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来源：中国医疗保险 廖化
每个人对大数据的理解并不太一样，有说是一个数据集合，有说是一种思维，还有说是一种技术。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），给了官方的定义：大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
《纲要》发布以后，国内大数据价值显现，进入到快速发展阶段。但共享和安全是并行的，由于国内健康大数据主要集中在公立医院和医保的信息系统，属于公有机构数据，有许多安全和使用限制，还存在比较大的政策和数据采集端的障碍。虽然互联网和数据挖掘等新技术的发展为大数据提供了技术基础，但我国现有健康大数据的发展更多停留在理论模型和实验研究的阶段，真正能够应用的少之又少。
日前，在《中国医疗保险》杂志社举办的“互联网+医疗保障”论坛上，杂志社社长郝春彭以“互联网+医保大数据的应用”为题，系统介绍了我国医保大数据的发展情况，有成绩更有不足，阐述了医保大数据应用的价值和意义，并提出了殷切的建议。
一．基本医保数据以及它的应用现状
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信息化建设
金保工程是国务院主导的十二个金字头重大工程之一。金保工程一期主要搭建了社会保险的核心平台，覆盖了全国各个统筹地区，建立了相应的网络架构。二期进行了升级优化，实现了逻辑集中和全国数据的交换共享。目前，全国统一标准的社保卡已发放11.2亿张，覆盖了超过全国70%多的人口，同时第一张电子社保卡也已签发，社保服务能力大大提升。
国家异地就医结算系统已对接所有省级平台和统筹地区，将9000多家定点医疗机构纳入结算平台，实现了医保经办业务的部、省、市三级系统的数据实时传送和上下联动。
截止到2017年4月底，超过320个统筹地区开展了医疗服务智能监控工作，占全国地市级统筹地区的84%。逐步促进基础信息的标准化和数据交换的实时性，扩充数据的内容和形式，为医保智能监控提供技术支持。
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数据资源
医保数据内容方面，主要包括参保数据、支付数据、管理数据等。参保数据主要是参保人个人基本信息，比如年龄、就业信息、收入信息、家庭信息。支付数据包括参保患者享受医疗服务的各种信息，能够比较完整地记录他的就医行为，是医保信息系统里比较重要也比较独特的数据环节。管理数据主要是基于现有参保数据和支付数据提炼出来的能够支持医疗保险决策和管理的一些数据，包括各个层级的基金收支、费用、病种各方面的信息等。还有一些其他数据，比如社会上的共享数据和提供科研支持的一些内容。
数据积累方面，首先，分散在各地信息系统中积累的历年参保及支付数据已是海量。其次，在国家层面主要是社保中心信息中心对基金运行情况进行数据收集以及联网指标的数据上报。同时，中国医疗保险研究会经国家统计局批准，每年会从全国各统筹地区中抽取50万人次的住院数据和600万人次的门诊数据，来对医疗保险的支付行为、消费行为进行详细的数据分析。根据对这些数据的分析，每年会出相应的药品、医疗服务和高值耗材的使用分析报告，同时为医疗保险药品目录评审和药品谈判提供一些数据和技术上的支撑。
数据质量方面，并没有在国家层面有一个统一的医疗信息系统，而是各地自行组织开发，包括各个医院之间的信息系统也是各个医院组织开发，所以，我国医保在整体数据提升和标准化、统一化方面进展得比较缓慢。
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数据应用
在部一级，主要用来了解全国总体情况，把握形势发展，制定宏观政策以及为部分专项工作提供数据支撑，比如医保支付方式改革、药品谈判等等，并没有形成应用规模以及固定的体系，更谈不上大数据应用。
在地方实践方面，主要的应用体现在审核结算管理和支付方式改革上。部分地区建立了相关的知识库以及机器自我学习，去推进医保的智能审核。同时，在制定支付方式方面很多地方迈出了自己的第一步。
其他应用，比如配合公安部门进行人口普查、人口登记，以及相关社会保障、医疗卫生领域学术研究等。
