医保大数据应用.pptx
医保大数据应用
医疗决策中的重要数据源
药厂: 市场营销数据
医疗数据 研发数据
患者: 社交网络 行为数据 患者提供的疗效数据
医保组织: 报销数据 管理人群的基本数据
医疗业者: 电子医疗档案 临床测试结果 临床评估记录
政府管理机关: 政策和规范数据
实践证据是大数据的重要组成部分
实践证据(RWE) 是除去随机临床试验 (RCT)外的全部数据
联网在就诊、健康管理方面应用取得一 哈尔滨等 定成效
第三类： 区域与医院信息化建设取得一定成就， 初步应 建立卫生信息交换平台。云计算、大数 用区 据、移动互联网在就诊、健康管理等方
面初步应用
武汉、长春、 济南、福州等
第四类： 推动医疗信息化建设，提出智慧医疗发 发展起 展理念和规划，探索智慧医疗发展模式 步区
借助大数据、互联网手段直击行业痛点
连接
大数据、互联网、云计算 智能
体验
建立互联互通的健康信息平 台、分级诊疗体系，解决资 源不均衡、使用效率低问题
建立医保控费体系、医保第 三方管理公司、药品采购组
织（PBM+TPA+GPO）
远程医疗、检查结果共享互 认、医保联网异地结算、居
民健康信息服务管理
智慧医疗
Data Analytic
R&D
…
Care Coordination
Clinical decision support
…
RHIN
Ancillary Data & Services
Health
Information DW
EHR Data & Services
Registries Data & Services
智慧医保大数据应用方案
医疗服务质量提升
服务质量评估
利用大数据技术对医疗服务质量 进行全面评估，发现医疗服务中 的不足和问题，提出改进措施和
建议。Байду номын сангаас
服务流程优化
通过对医疗服务流程的数据分析 ，找出服务流程中的瓶颈和问题 ，优化服务流程，提高医疗服务
智慧医保是指依托大数据、云计算等 新一代信息技术，实现医保数据的智 能化采集、处理、分析和应用，以提 升医保管理和服务水平。
智慧医保旨在通过信息技术手段，提 高医保基金的使用效率，优化医疗资 源配置，降低医疗成本，提高医疗服 务质量。
大数据在智慧医保中的应用
01
02
03
数据采集
通过数据采集技术，获取 医保相关数据，包括参保 人信息、医疗费用报销数 据、医疗诊断信息等。
解决方案
建立严格的数据安全管理制度，采用加密技术、访问控制等手段确保数 据的安全性和隐私保护；加强员工的安全意识和培训，提高整体安全防 范能力。
数据质量与标准化
总结词
数据质量与标准化是智慧医保大数据应用中的关键问题。
详细描述
由于医保数据的多样性和复杂性，数据质量往往参差不齐，如数据不完整、不一致、错误 等，影响后续的数据分析和应用效果。同时，不同地区和不同系统的数据标准不统一，也 给数据整合和共享带来困难。
VS
深化数据分析
通过更深入的数据分析，发现潜在的疾病 风险和健康问题，为个体化医疗和精准健 康管理提供支持。
提高智慧医保大数据应用技术水平
数据安全保障
加强数据安全保障技术的研究和应用，确保 智慧医保大数据的安全性和隐私性。
医疗大数据的分析与运用
医疗大数据的分析与运用随着信息技术的不断发展和医疗行业的日益全面数字化，医疗大数据正逐渐成为一个热门话题。
医疗大数据指的是通过对海量医疗信息的收集、整合和分析，从中挖掘出有用的信息和知识，以支持医疗决策、改善医疗质量和创新医疗模式。
一、医疗大数据的来源医疗大数据的来源非常广泛，包括但不限于医院电子病历、医保数据、健康档案、医学影像、生物样本数据等。
这些数据覆盖了从个体层面到群体层面的各个方面，具有巨大的潜力和价值。
二、医疗大数据的分析方法针对医疗大数据的分析方法有很多种，常见的包括统计学方法、机器学习、数据挖掘等。
其中，机器学习在医疗大数据领域发挥着重要作用。
机器学习可以通过分析大量的医疗数据，学习和识别模式和规律，从而实现对患者的风险预测、疾病诊断、治疗方案的个性化推荐等。
三、医疗大数据的运用领域医疗大数据的运用领域广泛，可以涉及到临床医学、公共卫生、研究和创新等多个方面。
在临床医学方面，医疗大数据可以帮助医生提供更准确的诊断结果、制定更合理的治疗方案。
在公共卫生方面，通过对医疗大数据的分析，可以实现疾病预测、流行病监测等工作。
在研究和创新方面，医疗大数据可以支持新药研发，探索创新的医疗技术和模式。
四、医疗大数据的挑战和隐私保护虽然医疗大数据有着巨大的潜力和价值，但其应用仍然面临着一些挑战。
首先是数据的质量和完整性问题，医疗数据的收集和整合存在一定的困难，可能会导致分析结果的误差。
