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| 大数据背景下医保基金审计优化思考 |
| 第736期 作者：□文/吴艳华 时间：2024/9/2 8:56:52 浏览：433次 |
［提要］ 本文围绕基于大数据的医保基金审计展开，通过分析大数据技术在医保审计中的特点和流程，揭示其对审计工作效率、规范化和证据获取能力的积极影响，同时也揭示在实践中存在的数据共享、专业人才和法规不足等问题，并提出完善数据共享机制、加强大数据审计技能培训以及完善相关法律法规等对策，旨在为大数据背景下的医保基金审计提供优化方向，以更好地支持医疗体系的管理和发展。
关键词：大数据；医保基金审计；审计流程
中图分类号：F239 文献标识码：A
收录日期：2024年1月18日
一、基于大数据的医保基金审计特点及流程
（一）基于大数据的医保基金审计特点。基于大数据的医保基金审计具有多方面的特点，这些特点使得审计工作更加全面、高效和精确，有助于及时发现并应对医保系统中的问题，提升整个医保体系的运行效能。
1、数据规模庞大。大数据技术具备处理海量数据的能力，医保系统涉及的医疗数据包括患者病历、医院账单、处方信息等，数据量庞大且呈现多样性。通过大数据技术，审计团队可以高效处理这些数据，使得审计的依据更为全面、详实。传统审计可能只能抽查少量样本，而基于大数据的审计可以覆盖更多患者的数据，从而更准确地了解整个医保系统的运作情况。
2、实时性与高效性。大数据技术具有实时处理数据的能力，可以在数据产生的同时进行分析和审计。这种实时性使得审计团队能够更快速地发现异常情况和问题，及时采取相应的措施。通过实时监测医疗支付流程，审计团队可以及时识别潜在的医保欺诈行为，防止资金的滥用。
3、多源数据整合。大数据技术能够整合来自不同医疗机构、保险公司和其他相关方的数据，形成患者的全面健康档案。这有助于审计人员从更全面的角度审视患者的医疗情况，准确判断医保支出是否合理。整合患者的就医历史、用药情况和医疗费用清单，有助于发现患者就医过程中的潜在问题，例如过度检查、滥用药物等。
4、数据挖掘与分析。大数据技术支持复杂的数据挖掘和分析工作，能够深入挖掘隐藏在数据中的模式和规律。这使得审计人员能够更精准地发现医保欺诈、浪费和滥用情况。通过数据挖掘技术，审计团队可以分析医疗数据中的异常模式，如频繁就医、不合理的诊疗方案等，从而精准定位潜在问题。
（二）基于大数据的医保基金审计流程。基于大数据的医保基金审计流程通常包括六个主要步骤，每个步骤都起到关键的作用，确保审计工作的全面性、准确性和高效性。
第一，数据获取阶段。在基于大数据的医保基金审计流程中，首要任务是获取相关的医疗数据。这包括从各个医疗机构、保险公司等数据源中收集大规模的医疗信息，涵盖患者就医记录、医疗费用清单、处方信息等。随后，对这些数据进行必要的清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。清洗后的数据被储存于适当的大数据存储系统，为后续的审计工作做好准备。
第二，审计目标和执行计划的确定。在数据准备完毕后，审计团队明确具体的审计目标。这可能包括发现医保欺诈、降低医疗费用浪费等方面的目标。随后，制定大数据审计计划，明确审计的范围、时间计划以及需要采用的具体执行方法，确保审计过程有章可循。
第三，数据分析阶段。一旦目标和计划确定，审计团队根据计划选择合适的执行方法，如数据挖掘、机器学习算法等，进行数据分析。这一步骤是审计流程的关键，通过大数据分析技术深入挖掘庞大的医疗数据，以寻找潜在的问题和异常模式，为后续的审计工作提供具体线索。
