让数据说话！深圳构建智慧医保数据治理蓝图

　　随着我国医保制度不断完善，越来越多的人开始参保。但由于城乡流动和职业、身份变动等原因，有的人会在工作地和老家重复参保，或同时参保职工医疗保险和居民医疗保险。根据《广东省基本医疗保险参保管理经办规程》，此类问题属于跨区域、跨制度重复参保，如不及时进行清理，可能影响参保人正常享受医保待遇。

　　在重复参保清理时，上级下发数据显示，深圳市疑似重复参保率偏离正常值。后经深圳市医疗保障局（以下医保局）数据比对，发现重复参保群体中，92%为“居职转换”出现跨居民、职工医保参保，仅有8%在多地重复参加职工医保。该局积极向上反映，助力上级部门优化认定规则。

　　通过数据治理，目前深圳重复参保清理工作进展顺利，原在异地有参保数据的人员中，“居职转换”参保人已全部正常享受医保待遇，重复参保问题在短时间内解决率超过93.2%。这是深圳医保局激活数据动能，做到施策循数的一个缩影。

　　数据，是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，也是数字经济发展的关键生产要素。而在医保行业，数据更是反映医保改革发展成效的“晴雨表”。

　　截至2023年10月，深圳市参保人已经超过1700万，全市医保定点医药机构超过8000家。为深化数据要素市场改革，深圳医保局将数字化转型作为前瞻性、基础性工作来抓，全力攻坚智慧医保“1136工程”（一个支撑底座、一个指挥中心、三个服务平台、六大智慧应用）。

　　在此过程中，该局携手华为推进“首席数据官”试点工作，建立起了“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的工作机制。以前分散在不同平台的百亿条数据现在已经“有家”，它们集中“跑”在深圳医保数据中心上，未来，它们将通过一个个具体应用，发挥出自己应有的价值，为深圳医保高质量发展添动力。

　　“一站汇聚”百亿条数据

　　走进位于荣超商务中心的深圳市医保局，指挥中心的智慧医保大屏上实时滚动着深圳全市医保相关的各项数据。有了这块大屏，可以全面掌握、实时监测参保缴费、就医结算、基金监管、机构管理、公共服务等各项业务情况：

　　通过一笔笔刷卡支付行为，能监测医保业务运行情况，加强对医院的监管，保障医保业务的安全性；大屏上展示的多维度服务矩阵和线上线下办理渠道，是深圳为参保人提供便捷医保服务的整体呈现；通过药品集采情况，可以看到老百姓享受了哪些质优价廉的药品；医保数据分析系统全面反映医保数据的趋势走势和问题，通过参保人数、基金运行状态、异地就医情况等，为政府提供决策支持，加强医疗资源建设，提升诊疗水平……

　　“医保数据是活跃度最高的，深圳每天的医保结算量差不多有40万笔”，深圳市医保局相关负责人说，深圳医保仅结算数据约占广东省政务云数据量1/9。

　　然而，因各种原因，深圳医保业务数据分散在省、市政数部门数据资源中心和深圳社保部门，卫生健康、医疗救助、药品耗材招采等数据需要通过共享方式获取。面对如此庞大而分散的数据，开展数据治理、释放数据价值，提升医保数据赋能医保改革、管理和服务能力，是推进深圳智慧医保建设、深化医改、引领医保事业高质量发展的必然要求。

　　近年来，深圳全力推动建立医保数据中心，推动多源头数据整合，联动省市医保专网、人社网、政务外网等多张网络，实现分散在国家医保信息平台、社保五险征收系统、药品交易平台、耗材交易平台的医保相关业务数据全量汇聚到深圳医保数据中心，为医保数据治理、碰撞、分析打下坚实基础。

　　2021年8月，深圳出台了《深圳市首席数据官制度试点实施方案》，深圳市医保局成功获批成为全市8家首席数据官试点单位之一。去年以来，深圳市医保局牵手华为深入推进该项工作，基于华为云原生数据湖+数据仓库、湖仓一体协同技术，以及华为数据治理方法论和一站式数据治理平台，搭建了深圳医保数据湖。

