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新时代背景下医保智能审核系统的实践与发展

2022-01-01川北医学院管理学院刘勇杨雪

区域治理 2021年11期
关键词:医疗保障监控基金

川北医学院管理学院 刘勇,杨雪

一、背景

医保智能审核是国内外广泛应用的利用医保对医疗服务监控的手段,是医保基金监管方式的创新,主要是利用现代化信息技术,通过监控规则对诊疗过程实行监控,对医保利用相关方进行管理约束,从而提高审核效率,规范诊疗行为、控制不合理医疗费用。2016年以来,我国基本医疗保险的参保率稳定在95%以上,为医保基金的筹集提供了较稳定的资金来源,但基本医疗保险的参保问题也进入攻坚克难阶段。2020年9月,国家医保局、财政部、国家税务总局联合发文,要求加强和改进基本医疗保险参保工作,特别是要加强改进重点人群的参保缴费服务,落实全民参保工作,进一步保障了医疗保障基金筹资的稳定性。截至2020年底,我国基本医疗保险参保人数近14亿,较上一年增长4.6%。基本医疗保险基金收入24638亿元,支出20949亿元,总体上未出现收不抵支的状况。2020年四川省各地开展医保基金监管专项治理,累计追回医保基金223亿元,查处违规违约机构40.07万家,医保基金原本应是人民群众的“保命钱”,但在不少医药机构、医药服务者眼中却成了“唐僧肉”。综合来看,医保基金仍面临很大的风险,除了通过落实全民参保工作进行开源,医保基金仍需要在落实基金监管这条节流的道路上多下功夫。新时代背景下,现代信息技术和大数据计算不断融入医疗保障发展各要素,相比于传统的基金监管方式,现代医疗保障基金监管更加顺应时代的发展,解决了医保基金监管人手不足、过度医疗行为和医保违规欺诈等问题,逐渐形成以医保信息系统为主体的医疗保障智慧化体系,其中医保智能审核系统运用大数据促进和改善民生,是医保智能化发展中医保基金监管手段和监管方式创新的体现,推进了“互联网+医保”的新发展,使医保基金监控、医保医疗医药大数据的应用得到进一步提升,成为智慧医保发展的范本。

二、医保智能审核系统发展现状

(一)医保智能审核系统发展历程

医保智能审核监控的发展大致经历了两个阶段:一个是试点阶段,医保智能审核系统最早开始于2001年的大连,主要针对医疗服务的监控。随后上海、邯郸、天津、武汉等多地开展医保智能审核系统的试验,为后续正式开展试点提供了宝贵经验。2012年人社部正式发文准备在18个地市开展试点。2013年,试点城市扩大到45个地区。另一个阶段是全面发展阶段,医保智能审核系统的试点让不少地区都认识到医保基金监管智能化带来的便利,国家在2014年后也出台了许多关于医保智能监控的政策,为医保智能审核系统的发展提供了政策支撑。2015年以来国家发布了一系列通知,进一步规范了医保智能监控的发展。2016年人社部明确要求全面推广医保智能审核系统。2020年12月国务院明确要求“医疗保障行政部门应当加强对纳入医疗保障基金支付范围的医疗服务行为和医疗费用的监督”,并提出“医疗保障行政部门要创新监督管理方式,推广使用信息技术,实施大数据实时动态智能监控”。至此,我国医疗保障基金监控有了专属的行政法规。

(二)医保智能审核系统的发展现状

医保智能审核系统发展至今,部分地区已经实现了对医药服务的全过程监控,对过度医疗行为及医保违规欺诈行为等进行有效监控,基本实现了由事后稽核向事前提醒、事中监控、事后稽核的转变。由于我国医疗保障并未实现全国统一,仍旧处于碎片化发展局面,导致智慧医保审核系统在全国各地出现了多种系统模式。根据学者们对智慧审核系统模式的总结,大致可以分为“杭州模式”“宁波模式”“徐州模式”和“太仓模式”。以“徐州模式”为例。徐州2012年推出了医保智能审核系统,并将医保智能审核系统与定点药店进销存信息管理系统、定点机构远程视频监控实现数据的互联互通,形成了独有的“徐州模式”。2013年,医保智能审核系统就发挥了重要作用,同比节省8023万元。2016年,南充市充分利用智能审核和智能监控系统,借助信息化手段,提高对“两定单位”医保服务行为的监管水平。“十三五”期间追回医保违规费用1.39亿元。

三、医保智能审核系统实践中存在的问题

医保智能审核系统的应用大大提高了医保基金监管的工作效率,为智慧医保的发展、健康数据的应用创造了条件,但医保智能审核系统的运行也存在一些重点问题,使得医保、医疗、医药无法形成有效联动机制,制约了我国医疗卫生事业的发展。