其次是数据隐私问题，医疗数据涉及个人隐私，如何在保护隐私的前提下进行数据的共享和分析是一个难题。
为了解决上述问题，需要建立起完善的数据管理和隐私保护机制。
在数据管理方面，可以建立统一的数据标准和格式，促进数据的共享和流通。
同时，加强数据的质量控制，避免垃圾数据对分析结果产生干扰。
在隐私保护方面，可以采取数据脱敏技术，对医疗数据进行加密处理，确保个人隐私的安全。
五、医疗大数据的前景和发展方向医疗大数据在未来的发展前景非常广阔。
大数据分析在医保管理中的应用
大数据分析在医保管理中的应用随着数字化时代的来临，大数据分析逐渐被应用到各个领域中。
其中，医保管理也是其中一个重要的应用领域。
通过大数据分析，医保管理可以更加精准地对医保方案进行制定和优化，提高医保管理的效率和质量。
一、大数据分析在医保管理中的优势1.提高效率和质量通过对医疗数据进行分析，可以快速获取大量的信息，从而更快地制定医保方案和管理政策。
同时，大数据分析可以发现医疗工作中的数据异常和错误，及时进行修正和规范化，从而提高医保管理的质量和效率。
2.降低医保费用通过对医保数据的分析，可以发现医疗服务的供需状况，从而制定更加科学合理的医保政策。
同时，大数据分析可以通过对医疗服务的质量和效果进行评估，从而消除低效、低质的服务和项目，减少不必要的医保费用支出。
3.优化医保管理通过对医疗数据进行分析，可以发现医疗服务和患者需求的变化和趋势，进而调整医保策略和管理方式，实现医保管理的不断优化和创新。
二、大数据分析在医保管理中的应用1.医保方案的制定通过对医疗数据的分析，可以了解患者的种类、诊断和治疗情况，从而制定更科学合理的医保方案。
例如，针对慢性病患者的医保方案可以通过对历年数据的分析和对患者生活习惯的了解来制定，包括对应的治疗方案和管理措施，从而更好地维护患者的健康。
2.医疗服务的监控和评估通过对医疗数据的分析，可以评估医疗服务的质量和效果，从而规范医疗过程和管理方式。
例如，对不同医院之间的服务效率和质量进行比较，进而促进医院治理和管理水平的提高。
3.医疗资源的管理和优化通过对患者就诊数据进行分析，可以发现医院资源的利用率和合理分配的问题，从而调整医院资源的配置和优化服务流程。
例如，对医院科室的利用率进行统计和分析，从而合理安排科室人员和医疗设备，降低医疗成本和提高效率。
三、大数据分析在医保管理中的挑战和对策1.数据安全和隐私保护医疗数据是敏感数据，对于医保管理者来说，保障患者数据的安全和隐私非常重要。
大数据在医疗卫生领域的应用 ppt课件
——全国人大常委会副委员长陈竺
2014中国卫生论坛8月15日
◆EHR与EMR推进？
◆互联互通？
◆共享？ ◆应用？ ◆互操作？
2014年10月29日，国务院常
务会议部署重点推进六大领域消费： “扩大移动互联网、物联网等信息 消费，………加 快健康医疗、企 业监管等大数据 应用。”
⑴ 面对现实无法回避 ◆人群中最不健康的 1% 人用了 30% 医疗卫生费用，最不健康的 1%和患慢 性病的19%共用了70%的费用。最健康 的70%人口只用了10%的费用。
◆任何人都不能保证自己永远健康， 每个人都有可能成为最不健康的 1%或 患慢性病的19%。
⑵ 政府认识逐步到位
◆健康管理和促进是一个关系到经
网络、图片、视频、影像等 ◆Velocity（高速）：处理速度快，时效 要求高，与DM的本质不同 ◆Value（价值密度低）：商业价值高。 ◆Complicacy（复杂性）：大数据的采 集、存储、处理、分析等。
3、大数据的价值
《大数据：改变生活、 工作和思考方式的革命》 ◎个性化治疗 ◎非结构化数据 ◎大数据 + 挖掘 “对社会的好处将是无穷 无尽的，因为大数据在一定程度上将解决 迫在眉睫的全球问题，如处理气候变化、 根除疾病以及促进善政和经济发展等。”
J Ginsberg et al. Nature 457, 1012-1014 (2009) doi:10.1038/nature07634
三、大数据应用与精准医疗
So tonight, I'm launching a new Precision Medicine Initiative to bring us closer to curing diseases like cancer and diabetes, and to give all of us access to the personalized information we need to keep ourselves and our families healthier. We can do this.
