慢性病管理应充分利用大数据

原标题：慢性病管理应充分利用大数据

随着大数据技术的日益成熟，医疗卫生行业产生了大量数据，为提供覆盖面更广、保障深度更高的医疗服务增加了可能性。但由于医疗卫生行业存在数据量大、数据结构复杂、数据分布碎片化的特征，使得传统数据处理软件和数据管理方法难以发挥作用，如何利用好医疗大数据，即如何获取、存储、处理和分析各种形式的海量健康数据，并及时向用户提供有意义和有价值的信息显得尤为重要。

目前，大数据技术主要指利用物联网、区块链、云计算、人工智能等前沿信息技术存储并关联整合居民电子健康档案数据、临床路径数据、医保费用支付结算数据等多类型个体微观数据。大数据技术应用于慢性疾病管理的创新实践，有利于优化医疗资源的配置效率，提高医疗服务质量和效率，实现对医疗过程和医保基金的风险管理。通过整合、驱动和赋能基层医疗卫生机构，实现对慢性病患者的签约并建立电子健康档案，并对慢性病患者进行分层并制订方案，对慢性病管理进行激励与考核，为实现对慢性病的有效管理提供了可能，不仅能保障慢性病患者的医疗需求和健康权益，还能节约医保基金，实现医疗保险基金的可持续发展，助力“健康中国”的实现。

慢性病全流程管理痛点

慢性病管理是一项全流程管理，包括前期健康干预，患病后的临床诊治、保健康复、并发症的预防与治疗等，依赖预防、保健、医疗等多领域医护团队的协作。当前，我国尚未建立起针对慢性病的全流程管理模式。我国医疗卫生服务供给体系仍呈现“重治轻防”的特征，医疗设备、医学人才等集聚在城市三级医院，社区卫生服务中心、乡镇卫生院等基层医疗卫生机构服务能力弱，加之长久以来居民对基层医疗卫生机构的不信任，慢性病患者往往涌向城市或县区的高等级医院。然而，综合性医院普遍缺乏慢性病长期管理制度，不仅给患者带来高额的医疗费用，也不利于后期跟踪、随访和康复管理。

第一，医疗服务体系碎片化，不利于开展以患者为中心的慢性病管理服务。慢性病治疗路径相对规范化、标准化，慢性病管理的重点在于前期干预和后期患者行为依从。我国医疗服务体系以急性疾病治疗为重心，医疗设备与优秀人才集聚在高等级公立医院，公立医院和基层医疗卫生机构间协作需进一步加强，建立以患者为中心的疾病预防、干预、诊断、治疗和康复护理等全周期服务体系。开展家庭医生签约服务制度试点的地区为签约人群提供健康指导服务还不足，缺乏合理的支付制度及考核机制设计，存在慢性病患者后期康复服务不足、服务积极性不高等问题。jinshizu.com

第二，基层医疗卫生机构服务能力弱，医疗服务定位不明确。由于医护人员不足、居民信任度低等原因，现阶段一些基层医疗卫生服务机构仅充当“社区大药房”角色，支付能力强的群体涌入高等级医院就医，支付能力弱的群体则很少寻求医疗服务，基层医疗卫生机构的前期健康指导、后期康复护理等职能发挥不充分，导致医疗卫生资源配置效率不高。

第三，基层门诊慢性病支付缺乏监管。我国医保基金监管重点集中在住院费用，这是因为医保统筹基金主要用于支付住院费用，门诊费用大多由个人账户或自费支付。同时，门诊费用的监管难度要高于住院费用。随着人口老龄化及疾病谱的转变，慢性病患者日益在门诊产生巨大医疗费用，医保基金用于门诊慢性病的支付压力逐年增加。

整合驱动赋能

目前，随着大数据技术的发展，我国积极探索大数据技术在民生领域的运用，为实现慢性病的有效管理提供了可能性，不仅能保障慢性病患者的医疗需求和健康权益，而且可以节约医保基金。

第一，大数据技术整合。利用大数据技术整合健康——医疗——财务综合大数据，将居民电子健康数据（体检数据）、临床路径数据（HIS诊断、检验、检查、用药、床位、护理等数据）与医保支付数据（明细数据）进行关联整合，做到精准匹配、精确管理。在数据整合与匹配过程中，运用区块链技术对数据进行加密处理，保障公民健康数据的隐私安全。同时，数据匹配整合后通过对数据清洗，利用半方差、Bootstrapping等方法，从中辨别异常就诊、异常支付数据，实现费用异常值筛查。构建智能审核数据平台，发挥区块链去中心化和公开透明的特性，实现数据实时、可追溯、完整的动态匹配计算，弥补基础数据长期分离、静态计算和系统性偏差等缺陷，从而优化医疗资源配置，遏制过度医疗行为，保障患者健康。

第二，大数据技术驱动。通过大数据技术对慢性病患者进行分层管理并制订方案，进行系统性偏差矫正和数据清洗纠偏，保证医疗数据的真实性和完整性。通过区域内居民健康筛查，加强慢性病预防及早期管理。对已经确诊慢性病的人群及重症人群，健康管理的目标是减少住院，通过门诊用药指导、定期检查等方式，减少其重症发病率。对于慢性病前期潜在人群，以健康生活方式引导为主，必要时可进行门诊用药指导，减少发病率。例如，根据患者血糖水平、糖尿病并发症及合并症等情况将患者分为高危层、中危层、平稳层三级，对不同层级的患者采取不同程度的干预措施。同时，基于慢病管理的医疗服务定价，可采用迭代平均值、深度学习等方法实现动态调整，建立医保付费基础上的智能定价与风险管理，对医保基金的使用形成有效监管。jinshizu.com

第三，大数据技术赋能。通过大数据技术赋能基层医疗卫生机构，实现慢性病管理的激励与考核。实现慢性病有效管理，需要依托三级医院专业医师、社区医院全科医生、药师、护理人员等全方位配合。医联体/医共体的建立有助于整合区域医疗资源，提高慢性病患者的诊疗效率。在医联体/医共体内，慢性病患者能够享受双向转诊、检验检查结果互认、专家社区坐诊、远程会诊等便捷的优质诊疗服务。目前，由于临床过程的复杂性和信息的不对称性等原因，对医院医疗过程的监管比较困难。随着大数据技术的发展，“区块链+医疗大数据”实现了不可篡改、可追责和可监管。根据基层医疗卫生机构每年的检查、治疗和用药情况实行按人头定额付费，通过推行“结余留用，合理超支共担”的激励政策，鼓励社区卫生服务中心进行科学化、精细化管理。考核既包括医学技术标准，又包括经济费用标准，对基层医疗卫生机构的慢性病管理人员进行监督与考核，形成合理的激励机制。

文：中国人民大学劳动人事学院 李乐乐

编辑：刘也良

审核：孔令敏 张士国

制作：中小卫3号返回搜狐，查看更多

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