(一)法治建设落后于技术发展

医保智能审核系统的出现得益于现代信息技术的高速发展,从2012年人社部正式发文试点到现在,涉及医保基金监管、医保智能审核系统的文件,从国家到各省市都已经比较多,但依旧不能掩盖其法治建设缺位的问题。医保基金是人民群众的“保命钱”,涉及14亿人口,容不得乱用、滥用、骗用,医保基金的监管不是简单的行政手段和经济手段就能遏制不法行为,而是要通过法律的制裁,发挥法律的权威,打消不法分子的违法企图。自2010年以来,《社会保险法》作为社会保险领域唯一的专属法律,涵盖了社会保险方方面面,但随着时代的发展,矛盾的转变,我国社会保障不断充实完善,仅仅依靠《社会保险法》已经显得力不从心,而基金监管人员无执法权,更是制约了工作的开展。2020年12月,国务院审议通过了《医疗保障基金使用监督管理条例》,为医保基金的法治化奠定了基础。目前医保智能审核系统的约束主要来源于医保与医院之间的协议约束,医保智能审核系统在不断完善的同时却没有明确的法治支撑,这就导致医保经办机构对医院的管理只能通过简单的违规处理和整治,而无法形成有效制约。

(二)队伍建设不能满足实际需要

医保队伍建设是长期困扰医保发展的难题,医保智能审核系统还不是完全智能的系统,仍然需要医保人员在其中发挥主导作用。特别是基金监管执法队伍,基本处于缺位状态。医保队伍的发展受到当地政府人员规划发展的制约,需要建立执法队伍,但是既缺少相应法律文件支撑,又无对应的行政编制,导致目前各地医保局都处于人手不足的尴尬状态。另一方面是医保队伍专业能力较差,现有医保智能审核系统大多以医保药品目录库、疾病诊断编码库、特殊医用材料、诊疗项目库等数据库为基础,通过自动审核大大减轻了医保经办、监管人员负担,但大部分医保工作人员没有专业医学知识,要想对系统筛选出来的违规信息、申述管理等进行人工审核,筛查出相关疑点、重点难度较大。在对医院调研过程中发现,大部分医院的医保部门都希望医保局能够加强对医保政策的解读,对医院医保人员的培养与指导。

(三)医保智能审核系统建设发展缓慢

医保智能审核系统以医保规则库为核心,包括了药品相关规则、诊疗项目相关规则、统计相关规则、临床规则,通过规则库实现对医药服务的全过程监管,尽可能地从源头来保障医保基金安全。受医保智能审核系统规则库的限制,医护人员在医疗服务的过程中往往要考虑是否会触及系统规则,一旦触及规则库中的限制性内容,就会引发事前提醒。医保智能审核系统对于医药服务的监管发挥了很大的作用,但同时规则库也掣肘了医护人员行医用药,在调研中发现,当前智能审核规则不完全适应临床诊疗需要和临床诊疗指南,对于限制性用药反馈意见比较大,多种药品需要重复申诉,且同一问题申诉通过后反复被剔除审核,除此之外,很多新技术新项目无相应收费标准,致使相应的新技术新项目无法开展,诊断技术和水平无法提高,无法满足老百姓的就医需求。

四、医保智能审核系统未来发展重点

(一)法制先行,构建医疗保障制度法制体系

我国现代医疗保障制度的发展已有40年,经过不断的改革与完善,已经构建起一个多层次的医疗保障体系,基本实现了全民医保,但医疗保障制度的碎片化依然存在,医保基金安全仍然面临风险,医疗保障制度的法制化建设仍比较落后。医保智能审核系统的发展过程中缺少法律制度的支撑,无法形成有效约束。纵观世界社会保障制度发展历程,法制的建设一直走在前面,利用法律制度来保障社保制度的实施、系统的运行。因此,医保智能审核系统在未来的发展中将更加依赖于顶层制度的设计,加强医疗保障制度的法制建设,为智慧医保及多种智能系统的应用提供法制支撑。

(二)组织领导,加强医保队伍专项治理工作

《医疗保障基金使用监督管理条例》的出台为后续医保基金监管队伍的完善创造了条件,在最近的医疗保障事业“十四五”规划中,可以看到各地医保局都在提出要加强医保队伍专项治理工作,一方面是建立医保基金监管的人员专业队伍,在招聘专业上更加注重专业的多元化和专业化,另一面是加强基金监管人员医保专业知识和职业素养培训,对常见的疑难杂点进行系统性梳理,对医院医保人员开展专项培训,做到两个凡是,“凡是有新政策必有政策的解读,凡是有关键技术更新系统换代必有技术培训”。

(三)政策引领,完善医保智能审核系统功能

现有的大数据挖掘、区块链技术、软件开发等技术都已经有了较大发展,能够满足当前医保智能审核系统的不断升级和完善,但缺乏政策引导和资金的支持导致目前大部分地区的医保智能审核系统停留在简单的审核阶段,在运行的过程中出现了一些难操作、不协调、医院系统接入困难、信息共享机制难以实现等问题,在对健康数据的应用上,也无法实现对患者、医院数据的进一步挖掘应用。因此,医保智能审核系统涉及多个部门,医保部门要发挥主导作用,协同卫健部门、财政部门、乡村振兴、人社等部门共同完善医保智能审核系统,开发系统功能服务项,逐步实现医保智能审核系统信息的互联互通,加大对医保大数据、健康大数据的开发合理利用。医保部门要会同其他部门做好顶层制度设计,做好配套政策,发挥政策的引领作用,在系统建设、运行、数据应用上都有制度政策的保障。医保智能审核系统的完善是一个长期的过程,需要大量的资金支持,应逐步加大市与市、省与省的合作,实现医保智能审核系统的共同开发与利用,最终形成区域化发展,在具备制度条件、技术条件、资金条件的基础上,逐步实现系统的整合与统一。

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