第四，审计线索的确定。基于数据分析的结果，审计团队确定可能存在问题的医保支付、患者就医行为等方面的线索。这可能涉及到潜在的医保欺诈、费用过高或不合理的支付情况。审计团队根据这些线索，将注意力集中在可能存在问题的领域，为下一步的进一步核实做好准备。
第五，线索的进一步核实。对初步确定的审计线索进行进一步的核实和验证是确保审计结论准确性的关键一步。这可能包括查阅患者病历、联系医疗机构、验证费用清单等方式。通过这一步骤，审计团队能够排除误差和非欺诈行为，确保最终审计结果的可信度。
第六，审计报告的形成。根据数据分析的结果和线索核实的情况，审计团队形成最终的审计报告，这份报告应该详细描述审计的发现、问题的具体情况，并提供改进措施的建议。审计报告将被提交给相关管理机构，为医保体系的改进和管理提供决策依据。这一步骤是整个审计流程的总结和输出阶段。
二、大数据技术的使用对医保基金审计的影响
（一）有利于提高医保审计工作效率与质量。大数据技术的广泛应用为医保审计工作带来了显著的效益，首先体现在提高了审计工作的效率与质量。通过实时处理大量医疗数据，大数据技术能够快速而精准地识别潜在问题，实现对医保支出的迅速监测与分析。自动化分析和挖掘功能减轻了审计人员的工作负担，使得审计团队能够更专注于深度分析和决策制定，从而提高了审计工作的质量。全面的数据视角则使得审计人员能够更全面地评估医保支出情况，迅速发现异常情况，进一步提升了审计工作的实时性和全面性。大数据技术的应用有效提升了医保审计的操作效能，使其更具针对性、精准性，为医疗体系的财务管理提供了强有力的支持。
（二）有助于促进医保审计工作规范化。通过制定标准审计流程，建立规范的数据采集和处理标准，以及制定统一的审计标准和指导文件，大数据技术为审计团队提供了明确的操作指南和标准化的工作流程。这种规范化的工作环境确保了审计的一致性和可比性，使得审计团队能够更有序地进行工作，降低了错误和偏差的可能性。因此，大数据技术的推广在医保审计领域的规范化推进中发挥着关键的作用，提高了审计工作的效益和可信度。
（三）有利于提升获取审计证据的能力。通过确保数据的全面性和准确性，大数据技术提高了审计证据的可信度，使审计团队能够更自信地基于数据进行审计。同时，利用数据分析技术深入挖掘患者就医记录，获取更多的审计线索，进一步增强了审计团队发现潜在问题的能力。通过提高对医保支付程序的监控和评估能力，大数据技术使审计团队能够更有效地发现潜在问题，确保医保支付程序的合规性和透明度。综合而言，大数据技术的运用极大地加强了医保审计团队的数据分析和挖掘能力，为审计证据的获取提供了更为全面和深入的支持。
三、基于大数据的医保基金审计存在的问题
（一）数据共享机制不健全。医疗机构、保险公司等涉及的数据主体通常分布广泛，涉及的数据类型繁多，而它们之间缺乏建立起有效的数据共享机制。这种缺乏机制可能导致数据在不同主体间无法流畅地传递和共享，从而限制了审计人员对全面数据的获取和综合分析。在传统的医保审计中，各个相关机构采用不同的数据存储格式、标准和管理系统，造成了数据孤岛的存在。医疗机构使用自己的电子病历系统，而保险公司则可能使用独立的理赔系统，这两者之间缺乏统一的数据集成和共享框架。这样的情况使得审计人员难以获取到横跨不同数据源的完整信息，影响了对医保数据的全面性审计。
（二）缺乏复合型审计专业人才。大数据审计不仅仅需要对医疗领域的业务有深刻的理解，还需要具备统计学、信息技术等领域的专业知识。审计人员需要能够理解医疗数据的特殊性，同时具备处理大规模数据、应用数据挖掘技术的能力。因此，缺乏这样一类具备多方面知识背景的综合型专业人才会导致审计工作的不足。当前，虽然大数据技术的应用日益广泛，但在医学、统计学和信息技术等多个领域之间进行深度整合的培训和学科体系仍然相对不足，缺乏系统性的专业培训使得缺乏相关经验的专业人才更难胜任大数据审计的复杂工作。