　　“‘入湖’的时候，我们发现，深圳医保历史数据总量已经过百亿条，每天新增数据量也在百万条”，深圳市医保局相关负责人说，如今通过一块智慧医保大屏，全量医保数据“一站汇聚”、医保运行状态“一屏监测”、医保服务监管“一网协同”，为领导决策、政策制定提供了有力支撑。更重要的是，通过数据“入湖”，建议立了统一的数据底座，实现了数据的协同和分析。

一块智慧医保大屏，全量医保数据“一站汇聚”

　　数据治理，消灭常见投诉

　　通过数据找问题，数据真实是基础，分析研判是方法，改进工作是目的。有了“数据湖”这个“底座”，深圳医保局工作开展前先让数据说话、让数据作支撑。

　　深圳市民赵女士参保已有一年多，但在医院就医时，却发现无法使用医保结算。赵女士致电深圳市医保中心后了解到，因医保账号数据在迁移时出现分段，导致深圳社保系统和广东省医疗保障信息平台的电脑参保号不一致，影响医保刷卡结算。在开展数据治理工作前，每月市医保中心都会接到上百个这类咨询电话。“有的参保人不刷卡、不就诊，就发现不了，也许还有更多类似案例存在”。

　　再比如，自2005年起，在深圳合法就业并办理就业证的港澳台人员即可参加深圳社保、深圳医保。伴随越来越多港澳台人员在深圳参保，深圳市医保局接到的部分港澳台人员在深就医无法进行医保结算等求助也随之增加。“最常见的就是参保人参保时用的是居住证，办社保卡时用港澳通行证，两边数据不一致，参保账号不同”。

智慧医保全程刷脸就医。来源：南方医科大学深圳医院

　　在以前接到类似投诉后，医保局工程师会进行排查，“这项工作无法批量处理，有时还需要同时联系其他系统和平台的工程师同步进行，一般半个小时到1小时才可以排查完一单，耗时耗力 ”。

　　但在医保局和华为合作开展医保数据治理后，这样类似的投诉越来越少。通过数据治理一期工程，数据湖已汇聚了深圳医保系统核心数据，数据入“湖”后，分层治理，通过数据汇总、历史数据校准和合并归类、对齐跨部门数据等方法，有效减少因系统不同、数据分散、数据孤岛等原因导致的无法刷卡就医问题，解决了数据分段、数据一致性等问题。“困扰我们的常见投诉，像‘刷不了’这类问题在未来可能就不再出现”，深圳市医保局相关负责人说。

　　另一方面，这有助于医保系统精细化管理，提高工作效率。深圳医保经办工作人员百余人，面向全市1700多万参保人、100万家参保单位提供公共服务，日均办件量约7万件，加上查询业务日均办件量达13万件，全年办件量达5000万件。如此前市医保中心的工作人员做一份月（季）度数据分析报告，需要从多个系统拉数据、合并、分析，工期常以周为单位，现在在“数据湖”基础上，做报表的时间缩减到了以天为单位。如果是一些程序性、固定性的报表，甚至可以实时生成。经测算，有了这个数据底座，该局用数效率提升50%，经办业务更高效，测算更精准。

一位深圳市民正在医院办理业务。数据显示 深圳医保仅结算数据就占广东省政务云数据量1/9

　　让医保业务用数据说话

　　“首席数据官”第一期项目成功验证了数据的可行性和完整性，已开始推进的第二期工作将着力把数据用起来，建设医保数据分析应用场景，工作开展前先让数据“说话”、让数据作支撑。深圳市医保局相关负责人表示，接下来将主要关注基金监管和价格招采等重要场景需求，通过数据分析发现异常行为，为政策制定提供指导。

　　医保基金是人民群众的“看病钱”“救命钱”。一方面，通过全量数据分析，对比定点医药机构的医保结算数据，可短时间内快速发现定点医药机构项目串换等违规行为，实现医保基金监管。

