【正文】 用審核監(jiān)管的全新模式，從而達到遏制“過度診療”行為、控制醫(yī)療費用不合理上漲，規(guī)范診療行為目的，并為將來醫(yī)保談判購買性價比高的醫(yī)療服務奠定技術和提供數據支撐。具體應用包括將住院醫(yī)療費支付標準、藥品說明書、“三目”（即三大目錄，藥品目錄、診療目錄和耗材目錄）限定癥、人社、衛(wèi)生行政主管部門有關規(guī)章制度、藥品應用時限等約束條件從紙介質文件制成計算機可識別和運行的規(guī)范化程序，將醫(yī)療費納入智能審核系統(tǒng)，對不符合限定條件的費用明細，系統(tǒng)予以自動拒付，對可疑費用明細做標識，提示審核人員做重點審核。在以政府主導的基本醫(yī)療保險的戰(zhàn)略決策支持上，大數據應用同樣有著舉足輕重的作用。除了平衡風險之外，醫(yī)療保險的最重要的核心價值在于保證醫(yī)療質量的前提下有效控制醫(yī)療費用。大數據分析可以為醫(yī)療保險找出費用的關鍵驅動因素，以此作為戰(zhàn)略決策的依據，可以使決策者有針對性的制定措施解決問題關鍵。此類分析的要點在于通過由大到小、由粗到細的層級挖掘尋找問題的關鍵，成功應用于決策制定既需要整套專業(yè)分析技術的支持，更需要邏輯性、結構化的思維，及對醫(yī)療保險行業(yè)市場在戰(zhàn)略層面的理解，因此對數據分析師的要求更高。假設數據分析顯示費用增長主要集中在糖尿病領域，那么首先需要明確其動因是發(fā)病率增長還是人均治療費用增長所導致。如果是前者，有效管理的關鍵在于普及糖尿病常識，鼓勵健康的生活習慣，并及時發(fā)現早期癥狀。此外從精算定價上，識別前糖尿病患者或糖尿病多發(fā)群體，并將其考慮進精算模型中。但如果費用增長是由于人均治療費用的增長所致，那就需要進一步分析其原因。如果是由于少數醫(yī)院的過度醫(yī)療行為，那可以通過加強對醫(yī)院的管理（如以醫(yī)療費用與質量評估為基礎的績效考核并與支付掛鉤），并鼓勵病人去其他醫(yī)院就醫(yī)（如設定不同的保險比例，甚至在可能的情況下取消問題醫(yī)院的定點等）。但如果是由某類新藥或新的治療方式引起，那就需要根據其臨床效果及衛(wèi)生經濟學分析，判斷是否應包含在報銷范圍或報銷比例。建立和篩查醫(yī)療服務違規(guī)行為的規(guī)則是醫(yī)療服務監(jiān)控工作的核心。因此，科學設置規(guī)則是智能化審核的關鍵部分。對此，醫(yī)保審核規(guī)則設定了26個大類規(guī)則，其中包括16大類報銷規(guī)則，6大類臨床規(guī)則、4大類統(tǒng)計規(guī)則。而這些審核規(guī)則，都是依據現行相關醫(yī)保報銷和醫(yī)藥規(guī)定制定的，即包括醫(yī)保政策、物價收費政策、國家藥典、衛(wèi)生部們相關規(guī)定、臨床診療常規(guī)規(guī)范等。在這26大類規(guī)則下，醫(yī)保審核中配置了12萬條審核目錄。把政策轉化為數字化規(guī)則，這點是比較難的，比如：重癥 ，只能用列舉法。在制定這套審核辦法時，組織第三方醫(yī)學專家組開展審核規(guī)則的評審，對試用的26大類審核規(guī)則逐一經專家評審后正式啟用，“保證規(guī)則的科學性、權威性”。按照這些規(guī)則庫織就的“大網”，使得違規(guī)用藥、診療行為無所遁形。通過對積累起來的大數據進行挖掘，支持醫(yī)保政策調整和醫(yī)保支付制度改革。醫(yī)保政策調整方面，比如如何對醫(yī)保籌資標準的調整，達到在支出合理合規(guī)的情況下，調整籌資水平，智能審核積累下來的海量醫(yī)療診療數據，為基本醫(yī)保體系和運行決策提供基礎支撐。建立全程智能審核系統(tǒng)，將監(jiān)管對象延伸到醫(yī)務人員。用法律法規(guī)和政策標準指導、約束和了解醫(yī)生處方行為過程，做到事前提示、事中監(jiān)控和預警、事后懲罰與改善，徹底走出醫(yī)保和醫(yī)生信息不對稱和類似行政監(jiān)督手段的困境。為達到醫(yī)保基金中長期收支平衡，亟待建立抑制醫(yī)患道德風險的治理機制。