大数据分析在医疗保险中的应用
大数据分析在医疗保险中的应用在当今信息时代，大数据分析已成为医疗保险领域的一项重要工具，为医疗保险行业带来了革命性的变化。
大数据分析的应用为医疗保险公司提供了更加精确的数据和更高效的决策，同时也为患者提供了更好的保障和更高的服务质量。
本文将从大数据分析对医疗保险的影响、优势以及未来发展趋势等方面展开探讨。
首先，大数据分析在医疗保险中的应用对整个医疗保险行业产生了革命性的影响。
以往，医疗保险公司所面临的难题之一就是如何对医疗风险进行准确的评估和定价。
而大数据分析技术的应用，使得医疗保险公司能够更加准确地评估保险风险，从而更科学地制定保险政策和定价策略。
通过分析大数据，医疗保险公司可以更好地了解患者的病史、治疗情况、医疗费用等信息，为公司提供更加可靠的数据支持，为患者提供更好的保障。
其次，大数据分析在医疗保险中的应用为医疗保险公司带来了诸多优势。
首先，大数据分析技术的应用使得医疗保险公司能够更好地识别和预测潜在的医疗风险，从而更好地管理保险风险，降低了公司的风险成本。
其次，大数据分析技术的应用还能够帮助医疗保险公司更好地了解患者的需求和健康状况，提供更个性化的保险产品和更优质的服务。
此外，大数据分析还可以帮助医疗保险公司更好地管理医疗资源、提高医疗效率，为公司节约成本，提高运营效率。
可以说，大数据分析技术的应用，为医疗保险行业带来了前所未有的发展机遇和竞争优势。
然而，尽管大数据分析在医疗保险中的应用具有诸多优势，但也面临着一些挑战。
首先，隐私保护问题是大数据分析在医疗保险中应用的一个难题。
医疗保险公司需要收集大量的患者个人健康信息进行分析，但这些信息往往涉及隐私，如何在确保数据安全的前提下进行分析和利用，是一个亟待解决的问题。
其次，大数据分析技术的应用需要医疗保险公司投入大量的人力、物力和财力，同时还需要面临技术人才稀缺的挑战。
因此，医疗保险公司需要加大对大数据分析技术的投入和人才培养，以应对挑战，实现可持续的发展。
利用信息化手段加强医保基金监管PPT
利用信息化手段加强医保基金监管一、引言随着医疗水平的提高和人口老龄化程度的加剧，医保基金监管变得尤为重要。
信息化手段的应用能够提高医保基金监管的效率和精确度，有效防范医保基金的滥用和浪费。
本文将探讨如何利用信息化手段加强医保基金监管。
二、现状与问题1. 医保基金监管现状目前，我国医保基金监管主要采取人工审核的方式，效率较低，监管漏洞存在。
医保基金的管理和使用情况难以实时掌握，监管难度较大。
2. 存在的问题•审核流程繁琐，容易出现错误和漏洞；•监管数据难以及时有效汇总，数据分析能力较弱；•审核人员数量不足，人力资源不合理配置。
三、信息化手段在医保基金监管中的应用1. 数据共享和互联互通通过建立医疗机构、保险公司和监管部门之间的信息共享平台，实现数据的实时共享和互联互通。
通过数据的互通，可以更加准确地把握医保基金的支付情况，发现问题及时处理。
2. 数据分析和挖掘利用大数据和人工智能技术，对医保基金的支付数据进行分析和挖掘。
通过数据分析，可以发现异常支付行为和滥用医保基金的情况，有助于精确监管。
同时，可以利用数据挖掘技术，探索医保基金管理的规律和模式，为监管提供参考依据。
3. 引入智能审查系统借助人工智能技术，引入智能审查系统来替代传统的人工审核过程。
智能审查系统能够通过算法自动判断医保支付的合理性，并在存在问题时发出预警信号，提高审核效率和准确度。
4. 加强人员培训和专业化建设信息化手段在医保基金监管中的应用需要技术人员的支持和操作，为此应加强人员培训和专业化建设。
通过提高人员的技术水平和专业素养，提升医保基金监管的能力和水平。
四、信息化手段加强医保基金监管带来的优势1. 提高监管效率信息化手段的应用将大大提高医保基金监管的效率和准确度，实现对医保基金的实时监管，降低管理成本。
2. 防范医保基金的滥用和浪费通过信息化手段的应用，能够发现和预防医保基金的滥用和浪费行为，保障医保基金的安全和有效使用。
3. 增强分析和决策能力通过数据分析和挖掘，监管部门可以深入了解医保基金的使用情况和管理规律，为决策提供科学依据和参考，提高监管部门的分析和决策能力。