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数据管理
主要是对数据安全方面进行监管，而在数据应用方面缺少指导。对社保大数据的应用，要受到《社会保险法》、《社会保险个人权益记录管理办法》和《人力资源和社会保障数据中心数据库安全管理规范（试行）》等几个规定安全方面的约束。所以，限于体制方面的原因，公有机构的数据分析能力跟市场上的数据分析能力还有很大差距，像阿里巴巴、腾讯、百度等等，在大数据方面已经有非常好的基础和水平。但受数据安全和各个方面的约束，我们却没有办法把这些数据请市场上的机构进行应用拓展，这在很大程度上限制了我国医保大数据的应用发展。
我国医保部门具备大数据应用的优势和基础，特别是下沉在各个地方医疗保险信息系统中的参保患者个人信息和他的支付数据，应该说具备非常大的社会应用前景和商业价值。但传统的信息化和数据体系建设在大数据时代需要进一步完善，原有的数据体系和信息化架构不一定适应新形势的发展，需要做相应的改进，特别是在大数据时代的思维方式、工作逻辑可能都要相应地改变。我们的医保大数据应用还没有形成体系，更多是安全上的安排，缺乏应用方面的指导，这也是我们国家在政策层面需要努力解决和突破的方向。
二．基本医保大数据应用价值
应用价值主要包括业务应用、社会应用以及战略应用。
在业务应用方面，最首要的是为政策制定和完善提供数据支持。传统完善政策的方法，需要政策研究、地方试点、建立模型等，花费很长时间和代价才能设计一个政策出来。但在大数据应用以后，它的逻辑会发生很大变化，特别是在数据挖掘和机器学习方面的应用，很多东西通过大数据计算可以直接得出相应的结果。比如医疗技术研发领域，很多东西是算出来的并不是想出来的。
提升管理水平，我们可以应用大数据高维聚类分布式算法，制定出更加精准的政策，比如医保支付标准。
优化服务体系，可以通过大数据优化整个服务流程，给患者提供一些更加精准的医疗服务建议，对整个医疗服务体系进行优化。
在社会应用方面，更多强调的是数据规范之后能够提升包括医疗保险在内整个社会治理的水平，通过数据分析，形成对整个社会现状的判断，对未来发展的预测以及社会治理方面的改进。
在战略应用方面，大数据在提升医疗保险制度的地位，提升参保人对医保制度的用户黏性，提升医疗保险的公平性、可及性，实现医疗保险对医疗资源配置的引领作用和社会治理等方面，都有非常大的战略意义。
三．基本医保大数据应用的关键问题
1.准确认识和定位。任何一项技术都有其发展周期，必须认识到技术周期对我们整个医保事业的影响，特别是短期、长期影响的战略评估，一定要在更高的站位对我们的数据进行评估，对未来作出更好的战略规划。
2.转换传统思维方式。数据就是价值，特别是社保数据，其实也是国家的一项战略资源。我们应该给予足够的重视，把它的价值发挥好。如果仅仅出于安全的考虑就封禁起来，就得不偿失了，也不是我们建立大数据体系的初衷。
此外，为了让社会各界能够更方便的获取我们的数据，需要打破现有机构对机构的数据获取方式（医保机构和医疗机构之间的数据交换），尝试通过多渠道获取和提供数据，让数据渠道更加多元化。
我们的管理型思维要向服务型思维转变，因为我们是为了提升我们的社会服务水平，而不是为了管着什么。
3.选择适宜发展模式。数据的归集并不是简单的数据集中，应更好地利用现有的云技术，利用网络整合现有资源，让数据上下联动起来，让地方享受到大数据带来的红利。
4.注重基础标准建设。最重要的是基础标准的建设和加强，没有统一的基础标准，数据的采集、分析和应用也就无从谈起。
5.处理好安全与应用关系。安全当然很重要，但它是一个管理问题，不能因噎废食忽略它的数据价值。
四．基本医保大数据应用政策建议
1.制定行业大数据发展规划，特别是社保数据作为一项数据的战略资源，一定要站在更高的位置上提出自己的大数据发展规划。
2.建立全国统一的社会保险云平台，通过云技术把现有的数据尽可能地归集汇总，做好采集分析，让它发挥更大的效应。
3.扩展数据统一的信息标准，多渠道获取现有数据，而不是依赖原有的机构对机构的数据传输方式。
4.建立大数据应用和管理体系，允许社会力量积极参与，发挥大数据应用价值，避免大数据尘封在公有机构数据库里而得不到应用。最重要的是我们要对应用管理方面作出相应的政策指导，充分发挥社会的活力。
医保大数据是个“大金矿”，拥有无穷的价值，如何开发是摆在我们面前的重要课题。