實現醫(yī)保機構從“出納”升為“會計”，提高對醫(yī)療服務的監(jiān)控能力。醫(yī)療保險制度是世界上應用相當普遍的一種醫(yī)療費用管理模式，是構成社會保險的重要組成部分，它的完善與否關系到國民健康能否得到切實的保障。醫(yī)療保險制度起源于西方，經過百余年的發(fā)展，歐美國家的醫(yī)療保險制度已經日臻完善，特別是在互聯(lián)網醫(yī)療蓬勃發(fā)展的當下，保險公司也紛紛順應時代，開始利用新技術和大數據來預測客戶的健康狀況。近期，美國國家公共電臺（NPR）對一對經歷了嚴重疾病的夫妻進行了采訪，讓我們一起來看看美國的保險公司是如何運用客戶個人數據來幫助他們獲得所需的醫(yī)療服務的。Carol 和John Iovine是一對普通的美國老年夫婦。在John 2014年生過一次大病后，他們的保險公司就為John指定了一位健康指導。健康指導不僅幫助Carol 和John獲得了所需的醫(yī)療護理，還讓John不需要再次住院。John Iovine開口說出的第一句話就是道歉，“請原諒我，我對這事記得不是太清楚，”他說，“我那時中風了?！薄　∧谴沃酗L的跡象在他們家隨處可見：餐廳里安放的床、廚房里的淋浴室等等。John身材瘦弱，穿著藍色的睡褲坐在輪椅上。但是，他可能夸大了自己的記憶問題。 “我們是哈町大學（Harding）的同學……就是離這兒不遠的那所，”他說道。那是1952年，也就是在那年，他結識了他未來的妻子。“她穿著紅色的長款毛衣，有著一頭火紅的頭發(fā)。我對自己說，’她就是我的真命天女’。”John侃侃而談與妻子Carol的初見。“皇天不負苦心人，讓我最終得償所愿，”他笑著說。Carol坐在她丈夫的旁邊，向記者娓娓道來那場中風的始末。那時John的健康狀況非常不好。起先，他長了一個潰瘍，然后進行了腸切除手術。再來就是中風——以及接下來的更多?！八昧朔窝住ⅫS疸、敗血癥；右肺還有血塊?！彼a充道。所有這一切都發(fā)生在2013年10月至2014年1月間。John曾是一名油漆工，那場大病讓他在醫(yī)院里呆了整整79天。在那段日子里，John時常處于無意識狀態(tài)，也幾乎沒有離開過病床?！鞍?，那簡直就是地獄。”他說道。去年四月，在康復機構治療了幾個月之后，John Iovine終于出院回家。當患者出院回家，開始“自生自滅”的這個時間點，正是現在的醫(yī)療系統(tǒng)特別關注的時期。長久以來，許多像John Iovine這樣的患者在這一階段都選擇了故意失聯(lián)；最終，他們不得不再次住院。業(yè)內人士稱，這類再入院都是可以避免的。單單此項，每年就會耗費150億美元的聯(lián)邦醫(yī)療保險，是財務上的巨大流失。這就是為何聯(lián)邦醫(yī)療保險數年前發(fā)起了一項倡議，處罰那些太快重新接納再入院患者的醫(yī)院。而這也促使許多醫(yī)院開始更為注重這個問題?，F在，保險公司也正致力于提出它們的解決方案。Independence Blue Cross是一家總部位于費城的保險公司，它的首席情報官Somesh Nigam在接受記者采訪時說道，“我們的目標是確定哪些病人有可能在未來三個月內住院，這是我們正在努力的方向。”他說，Independence Blue Cross正致力于查明其客戶中的患病者或年老體弱者，即那些有可能入院的潛在人群。為了做到這一點，公司對其掌握的大量醫(yī)療數據進行運算，數據內容包括理賠賬單、實驗室讀數、藥物、身高、體重、家族病史等。它還納入了有關客戶所在社區(qū)的信息，包括當地的貧困率等。“我們用來建立這些算法的醫(yī)療數據，大概相當于5個維基百科那么多，”Nigam說。計算機算法對所有的信息進行篩選，并為每名患者計算出得分，將他們按照得分的高低進行風險排序。隨后，Independence Blue Cross為每位得分較高的客戶分配一位工作人員，即“健康指導”。這些健康指導會免費為客戶提供健康建議，并向他們推薦有益的附加服務?！斑@種協(xié)同努力對于患者非常有用?！盢igam說。