医疗数据可视化ppt课件
虚拟活检通过无创性虚拟影像学检查即可获得病 理学信息，与探针式活检相比具有突出优点，或 者利用虚拟影像指导活检穿刺，或者利用各种现 代成像手段获取有关信息后，综合分析以获得病 变形态和功能参数。
治疗 可视
虚拟手术
虚拟手术利用计算机技术(主要是计算机图形学与虚拟 现实来模拟、指导医学手术所涉及的各种过程。术前 可视化仿真技术可帮助医生合理、定量地定制手术方 案，辅助选择最佳手术途径、提高病灶定位精度、减 少对组织损害;可以预演手术的整个过程以便事先发现 手术中可能出现的问题
63%
42%
2005 至2010年全球非自然死亡的比例分布图
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
2015年《解构春雨医生》的报告
这张表格蕴含了很多信息，包括春雨医生各种 类收入，各科室收入，及各科室在各种类收入 中所占的构成比例，一眼看去，满目数字，很 难快速地获取综合信息。
远程监护
危重病人日常及术后监护、慢性病 日常监护、老人看护和救助、孕妇 、婴幼儿看护等都会涉及远程监护 。病患通过远程监护仪，传达健康 数据，供医生分析。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
以上两例说明了图示对展示数据的重要性和有效性。
随着大数据时代的到来，数据视觉化变得尤为关键。
大数据分析在医保管理中的应用
大数据分析在医保管理中的应用一、大数据分析在医保管理中的意义大数据分析是指通过对海量数据的收集、存储、处理和分析来挖掘潜在的信息和价值。
在医保管理中，大数据分析可以帮助医护人员更好地理解和应对患者的医疗需求，提高医疗服务的质量和效率，降低医疗成本，增强医疗安全性，优化医保政策，提升医保管理的效果和水平。
大数据分析可以帮助医护人员更好地了解患者的疾病风险和健康状况。
通过对患者的健康档案、病历、检查报告、服药记录等数据进行收集和分析，可以建立患者的健康档案和电子病历，从而更好地了解患者的健康状况和疾病风险，为医疗决策提供科学的依据。
大数据分析可以帮助医护人员优化医疗服务流程和提高医疗服务质量。
通过对医院的就诊数据、手术数据、住院数据等进行分析，可以发现医疗服务流程中存在的问题和瓶颈，优化医疗服务流程，提高医疗服务质量，降低医疗事故和差错的发生率，提升医疗安全性。
大数据分析可以帮助医保管理部门优化医保政策和提高医保管理效果。
通过对医保数据、医疗费用数据、医疗服务数据等进行分析，可以发现医疗资源的浪费和滥用现象，优化医保政策，提高医保管理效果，降低医保费用支出，解决医疗资源的不均衡分布和利用效率低下的问题。
大数据分析可以帮助医护人员预测和预防患者的疾病发生和发展趋势。
通过对患者的病史数据、检查数据、化验数据等进行分析，可以建立患者的疾病模型和风险评估模型，预测患者的疾病发生和发展趋势，制定个性化的预防和康复方案，降低患者的疾病风险，提高患者的健康水平。
二、大数据分析在医保管理中的具体应用大数据分析在医保管理中的具体应用主要包括医疗数据分析、医保费用分析、医疗资源分配分析、医保政策分析、医疗风险评估等方面。
医疗数据分析是大数据分析在医保管理中的一个重要应用领域。
医疗数据分析主要包括患者的病史数据、检查数据、诊断数据、治疗数据等方面的分析。
通过对患者的医疗数据进行收集和分析，可以挖掘患者的疾病风险和健康状况，为医疗决策提供科学的依据，制定个性化的治疗和康复方案。
大数据在医疗行业应用ppt课件-PPT课件
2 781 1 019 5 76
2 502
9 51 3 57
4 2 96 84
1 月数量 2 月数量 3 月数量 4 月数量 5 月数量 6 月数量
2019年1-6月质控缺陷（前5位）数量统计
大数据简介：行业应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
High
优先关注行业用户 政府（公共事业） 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
