应用现代科技的高速发展给各个领域带来了前所未有的机遇和挑战，其中医疗保险也不例外。

与传统医疗保险相比，大数据在医疗保险中的应用已经成为可持续发展的趋势，它可以帮助保险公司更好地了解客户的需求，量化风险和提供精准服务。

一、大数据在医疗保险中的现状随着科技的不断进步，保险行业也在不断地尝试使用大数据。

目前，覆盖面广泛、搜集到大量数据的医疗保险已经成为大数据应用的热点。

通过对数据的采集和分析，保险公司可以更好地了解客户的风险状况，量化风险，预测未来的发展趋势。

而且，基于大数据的分析也可以提供更加精准的定价和投保方案，同时在理赔事宜上也更加高效。

二、大数据在医疗保险中的应用领域1. 个人医疗保险对于个人医疗保险，保险公司可以基于客户的年龄、性别、体重、饮食、家族遗传等信息，建立风险模型，从而制定不同的保险计划和费用。

此外，保险公司还可以通过大数据分析，为客户提供更加细致、个性化的健康管理建议，提醒他们预防疾病。

2. 健康管理大数据技术也有助于保险公司提供更加全面、精确的健康管理服务。

通过对客户的健康数据进行分析，保险公司可以帮助客户更好地管理自己的健康状况，合理规划自己的医疗保险以及风险控制。

例如，保险公司可以向客户提供健康管理建议、向客户推荐健康课程、提供在线医疗咨询服务等。

3. 健康险和长期护理险对于健康险和长期护理险，大数据的应用显得尤为重要。

通过对客户的健康数据进行深度分析，保险公司可以更好地了解客户的健康状况，制定更加精确的保险计划，同时也可以帮助客户更加科学地控制风险、降低保险成本。

三、大数据在医疗保险中的前景从目前的应用情况来看，大数据在医疗保险中的应用有着广阔的前景。

在未来，随着人工智能、云计算、物联网等技术的不断发展，大数据应用的范围将会更加广泛，也将为医疗保险行业带来不可限量的机遇。

首先，在信息核实和匹配方面，大数据与人工智能的联用可以提高信息匹配精度、减少信息错误率、提高数据分析和风险评估能力，更全面、更快速地医险理赔，客户的投保及理赔过程得到了更好的保障和更高效的维护。

医保信息采集方案1. 引言医保信息采集是指收集和记录与医保相关的数据和信息的过程。

医保机构需要采集各类信息，以便进行统计分析、制定政策和规划以及提供决策支持。

本文档旨在提供一个医保信息采集方案的概述，包括采集目标、数据收集方式、数据存储和保护措施等方面。

2. 采集目标医保信息采集的目标是获取准确、全面的医保数据，以支持医疗卫生管理部门的工作。

具体的采集目标如下：1.收集个体参保人员的基本信息，包括姓名、性别、年龄、身份证号码等；2.记录参保人员的医疗费用信息，包括就诊时间、医疗机构、就诊科室、用药情况、费用明细等；3.统计医保基金的收入和支出情况，包括参保人员的缴费金额、报销金额、医疗机构的结算金额等；4.分析医保资金的使用情况，包括药品费用、治疗费用、住院费用等的占比和趋势。