健康指導可以為患者量身訂制所需的健康信息；幫助他們進行就診預約；解決服藥相關的問題，或者協(xié)助安排患者前去門診的交通。有時，健康指導還可以為患者安排家庭護理護士?！八羞@一切措施已經開始顯示出成效?！盢igam說，“我們地區(qū)的住院率已經呈現出了相當顯著的下降趨勢?！痹贗ndependence Blue Cross的名單上，第一批需要額外關注的客戶有18000名。而其初期成功的標志之一，便是將充血性心臟衰竭患者的預期住院率降低了40~50％。Iovines一家也是該公司初期成功的受益者。在丈夫中風之后，Carol Iovine的生活也有了極大的改變：她需要管理丈夫的新藥物，并幫助他淋浴和如廁。夫婦二人需要參加許多門診和治療會議，為此他們還得租用一臺可供輪椅上下的面包車。Carol說，有了健康指導的幫助后，情況開始有了很大的變化。健康指導可以幫助她管理丈夫的各種需求?！坝幸淮蜫ohn需要檢查血液，醫(yī)院要我一個人帶他去急診室抽血，”Carol回憶，“我當下就回說，呃，這我可沒辦法做到?！彼R上打給了他們的健康指導Donna Crockett，并告訴了她這個問題?！爸螅阌幸幻o士來到我們這里為他取血?！?Carol說道。重點是，醫(yī)療保險花在健康指導安排的來訪護士或簡化門診流程上的錢遠遠不及再入院的成本。數據預測有望為保險公司節(jié)省保費，因此也使得越來越多的保健專家更加看重這些預測計算公式的潛力以及可能的缺陷?！艾F在這個領域利益良多，”哈佛法學院教授Glenn Cohen如是說。Cohen曾就醫(yī)療保健和大數據碰撞引起的法律和倫理問題著書， “醫(yī)療領域、計算機科學領域以及患者體驗領域正在進行著一場偉大的集結。”雖然對前景信心滿滿，但Cohen仍有一些疑慮?！皩τ谀切﹤€人數據被用于建立算法的客戶，他們是否有權選擇退出預測計劃？”Cohen說， “他們是否只能選擇參加？甚至，他們能否知道自己的數據被使用了？”Cohen表示，這些仍然是一個灰色地帶；這個新興領域還沒有建立起對這些信息的處理標準。Independence Blue Cross宣稱，它嚴格遵循聯(lián)邦醫(yī)療隱私準則關于匿名的規(guī)定，且只會將這些信息用來更好地為其客戶服務。但該公司的確并沒有詢問訂購了其健康計劃的客戶是否選擇加入數據預測。“這些數據僅會被用于改善或協(xié)調醫(yī)療護理，”Nigam說，“這是我們的職責，而大家都認同這一點?！睆目蛻艚】瞪蟻碇v，護理協(xié)調徹底改善了John Iovine的生活。自Independence Blue Cross為他分派了健康指導之后，他一直沒有再次住院。保險公司表示，因為數據預測的初期效果非常好，他們正打算擴大預測范圍。該公司正與紐約大學的Langone醫(yī)學中心針對下一個目標——2型糖尿病進行合作，目的是在出現相關癥狀之前發(fā)現哪些人最有患上糖尿病的風險，然后再積極介入，幫助預防疾病的發(fā)生。（藥監(jiān)局）暫缺。（醫(yī)藥企業(yè)）醫(yī)藥研發(fā)生產經營零售企業(yè)，具有掌握了解醫(yī)藥在醫(yī)療衛(wèi)生活動中相關數據的迫切需要，首先，需要了解相關藥品在市場上的使用情況，以便用于研發(fā)和生產；其次，需要了解相關藥品在治療方面的效果情況，以便研發(fā)改進新藥品和發(fā)現質量問題；最后需要了解相關藥品的物流配送和倉庫庫存情況，以便實現藥品供應鏈的一體化運行；另外還需要了解相應區(qū)域的人口健康信息，以便分析藥品的授眾群體特征，如某地區(qū)區(qū)域正在流行感冒，醫(yī)藥企業(yè)可以通過此信息及早組織相關藥品。醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)可以利用大數據降低研發(fā)成本，提高研發(fā)效率。醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段，可以通過數據建模和分析確定最有效率的投入產出比，從而配備最佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時地預測臨床結果。