医疗 制造 能源（电力/ 石油）
互联网（电 子商务）
电信
金融
• 纵轴契合度：
适当关注行 业用户 两个维度暂 时都不具备 优势，可适 当给予关注
小数据集
分析价值 不大
传统的商务 智能
非关系型数据
关系型数据
大数据定义 指规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数 据。
大数据简介：大数据价值与特点
大数据特点（4V1C）
Volume（量大）：从TB跃 升到PB级
◆Variety（多样）：类型繁 多——文字网络、图片、视 频、影像等 ◆Velocity（高速）：处理 速度快，时效要求高，与 DM的本质不同 ◆Value（价值密度低）： 商业价值高。 ◆Complicacy（复杂 性）：大数据的采集、存 储、处理、分析等。
大数据与智慧卫生
医疗质量与医疗监控 以医疗行为（如入院、手术、医嘱）为触发计时，统计某 一时间段内医师书写和审签的病历数量及完成时间，根据 各项医疗文书之间存在的关系区分监控时限
时限监控
对规定的书写内容（如是否有首次病程记录）自动进行 “有或无”的监控 对结构化的病历是否有规定的书写项目进行“有或无”监 控（如入院记录中是否有诊疗计划、主诉现病史的字数）
医疗大数据PPT
医保控费，欺诈监管有助于产品设计产品精准销售赔付流程优化
精准推广节省销售费用辅助新药研发
自我健康管理有助于找到医疗供给方精准用药降低医疗支出
医生
政府
保险
药企
患者
医院
优化内部管理避免医疗责任有助于推广，建立知名度
随着互联网、物联网、云计算和移动医疗发展，大数据应用得到迅猛发展，大数据时代已经来临
大数据：下一个创新、竞争力和生产力前沿
要求数据处理及分析方法精准
医疗数据隐私保护要求更高
3D影像和组学数据加速医疗大数据指数级增长
为了支持转诊和区域HER区域医疗信息共享数据增长
便携式可穿戴医疗检测设备实时监测产生动态数据
通过集成平台建设，进行信息共享
为了实现不同临床信息系统数据共享，需要建立医院信息集成平台已成为医院临床信息化建设的共识和方向
希望能够增强收集海量数据以及分析萃取信息的能力
旨在用大数据来促进全球经济发展
ICT基本战略委员会重点促进ICT的大数据产业培育与研究开发
医疗数据特点
要求高
类型复杂
数据量大
记录型的结构化数据EHR/EMR
纯文本或PDF格式的非结构化和半结构化文档数据
DICOM格式的影像数据
新型的组学数据
诊疗数据质量高错误率低
医保控费，欺诈监管有助于产品设计产品精准销售赔付流程优化
医疗大数据互通互联
医院
患者
药企
政府
医生
保险
医疗大数据互通互联
帮助医生增加合法收入帮助医生提升知名度提升医疗技术，合理用药降低市场化行医成本降低医患矛盾风险有助于论文、职称方面
了解全民健康信息支撑科研项目推进区域分诊体系监管医疗体系保障基础医疗福利
医院医保培训课件ppt
不断尝试新的教学方法和手段，提高学员的学习兴趣和参与度， 提升培训效果。
THANKS
感谢观看
根据国家及地方医保政策，结合医院实际情况，制定医保管理流程。
优化流程
定期对医保管理流程进行评估和优化，提高管理效率和服务质量。
医保管理风险的防范与控制
风险识别
对可能影响医保管理的风险因素进行 识别和分析。
风险防范与控制
采取有效措施预防和控制风险，确保 医保管理工作的安全和稳定。
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医院医保培训效果评估
03
医院医保问题处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
医保投诉的处理与解决
01
02
03
04
建立投诉处理机制
设立专门的投诉渠道，确保患 者能够及时反馈问题。
及时响应
对投诉进行分类，并尽快安排 专人处理，给予患者及时的回
应。
调查与处理
对投诉内容进行调查，了解事 实真相，采取相应的措施进行
加强人员培训
定期对医保服务人员进行培训，提高他们的专业知识和服务技能。
提升医保服务质量的策略
完善医保服务制度 建立完善的医保服务制度，确保
服务质量和标准的统一。
