基于大数据的社会办医监管新模式研究

程小恩 温川飙

摘要：采用云计算模式的数据采集技术，利用低成本的技术方式实现数据挖掘系统的部署，构建基于大数据的社会办医监管模式，利用社会办医的大数据综合信息平台，实现人力、制度、资金、设备方面的标准化、预警、考核等方面同步强化的监管模式，辅助监管医疗的事务决策，为实现社会办医模式的科学化、精细化的管理，提供有效的平台。

关键词：大数据；监管模式；社会办医

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）13-0008-02

The Research of New Model of Private Hospitals Supervision Based on Big Data

CHENG Xiao-en， WEN Chuan-biao

（Chengdu University of TCM， Chengdu 610037， China）

Abstract： The data acquisition technology using the cloud computing model， utilization technology of low cost implementation of data mining system deployment， construction of large data private hospitals regulation mode based on the use of big data integrated information platform private hospitals， the realization of human capital， the standard， system， equipment， warning， assessment and other aspects of synchronous reinforcement the mode of supervision， supervision of medical affairs decision-making， for scientific and meticulous implementation of private hospitals mode management， provide effective platform.

Key words：Big data； regulation mode； private hospitals

1 背景

近年来，我国医疗领域供需矛盾日益加剧，在部分专科领域，公立医疗机构始终存在短板，亟须社会办医补位。2016年10月国家发布的《健康中国2030规划纲要》明确支持创造优化多元办医格局，提出进一步优化政策环境，优先支持社会力量举办非营利性医疗机构，推进和实现非营利性民营医院与公立医院同等待遇。2017年4月国务院常务会议还进一步明确从各方面为社会办医开“绿灯”，在国家的大力支持下，民营医院的数量近年持续增加。如图1。

图1 2016年全国医院数量占比

数据显示，截至2016年7月底，全国医疗卫生机构数达99.0万个，医院2.8万个。其中，公立医院12871个，民营医院15470个，民营医院占比约55%。

图2 社会办医渗透学科

社会办医得以迅速发展，也积累了不少问题。追踪其原因主要由于相关部门在监管上相对滞后，跟不上社会办医扩展的步伐，监管缺乏较好的方法。查阅百度文库2971篇论文，目前社会办医监管方式，渗透的学科深入到公共卫生与预防医学、应用经济学、法学等多个学科（图2 社会办医渗透学科），并衍生出多个交叉学科主题，但是在计算机大数据领域研究缺乏，该文研究一种基于大数据的社會办医体系监管模式，促进社会办医和公立医院相辅相成，健康协同发展。

2 基于大数据的社会办医监管模式构建

构建基于大数据的社会办医监管模式，首先构建社会办医的大数据综合信息平台，采用云计算模式的数据采集技术，采集存储社会办医机构的数据信息。社会办医的大数据综合信息平台需提供统一、便捷的信息上传接口，支持实时文件处理情况查询、上传批次管理以及问题数据回滚，同时兼容其他数据格式处理和接口方。利用低成本和技术的方式实现数据挖掘系统的部署，辅助监管医疗的事务决策，为实现社会办医模式的科学化、精细化的管理，提供有效的平台。如图3。

基于大数据的社会办医监管模式（图4 大数据社会办医监管模式），可以利用大数据综合信息服务平台，实现人力、制度、资金、设备方面的标准化、预警、考核等方面同步强化的监管模式，将社会办医与公办医疗放置在同样的监管平台之上，一视同仁。充分利用大数据技术实现社会办医监管新模式的研究，以监管促规范，以监管求发展。

人力方面：利用大数据分析技术，可以实现从医人员的临床技能评价[1]，基于大数据分析的中医临床技能数字化评价系统，从临床疗效、中医诊疗的方法、工作态度、工作效率全方位地综合考虑，构建评价框架和指标占比。并在该评价框架基础上，利用数据采集平台和数据挖掘分析智能平台，通过清理评估对象的采集数据，系统地对评估对象进行测量和分析，最后对评估对象进行公正地评价，得出科学合理的评价结论。利用大数据构建中医特色的医生临床技能数字化评价体系，评价的数据来源均为医生的临床电子病历，通过医生的临床电子病历，分析评价医生临床技能的指标和权重，数据来源真实可靠，使得整个医疗过程透明化，对社会办医模式下的医生有更强的约束力，责任也更加明确。同时利用大数据综合信息平台监管的方式，有效促进人才流动。利用大数据综合信息平台，激活医疗资源，医生多点执业，不同性质医疗机构的多方位合作，医疗人才的流动性加强，可以为分级诊疗等医改举措创造条件，可优化医疗秩序、提升服务能力，最终为患者更好服务。

制度方面：利用大数据综合信息平台，发挥有关行业协会、社会组织的监管作用，把非公立医疗机构统一纳入医疗纠纷预防、处置管理模式中，建立统一的制度体系。比如：建立黑名单制度并与退出机制挂钩严格落实退出机制，针对违法行为性质恶劣、情节严重或多次违法拒不整改的，应从重处罚，吊销相应科目直至吊销其医疗机构执业许可证。

资金方面：社会办医的资金监管，主要包含财政资金扶持和办医收费政策监管等问题。利用大数据信息综合服务平台，一方面整合社会办医资金统一监控，通过大数据分析得将审计与绩效评价相结合，加强专项资金监督管理；规范使用财政资金，保证财政资金专款专用；提高专项资金使用效益，利用决策分析丰富筹资渠道；优化融资政策 拓宽投融资渠道等提供可靠的数据，提高更加优质高效医疗卫生服务。另一方面，大数据分析技术已经可以实现诊疗费用异常模型的监控，基于大数据分析的医疗诊费点阵模型，利用大数据技术，采用基于距离的多指标的异常数据挖掘技术对预处理后的数据进行聚类分析，挖掘出数据记录中的噪点，研究离群点的异常行为。分析各类病症、人群接受的治疗项目、处方用药及收费情况，提供管理可视化和提醒，为医生临床用药和合理收费提供参考，从而督促医生坚持合理用药、合理检查、合理治疗、合理收费。如图5。

设备方面：基于大数据技术的社会办医监管模式，利用大数据综合信息服务平台，可以实现优化医疗服务资源配置，引导非公立医疗机构向高水平、规模化方向发展。利用大数据综合信息平台构建医疗机构设备联合中心，针对区域性大型医用设备检查，形成共建、共用、共享和共管监管标准化机制，促进资源充分合理利用。

3 结束语

基于大数据的社会办医监管模式研究，充分利用大数据技

术，构建大数据综合信息服务平台，辅助监管社会办医医疗事务决策，为实现社会办医模式的科学化、精细化的管理，提供有效的方法。

参考文献：

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