評價因素包括醫(yī)藥產品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結果。通過預測建?？梢越档歪t(yī)藥產品公司的研發(fā)成本，提升藥品競爭力，并最終使患者受益。醫(yī)藥生產企業(yè)利用醫(yī)藥大數據可以精準了解終端市場，實現生產和銷售的匹配，同時也將為整個社會服務——全面提升醫(yī)療環(huán)境，助力藥品安全。醫(yī)藥大數據將為醫(yī)藥生產企業(yè)提供一種先進的理念和解決方案，通過與多級經銷商、終端流向數據的對接和直聯(lián)，及時準確地對企業(yè)產品的渠道流向庫存數據進行收集、整合、提煉、分析、幫助企業(yè)第一時間做出準確判斷，提高投入產出比，減少生產與市場需求之間的差異，并實現整個營銷體系的信息化管理。同時，數據挖掘和信息采集技術還能給研究人員提供足夠的樣本量和數據信息，建立基于大數據的數學模型，對未來市場進行預測，從而挖掘市場潛力，推動新藥的研發(fā)，催生產業(yè)的變革，為藥企帶來全新的發(fā)展機會。目前，中國約有大概有4000多家國營、合資和私營藥企，其生產能力強，熟諳報批制度、在市場和銷售上投入了相當大的資金，但是在數據領域卻桎梏不前，中國現在最大的藥企每年在醫(yī)藥數據上的投入尚不足100萬人民幣，而同等規(guī)模的歐美藥企的投入則是其十倍。醫(yī)藥流通企業(yè)在新形勢下遇到的最大的問題不是如何實現即時支付、醫(yī)保聯(lián)網及如何保證藥品的安全性等政策及運作層面的問題，最大的問題將會是組織的適配問題，包括經營思路的適配、組織機構的適配及團隊人員能力的適配。解決好這三大適配，將決定醫(yī)藥流通企業(yè)未來轉型的可操作性及可持續(xù)性。支持B2B與O2O的結合，純銷型醫(yī)藥商業(yè)企業(yè)可以實現對配送醫(yī)院的藥房整合并完善藥事服務。這種藥事服務不僅是針對醫(yī)院，應該是針對醫(yī)院所在區(qū)域的所有目標人群，是藥學人員利用藥學專業(yè)知識和工具，向社會公眾（包括醫(yī)藥護理人員、患者及其家屬、其他關心用藥的群體等）提供直接的、負責的與藥物使用相關的各類服務。這種服務是一種以病人為中心的主動服務，目的是使病人得到安全、有效、經濟、合法的治療藥物，并最終打造區(qū)域或全國性的藥事服務平臺，實現對患者的有效影響，也能占據未來處方藥網售中審方這個關鍵節(jié)點。實現四大整合醫(yī)藥商業(yè)公司對配送醫(yī)院的整合可以通過布局院內物流（住院藥房）、藥房托管（門診藥房）或并購醫(yī)院的門診藥房實現。支持整合自有及醫(yī)院的執(zhí)業(yè)藥師人員，建立強大的藥劑師（執(zhí)業(yè)藥師）隊伍，既可為所有配送醫(yī)院提供藥事服務，也可為未來處方藥網售藥師處方審核服務。支持醫(yī)院的處方醫(yī)生資源進行整合。利用醫(yī)院網絡得天獨厚的優(yōu)勢，思考如何為醫(yī)院醫(yī)生做好藥事服務及為醫(yī)院醫(yī)生未來多點執(zhí)業(yè)提供幫助，搭建醫(yī)院醫(yī)生服務、多點執(zhí)業(yè)交易平臺，為上游生產企業(yè)實現規(guī)范化的醫(yī)生教育，逐步掌握醫(yī)院醫(yī)生資源。掌握了醫(yī)院醫(yī)生資源也就掌握了未來網售處方藥處方外流的龍頭，是參與網售處方藥分利的先決條件。未來如何解決處方外流同醫(yī)院的利益分配將考驗醫(yī)藥流通企業(yè)的智慧。支持物流配送整合。B2B的物流是配送型醫(yī)藥商業(yè)的傳統(tǒng)優(yōu)勢，需要做的是加大覆蓋面并提升效率。特別是農村基層醫(yī)院的配送網絡應完善，同第三方物流的整合也是一種選項。支持通過B2C與O2O結合，在B2B的基礎上建立直達消費者的渠道。全力打造最后一公里物流建設。對有零售終端的醫(yī)藥商業(yè)企業(yè)來說，做好藥店的社區(qū)型物流配送，實現藥品的藥店配送到戶，規(guī)劃社區(qū)配送藥柜或自動售藥機布點安裝及安裝。支持打造B2B2C一條龍服務