强化服务监督
建立有效的服务监督机制，对医保 服务进行定期检查和评估。
提升服务态度
加强服务人员的态度培训，提高服 务人员的沟通能力和服务意识。
医保秩序。
04
医院医保服务优化
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
提高医保服务效率的措施
建立医保服务流程标准化
制定标准化的服务流程，确保服务流程的顺畅，减少重复和不必 要的环节。
智慧医保大数据应用方案
数据存储技术与架构
分布式文件系统
如Hadoop、HDFS等，用于存储大规模的 结构化和非结构化数据。
NoSQL数据库
如MongoDB、Cassandra等，用于存储和 管理半结构化和非结构化数据。
关系型数据库
如MySQL、PostgreSQL等，用于存储和管 理核心业务数据。
基于大数据的医保欺诈检测与预防
总结词
通过大数据分析，可以检测和预防医保欺诈行为，保护医保 资金安全。
详细描述
利用大数据技术对医保报销数据进行全面分析，通过构建模 型识别异常数据和欺诈行为，及时发现并处理欺诈行为。同 时，通过数据挖掘和关联分析等技术，预测和预防潜在的欺 诈行为，提高医保资金的使用效率。
智慧医保大数据应用方案
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目 录
• 智慧医保大数据应用概述 • 大数据采集与存储 • 大数据分析与挖掘 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据在医保领域的挑战与对策 • 智慧医保大数据应用案例分享
01
智慧医保大数据应用 概述
智慧医保的概念与背景
智慧医保是指利用先进的信息技术手段，对医保数据进行采集、整合、 分析和利用，以提高医保管理和服务效率，提升人民群众的医疗保障水 平。
对数据进行加密存储，以防止未经授权的访问和 数据泄露。
数据脱敏与隐私保护方案
数据脱敏
采用数据脱敏技术，将敏感数据替换为虚构或真实但无害的数据 ，以保护个人隐私和数据安全。
去标识化
将敏感数据进行去标识化处理，使其无法被识别或关联到特定个 体，确保数据隐私不受侵犯。
数据匿名化
通过匿名化处理，将个人数据与标识符分离，使数据无法被追溯 到特定个体，从而保护个人隐私。
大数据技术在医疗保险中的应用
大数据技术在医疗保险中的应用随着大数据技术的不断发展，其在各个领域中的广泛应用也越来越受到关注。
其中，医疗保险领域也开始逐渐应用大数据技术进行精准化管理和服务，以提高保险效率和降低成本。
一、大数据技术在医疗保险中的应用现状医疗保险企业已经开始逐步引入大数据技术并应用于实际业务中。
其中，主要包括以下几个方面的应用：1、精准定价大数据技术可以收集和分析大量的医疗数据、医保数据和用户数据，并以此为基础建立风险预测模型。
通过这些模型，保险企业可以实现对不同客户的风险评估，从而精准定价，最大程度地降低保险公司的风险。
2、全面评估医疗保险企业可以利用大数据技术进行全面评估，有效地控制医保赔付风险。
企业可以从数据中分析出诊疗效果较好的医院和医生，将大量的病例数据和药品信息进行归纳和挖掘，以实现全面评估和规范医保赔付。
3、客户管理传统的医疗保险客户管理往往是基于人工运营的，大量的数据很难实现全面分类和管理。
但大数据技术不仅可以快速筛选出符合要求的潜在客户，还可以实现客户特征分析、精准推荐和高效管理，为保险企业提供更优质的服务。
4、预测赔付率医疗保险企业可以利用大数据技术实现预测赔付率。
通过对海量的医疗保险数据进行挖掘和分析，企业可以在事先掌握赔付情况的基础上制定出更加准确和合理的保险费用。
二、大数据技术在医疗保险中的应用前景随着大数据技术的不断发展，其在医疗保险领域中的应用也将越来越普及，产生深远的影响。
1、提高医疗保险效率和降低成本大数据技术可以有效地减少信息垃圾和冗余，提高医疗保险企业的效率。
同时，大数据技术还可以帮助企业全面了解客户需求，提高服务质量和客户满意度。
2、推动医疗保险行业转型升级医疗保险行业在应用大数据技术时，不仅要完善制度和规范，还需要加强对数据安全和隐私保护的相关措施。