（三）相关法律法规亟待完善。目前，针对大数据医保审计的法规和政策尚未形成完善的体系。医保审计是一个涉及敏感医疗数据和财务流程的复杂领域，缺乏专门的法规和政策使得审计工作缺乏明确的法律依据，这种不确定性可能导致审计人员在数据采集、分析和应对潜在问题时缺乏明确的指导，增加了法律风险。数据隐私和安全在医保审计中至关重要，但当前法规体系并未充分适应大数据技术的应用，缺乏明确规定数据隐私和安全标准的法律体系，可能导致在数据共享和分析过程中产生法律风险，尤其是涉及患者敏感信息的情况下。
四、大数据医保基金审计完善建议
（一）完善数据共享机制
1、制定明确的医疗数据共享规范和流程。为确保医疗数据的有序共享，需要建立明确的医疗数据共享规范和流程。这包括制定数据共享的标准、要求数据主体的规范化数据格式、明确数据共享的流程和步骤等。通过建立规范和流程，可以降低数据共享过程中的不确定性，为审计工作提供有力支持。
2、强化数据隐私保护，建立安全的数据共享平台。为解决数据隐私和安全问题，需要采取措施强化数据隐私保护，同时建立安全可信的数据共享平台。这包括采用先进的加密技术保护敏感数据，在数据传输和存储过程中建立完备的安全机制，确保数据在共享的过程中不被非法获取或篡改。建立安全的数据共享平台可以有效降低数据泄露和滥用的风险，为医保审计提供安全可靠的数据基础。
通过制定明确的规范和流程，以及强化数据隐私保护，可以建立起更加健全和可行的数据共享机制。这将促使医疗机构、保险公司等数据主体更愿意参与数据共享，为大数据医保审计提供更为全面和准确的数据支持，同时确保患者隐私的合法权益。
（二）加强应用大数据审计的技能培训
1、设立培训机构，提供大数据审计专业知识培训。设立专门的培训机构是为了提供有针对性、高质量的大数据审计专业知识培训。培训机构可以聘请专业的医疗、统计学、信息技术领域的专家，结合实际案例和项目经验，为从业人员传授大数据审计的核心理论和实践技能。这种专业的培训有助于培养具备综合知识背景的复合型专业人才，提高其在大数据医保审计中的实际操作水平。
2、制定培训计划，推动相关人员对大数据技术的深入理解和应用。制定详细的培训计划是确保培训的系统性和可操作性的关键。培训计划应该包括从基础概念到高级技能的渐进式培训内容，以适应不同层次的从业人员需求。培训内容可以包括大数据技术的基本原理、数据挖掘算法、统计分析方法，以及医保审计中的实际应用等方面。通过培训计划，能够更好地推动相关人员对大数据技术的深入理解和实际应用，提升其在医保审计中的专业能力。
通过设立专业培训机构和制定系统培训计划，可以为医保审计领域提供更为专业化的人才储备。这有助于应对医保审计中所需的综合性技能，从而提高审计团队的整体水平，更有效地应用大数据技术进行审计工作，为医保基金的合理使用提供更为有力的支持。同时，这也有助于行业内形成共识，推动大数据技术在医保审计领域的广泛应用。
（三）完善相关法律法规
1、制定大数据医保审计法规和政策。为了解决大数据医保审计中法律依据不足的问题，需要制定专门的法规和政策。这包括规定大数据医保审计的范围、目标、程序、数据共享规范等内容，明确审计工作的合法性和规范性。这些法规和政策应当综合考虑医学、统计学、信息技术等多方面的专业知识，确保审计工作在法律框架内进行，提供有力的法律支持。
2、建立数据隐私和安全的法规框架。数据隐私和安全是大数据医保审计中的敏感问题，因此需要建立完备的法规框架来保护相关利益。法规框架应明确规定医疗数据的使用、存储、传输等方面的要求，确保在大数据审计过程中，患者个人隐私和医疗机构商业机密得到充分的保护。此外，法规还应设定相应的惩罚措施，以对违反法规的行为进行有效的制约。
（作者单位：钦州市医疗救助和医药招采中心）
主要参考文献：
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