　　例如，在某次检查中，对被检查医院的医保结算数据进行分析，发现该院住院人次为67638，住院明细统计显示收费了50675次“尿沉渣定量-尿沉渣分析仪”，收费人次为住院人次的74.92%。“尿沉渣定量”指用尿沉渣定量分析仪对尿液中细胞、管型和细菌等定量计数的检查，可对泌尿道、肾脏疾病进行诊断。应在有泌尿系疾病症状，尿常规或尿液分析结果异常后开展，医院收费人次比例与相关疾病的发病率明显不符。经现场核实该院把“尿常规”与“尿沉渣定量-尿沉渣分析仪”组成检验套餐，入院常规开展，最终判定为过度检查，追回相关违规金额80余万元。据了解，该项目目前已构建基金监管专题，实现基金异常结算的准实时监测。时下最热的大模型技术未来也有望用于基金监管中，做到智能预测和分析。

　　另一方面，以数据促进医保支付方式改革，通过数据治理实现数据质量控制，发现错误数据进行实时记录、检索、溯源，分析错误数据发生情况、趋势变化、区域对比，促进全市医保结算清单填写质量有目标、有针对性地进行提升，为医保DIP支付测算奠定坚实基础。在此基础上，充分运用数据挖掘、机器学习等先进技术面向临床实际诊疗过程进行建模，基于高质量的结算清单数据挖掘分析不同人群、不同疾病、不同治疗方式下一般医疗服务、治疗、检验、检查、用药、护理、耗材、医疗费用等资源消耗特征，助力DIP支付实施。

　　同时，以数据促进服务，扩大政策受益面，提高“两病”患者人群认定比例。“比如‘两病’认定需要参保人自己申请，但有部分参保人并不知道这一政策，通过数据治理，我们系统会主动发现这一类人群，提醒他申请认定或直接帮忙认定，减少参保人的看病购药负担。”深圳市医保局相关负责人举例道。

　　探索数据治理“深圳经验”

　　数据治理，对每个行业来说，都是一项极具开创性、挑战性和探索性的战略任务。对于深圳医保局来说，这项工作在全国范围内既没有现成模式可参考，也没有成熟经验可借鉴，没有固定路径可依赖，只能“摸着石头过河”。

　　如果说此前深圳市医保局全力推动建立医保数据中心，是让数据有“家”。那么接下来就是将数据治理落到一个个具体应用，就是让百亿量级医保数据有“价”。

　　数据治理就不仅要着眼数据本身，更重要的是规划好业务架构，梳理业务流程。据了解，在深圳医保局“首席数据官”项目中，华为采用前端治理的方式，从业务开始，将数据治理与业务流程深度融合。基于华为数据治理方法论和一站式数据治理平台，规范了医保局内数据治理体系及治理流程，统一医保局全域数据标准，提升医保数据质量，快速完成数仓分层建模，作业统一调度。这种从业务入手的数据治理方式，也将数据治理能力赋能结合作伙伴，未来让伙伴能够在平台上持续创新。

　　“医保数据治理要立足业务实际，以业务需求为驱动，才能真正解决业务问题”，她认为，统一标准是搭建医保数据治理架构遇到最大的难题。在实际业务中，工作人员解决问题除了利用数据，还往往依赖经验，经验在数据里如何体现？如何把每个业务统一成标准，这也是医保数据治理项目二期解决的重点问题。

　　从底层开始做数据，从数据治理开始做数字化转型，在全国的医保行业，深圳已率先起步！

　　深圳市医保局相关负责人表示，全国各地的智慧医保数据治理需求与痛点都差不多，但深圳在医保数据治理项目的落地上，已取得了一定的成效。目前重点是找出问题的轻重缓急，并有针对性地解决，希望将深圳市医保局的数据治理项目打造成全国标杆，努力形成可复制可推广的“深圳经验”，推动深圳医保高质量发展。