这将促使医疗保险行业进行改革和转型，推动行业升级。
3、促进医疗卫生体系建设大数据技术的应用也会促进医疗卫生体系建设。
医疗保险企业可以利用大数据技术推广和研发更多的健康管理和医疗保险产品，从而增加人们的健康保障和福利水平。
智慧医保大数据应用方案
通过大数据分析，实现患者信息的快速比对和审核，提高医保结算效率，减 少患者等待时间。
精准预算
通过对医疗数据的智能分析，预测医保基金的使用情况，为预算编制提供科 学依据。
降低医保基金风险与成本
防止欺诈
通过数据挖掘和机器学习技术，及时发现和防范医保欺诈行为，降低基金损失。
成本控制
通过对医保基金支出的数据分析和优化，实现科学合理的成本控制。
智慧医保大数据应用方案
目 录
• 智慧医保大数据应用方案介绍 • 智慧医保大数据技术框架 • 智慧医保大数据应用场景 • 智慧医保大数据应用优势分析 • 智慧医保大数据应用实施方案 • 智慧医保大数据应用未来展望
01
智慧医保大数据应用方案介绍
定义与概念
智慧医保大数据应用方案是指利用大数据技术对医保数据进 行智能化处理和应用，以提高医保基金使用效益和管理效率 的方案。
医疗机构运营管理与评估
数据分析
通过对医疗机构的数据进行分析，了解医疗机构的运营情况 和服务质量，为医疗机构管理提供决策支持。
绩效评估
建立绩效评估指标体系，对医疗机构的服务质量、技术水平 和管理能力进行评估，促进医疗机构间的良性竞争和共同发 展。
04
智慧医保大数据应用优势分析
提高医保服务效率与质量
智慧医保大数据应用方案主要涉及医保数据采集、数据处理 、数据分析、应用场景等多个环节。
发展背景与趋势
01
随着医疗保障水平的提高，医保数据呈现出爆发式增长，给数据管理和应用带 来了巨大挑战。
02
智慧医保大数据应用方案的出现，顺应了医保数据管理和应用的发展趋势，为 提高医保基金使用效益和管理效率提供了新的思路和方向。
通过数据分析和挖掘，了解每位参保人的健康 状况和医疗需求，为其提供个性化的医保服务 和建议。
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
公开信息显示，仅滥开药、滥检查导致的资源浪费约20%-30%，加之药品回扣、药品虚高定价、乱收费 等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
缺乏有效的分级诊疗措施
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
电子医疗档案(EMR) 各种历史性和预期性的治疗观察记录数据库 医保机构的报销记录
实践证据的重要特性:
属于非介入性的观测记录 无法干预或者影响治疗决定 无法干预或者影响患者的医疗管理
实践证据的优点:
强调群体效用而非个体功效 提供真实的医疗资源和治疗成本评估 可以评估长期治疗的成本和效果
大数据医疗是当前的趋势
大数据对于卫生决策可能产生深远影响
评估治疗方式的性价比 医保定价和报销比例的制定 市场营销的策略
大数据也是循证医学的重要支柱
支持发现和确认有效治疗途径 发现和确认某种疗法的适用人群 寻找和开发相应的伴随诊断方法
大数据会使医疗卫生行业所有参与者受益，加强合作是成功的重点。
• Kaiser 正在评估大数据相关技术…
大数据在中国医疗行业中的应用模式
•药品研发
对药品实际 作用进行分析；实 施药品市场预测
•基因测序
•分布式计算加快基因测序计算 效率
1.制药企业/生命科 学
•公共卫生实时统计分析
发现公共卫生疫情及公民健康 状况
•新农合基金数据分析
及时了解基金状况，预测风险 辅助制定农合基金的起付线， 赔付病种等
资源分享 政策支持 明确目标 了解大数据的局限性
数据的发展趋势
全球数据的构成
结构化数据
80% 非结构化数据
Kaiser的数据构成
90% 结构化数据 UNSTRUCTURED 非结构化数据
DATA
• 全世界 80% 的数据是非结构化的 (大量的移动 终端设备, 机器产生的数据)
• 在未来十年，数据将迎来 44 倍的增长 (35 zettabytes by 2020)