3. 数据收集方式医保信息的采集与医保机构和医疗机构之间的信息交换息息相关。

目前，主要的数据收集方式有以下几种：3.1. 电子数据交换医保机构可以通过与医疗机构建立电子数据交换接口，实现医疗费用信息的实时传输。

这种方式可以提高数据的准确性和时效性，减少数据录入的工作量。

3.2. 纸质表格填写某些医疗机构可能没有接入电子数据交换系统，仍然采用纸质表格填写的方式进行医疗费用信息的采集。

医保机构需要收集填写完整的表格，并进行数据录入和整理。

3.3. 在线数据填报为提高效率和准确性，医保机构可以提供在线数据填报系统，医疗机构和参保人员可以通过该系统进行医疗费用信息的填报。

医保机构可以设定数据格式和验证规则，确保数据的准确性。

4. 数据存储和保护医保信息的存储和保护是保证数据安全和隐私的重要环节。

以下是一些常见的数据存储和保护措施：4.1. 数据存储方式医保信息可以采用关系数据库进行存储，也可以使用分布式存储系统进行大数据的存储。

关系数据库能够提供结构化的数据管理和查询功能，而分布式存储系统具备高可靠性和可扩展性。

4.2. 数据备份和恢复医保机构应定期进行数据备份，并建立一套可靠的数据恢复机制。

医疗大数据的采集与分析研究随着科技发展和医疗技术的不断提高，医疗服务日益精细化。

而医疗大数据的采集与分析，已成为未来医疗服务转型升级的重要推动力。

一、医疗大数据的意义医疗大数据的意义在于其能够收集和整合大量的医疗信息，如患者基本信息、疾病诊断和治疗方案、医疗机构和医生信息等，形成系统化、标准化的数据库，为医疗服务提供更为精准、有效的指导和决策。

其中，数据挖掘与分析技术，可对医疗大数据中的科学规律及潜在价值进行有效的发掘，得到更深层次的知识和见解，为未来的医学科研和创新提供有力的支持。

二、医疗大数据的采集方式医疗大数据的采集方式多种多样，如：患者诊疗记录、医疗机构管理记录、电子健康记录、医保事务记录、实时监测数据等。

这些数据来源的质量和数量自然相差巨大，因此，采用适当的数据整合和分析方法，进行质量控制和优化处理，是提高数据价值和可靠性的重要一环。

三、医疗大数据的分析技术医疗大数据的分析技术主要包括：数据清洗、数据挖掘、数据建模等，在不同的医疗应用场景下，还有各种贴合的新技术和方法。

例如，机器学习、人工智能、自然语言处理等，这些技术手段可以帮助医学界更全面高效地挖掘数据，形成新的概念、新的视角、新的思维方式，以及未来研究和创新的动力。

四、医疗大数据的应用领域医疗大数据的应用领域十分广泛，其中医学和公共卫生领域是最重要的部分。

医学领域，如：机器人手术、基因研究、个性化药物研发等，都需要大数据的支持和参考；公共卫生领域，如传染病爆发控制、药物管理、诊疗方案评估等，也需要大数据技术的支持和参考。

此外，医疗健康管理、医疗质量监管、医保管理等，也能通过大数据技术实现更为精细化和可持续的发展。

五、医疗大数据的未来发展趋势医疗大数据的未来发展趋势，可以预见有以下几个重要方向：1、更深入的数据挖掘和分析技术的研究；2、更严密的数据安全保障和隐私保护机制；3、更好的数据共享与交流平台的建设；4、更广泛的医学交叉学科合作和合作研究等。

医疗行业：医疗大数据分析与应用方案第一章：绪论 (3)1.1 医疗大数据概述 (3)1.2 医疗数据分析的重要性 (3)1.3 医疗大数据分析的发展趋势 (3)第二章：医疗大数据采集与处理 (4)2.1 医疗数据来源及采集方法 (4)2.1.1 医疗数据来源 (4)2.1.2 医疗数据采集方法 (4)2.2 医疗数据预处理 (4)2.2.1 数据清洗 (4)2.2.2 数据整合 (4)2.2.3 数据规范化 (5)2.2.4 特征提取 (5)2.3 医疗数据质量保障 (5)2.3.1 数据质量控制 (5)2.3.2 数据安全与隐私保护 (5)2.3.3 数据质量管理 (5)第三章：医疗大数据分析与挖掘技术 (5)3.1 数据挖掘基本算法 (5)3.1.1 决策树算法 (5)3.1.2 支持向量机算法 (6)3.1.3 聚类算法 (6)3.1.4 关联规则算法 (6)3.2 医疗数据挖掘方法 (6)3.2.1 文本挖掘 (6)3.2.3 生物信息学挖掘 (6)3.3 医疗大数据挖掘应用案例 (6)3.3.1 疾病预测 (7)3.3.2 药物推荐 (7)3.3.3 疾病分型 (7)3.3.4 疾病传播监测 (7)3.3.5 基因突变分析 (7)第四章：医疗大数据在临床决策支持中的应用 (7)4.1 临床决策支持系统概述 (7)4.2 基于医疗大数据的临床决策支持模型 (7)4.3 临床决策支持系统的应用案例分析 (8)第五章：医疗大数据在疾病预防与控制中的应用 (8)5.1 疾病预测与风险评估 (8)5.2 疾病监测与预警 (9)5.3 疾病预防策略制定 (9)第六章：医疗大数据在医疗资源优化配置中的应用 (9)6.2 基于医疗大数据的资源优化模型 (10)6.3 资源优化配置应用案例 (10)第七章：医疗大数据在医疗健康管理中的应用 (11)7.1 个人健康管理 (11)7.1.1 数据来源与采集 (11)7.1.2 健康评估与风险预测 (11)7.1.3 个性化健康管理方案 (11)7.2 群体健康管理 (11)7.2.1 群体健康数据挖掘 (11)7.2.2 疾病监测与预警 (11)7.2.3 健康教育资源整合 (11)7.3 健康管理服务体系建设 (11)7.3.1 健康管理平台建设 (11)7.3.2 健康管理人才队伍建设 (12)7.3.3 政策法规与标准制定 (12)7.3.4 健康管理服务模式创新 (12)第八章：医疗大数据在医疗政策制定与评价中的应用 (12)8.1 医疗政策制定 (12)8.1.1 引言 (12)8.1.2 数据来源与处理 (12)8.1.3 应用案例分析 (12)8.2 医疗政策评价 (13)8.2.1 引言 (13)8.2.2 评价指标与方法 (13)8.2.3 应用案例分析 (13)8.3 政策效果评估与优化 (13)8.3.1 引言 (13)8.3.2 评估与优化方法 (13)8.3.3 应用案例分析 (13)第九章：医疗大数据在医疗行业监管中的应用 (14)9.1 医疗行业监管现状 (14)9.1.1 监管体系概述 (14)9.1.2 监管挑战 (14)9.2 基于医疗大数据的监管策略 (14)9.2.1 数据采集与整合 (14)9.2.2 数据挖掘与分析 (14)9.2.3 监管决策支持 (15)9.3 监管效果评价与改进 (15)9.3.1 监管效果评价指标 (15)9.3.2 监管效果评价方法 (15)9.3.3 监管改进策略 (15)第十章：医疗大数据安全与隐私保护 (15)10.1 医疗大数据安全风险 (16)10.3 安全与隐私保护的最佳实践 (16)第一章：绪论1.1 医疗大数据概述信息技术的飞速发展，医疗行业正面临着数据量的急剧增长。