图：2008-2015年城镇基本医疗保险基金收支情况（亿元）
图：我国65岁以上人口占比
数据来源：卫计委
数据来源：国家统计局
过渡医疗造成万亿损失
医院“过渡医疗”已呈常态：非合理用药、非合理检查、非合理收费、非合理医药定价、非参保对象享受医 保待遇、非离退休人员享受离退休待遇。
典型国家医疗服务费用结构中药品占比
借助大数据、互联网手段直击行业痛点
连接
大数据、互联网、云计算 智能
体验
建立互联互通的健康信息平 台、分级诊疗体系，解决资 源不均衡、使用效率低问题
建立医保控费体系、医保第 三方管理公司、药品采购组
织（PBM+TPA+GPO）
远程医疗、检查结果共享互 认、医保联网异地结算、居
民健康信息服务管理
智慧医疗
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
二级医院 6709所，占比为27.2%
一级医院 6473所，占比为26.2%
诊疗次数占比39.8% 诊疗次数占比6.4%
拥有职业医师57.7万名 平均每所医院86名
拥有职业医师8.8万名 平均每所医院14名
医保大数据应用
低效、混乱、难监管
✓看病难 ✓看病贵 ✓体验差
✓过量开药、过渡诊断和治疗 ✓并非结合疗效和成本考虑的 最佳治疗方案
✓流动资金管理 效率低下
✓病患不匹配 ✓劳动强度高 ✓制度约束力强
医院
✓缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
病人
医生
药房
网站、APP、客 服中心
• 在未来十年，数据将会有 25 倍的增长 (One exabyte by 2020)
• 主要的数据 增长 来自于 非结构化数据 (医 疗影像, 视频, 文本, 音频等)
• 信息 给 实时个性化医疗服务带来了可能性 (Requires Contextual – device, environment, spatial, Demographics, Social and Behavioral profiles in addition to medical information)
未定级医院 9740所，占医院总数39.4%
诊疗次数 占比8.6%
拥有职业医师13.8万名 平均每所医院14名
来源：2014年中国卫生和计划生育统计年鉴。
区域信息化存在壁垒
区域卫生信息化的重要内容：建立 省、市分级数据中心，有效管理大 容量健康档案、电子病历、医疗影 像数据。
电子病历、健康档案、医疗影像数 据格式不统一、内容不一样、数据 分散存储。区域医疗数据中心建设 涉及到来自多个业务系统的信息整 合、统一存储、统一检索
报销审核/福利管 理服务机构
银行
审核批准后付款
医药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
小型本地经销商
小型经销商
✓分销层级过 多，效率低下
大型经销商 药厂
✓医院和药店的采购分 散，无法形成规模优势
✓生产过程的无监督导致 药品质量低劣
医保基金缺口大
近年来，医保基金支出增幅基本高于收入增幅，且医保支出占收入的比重远超过80%；老龄化比重不断增 大，65岁以上老年人占比超过10%，医疗负担增加。
• 主要的数据 增长 来自于 非结构化数据 (在线 的归档数据, 医疗影像, 在线视频和存储, 照 片等)
• 信息 给各行业发展带来了新一轮的机遇 (零售 , 金融, 保险, 制造, 医疗,…)
• 各行业已经开始采用 大数据技术 用于信息提 取
Source: Kaiser
• Kaiser的数据中， 90% 是非结构化的 (80% 的EHR和影像数据)
•基本药物临床应用分析
分析基本药物在处方中的比例
3.费用报销, 利用 率 和 欺诈监管
医疗决策中的重要数据源
药厂: 市场营销数据
医疗数据 研发数据
患者: 社交网络 行为数据 患者提供的疗效数据
医保组织: 报销数据 管理人群的基本数据
医疗业者: 电子医疗档案 临床测试结果 临床评估记录
政府管理机关: 政策和规范数据
实践证据是大数据的重要组成部分
实践证据(RWE) 是除去随机临床试验 (RCT)外的全部数据