大数据技术在医疗行业的运用及案例分析第1章大数据与医疗行业概述 (3)1.1 大数据概念及其在医疗领域的应用 (3)1.1.1 大数据概念 (3)1.1.2 大数据在医疗领域的应用 (3)1.2 医疗行业发展趋势与大数据技术的融合 (4)1.2.1 医疗行业发展趋势 (4)1.2.2 大数据技术与医疗行业的融合 (4)1.3 国内外大数据医疗政策与发展现状 (4)1.3.1 国外大数据医疗政策与发展现状 (4)1.3.2 国内大数据医疗政策与发展现状 (4)第2章医疗大数据的类型与来源 (5)2.1 医疗大数据的分类 (5)2.2 医疗大数据的主要来源 (5)2.3 医疗大数据的存储与管理 (5)第3章大数据技术在医疗行业的应用场景 (6)3.1 精准医疗与疾病预测 (6)3.1.1 疾病风险评估 (6)3.1.2 病因分析 (6)3.1.3 精准医疗 (6)3.2 临床决策支持系统 (6)3.2.1 电子病历分析 (6)3.2.2 临床路径优化 (7)3.2.3 跨科室协作 (7)3.3 药物研发与基因组学 (7)3.3.1 药物靶点发觉 (7)3.3.2 药物再定位 (7)3.3.3 基因组学分析 (7)3.3.4 药物不良反应监测 (7)第4章医疗大数据分析技术 (7)4.1 数据挖掘与机器学习 (7)4.1.1 疾病预测与风险评估 (7)4.1.2 病因分析与治疗推荐 (7)4.1.3 药物研发与筛选 (8)4.2 深度学习在医疗大数据中的应用 (8)4.2.1 医学图像识别与分析 (8)4.2.2 基因组学与生物信息学 (8)4.2.3 自然语言处理 (8)4.3 医疗数据可视化与交互分析 (8)4.3.1 数据可视化 (8)4.3.2 交互分析 (8)第5章医疗大数据安全与隐私保护 (9)5.1.1 医疗大数据安全挑战 (9)5.1.2 医疗大数据安全策略 (9)5.2 数据脱敏与隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏技术 (10)5.2.2 隐私保护技术 (10)5.3 医疗数据共享与开放 (10)5.3.1 医疗数据共享与开放的安全问题 (10)5.3.2 医疗数据共享与开放的应对措施 (10)第6章智能医疗设备与物联网技术 (11)6.1 智能医疗设备概述 (11)6.1.1 定义与分类 (11)6.1.2 发展历程 (11)6.1.3 应用现状 (11)6.2 物联网技术在医疗领域的应用 (12)6.2.1 患者监护 (12)6.2.2 药品管理 (12)6.2.3 医疗资源优化 (12)6.3 医疗设备数据采集与分析 (12)6.3.1 数据采集 (12)6.3.2 数据分析 (12)6.3.3 应用案例 (12)第7章医疗大数据平台构建与运维 (13)7.1 医疗大数据平台架构设计 (13)7.1.1 总体架构 (13)7.1.2 数据层 (13)7.1.3 服务层 (13)7.1.4 应用层 (13)7.2 医疗数据集成与交换技术 (13)7.2.1 数据集成 (13)7.2.2 数据交换 (14)7.3 大数据平台运维与优化 (14)7.3.1 运维管理 (14)7.3.2 功能优化 (14)第8章大数据在医疗行业的管理与决策支持 (14)8.1 医疗资源优化配置 (14)8.1.1 医疗资源分配现状 (14)8.1.2 大数据在医疗资源优化配置中的应用 (15)8.1.3 案例分析 (15)8.2 医疗质量管理与绩效评估 (15)8.2.1 医疗质量管理的重要性 (15)8.2.2 大数据在医疗质量管理中的应用 (15)8.2.3 案例分析 (15)8.3 医疗保险与费用控制 (15)8.3.2 大数据在医疗保险费用控制中的应用 (16)8.3.3 案例分析 (16)第9章大数据在医疗行业的典型应用案例分析 (16)9.1 疾病预测与风险评估 (16)9.1.1案例一：基于大数据的糖尿病预测 (16)9.1.2案例二：大数据在心血管疾病风险评估中的应用 (16)9.2 药物不良反应监测与预警 (16)9.2.1案例一：基于大数据的药物不良反应监测 (16)9.2.2案例二：大数据在疫苗不良反应监测中的应用 (16)9.3 智能诊断与远程医疗 (17)9.3.1案例一：基于大数据的肺癌早期诊断 (17)9.3.2案例二：大数据在远程医疗中的应用 (17)第10章医疗大数据未来发展趋势与展望 (17)10.1 医疗大数据技术发展趋势 (17)10.1.1 数据来源多样化 (17)10.1.2 人工智能技术深度应用 (17)10.1.3 区块链技术保障数据安全 (17)10.2 医疗行业创新与大数据应用 (17)10.2.1 智能诊疗 (17)10.2.2 智能健康管理 (18)10.2.3 药物研发 (18)10.3 大数据在医疗领域面临的挑战与对策 (18)10.3.1 数据质量与完整性 (18)10.3.2 数据隐私与安全 (18)10.3.3 人才培养与政策支持 (18)第1章大数据与医疗行业概述1.1 大数据概念及其在医疗领域的应用1.1.1 大数据概念大数据指的是在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集合。

双击“信息采集.exe”，出现信息采集窗口。

1、点“单位信息录入”，出现下面窗口，输入单位信息。

2、点“个人信息录入”，出现下面的窗口，在该窗口中录入参保个人信息。

3、点“人员信息管理”，出现如下窗口。

在窗口中点下面的“个人打印”，出现下面的花名册窗口。

在“人员信息管理”窗口中点下面的“单位打印”，出现下面的单位信息登记表。

在“人员信息管理”窗口中点下面的“汇总”，出现下面的人员情况汇总表。

在“人员信息管理”窗口中点下面的“修改”，可以修改某个人的参保信息；点“删除”，可
以删除某个人。

4、点“单位信息报盘”，在出现的窗口中选某个位置（如U盘），点确定后，生成报盘文件，然后把该文件拷到U盘，送到医疗保险管理机构。

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