医院医疗保险基金智能监管系统满意度及其影响因素研究

焦之铭 ，王芊予 ，冯占春

1华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院，湖北武汉，430030；2浙江图书馆，浙江杭州，310007

随着我国医疗保险覆盖范围不断扩大，在日益增多的医疗服务供给背景下，医保监管压力也随之增大。在审核医疗报销过程中，有效稽查出医保欺诈和滥用是医保基金监管的关键。Berwick等人指出美国医保费用中存在20%的浪费，其中欺诈和滥用其中最为严重的现象之一[1]。而在传统的检测方法中，通常是少数审计人员处理大量的索赔文件，这种方式低效且费时，但仍旧是许多中低收入国家的主要方式[2]。而医院医保智能监管系统的推广使用极大地提高了审核效率，将医保基金的管理窗口前移。虽然不少国内外学者针对医保智能监管系统的开发及应用效果做了较多研究。而医生作为系统的主要使用者，他们对系统的满意度评价是医保智能监管系统使用效果的重要指标[3]。但目前国内对医院医保智能监管系统的研究多集中在系统的设计、开发与应用等方面，对信息系统使用行为的研究还比较缺乏[4-5]。因此，本研究主要探讨医院医保智能监管系统满意度及其影响因素，为提高医生使用体验、促进诊疗行为合理合规提供思路。

1 资料来源与方法

1.1 研究对象

采用分层随机抽样法，根据2020年《中国卫生健康统计年鉴》，2019年末全国三级医院总数为2749个，二级医院9687个，考虑到大部分二级医院并未使用医保智能监管系统，所以按照1∶1的比例选取二级和三级医院，为保证样本具有代表性，选取系统上线时间超过1年的医院。于2021年1-3月，随机选取109家二级医院和100家三级医院，通过问卷星对使用医保智能监管系统的医生在线发布网络问卷。此次调查回收问卷250份，有效问卷225份，有效率为90%。

1.2 基本概念

医院医保智能监管系统一般是基于三大目录库(临床知识库、医保知识库、医药标准知识库)开发的计算机信息系统，对医生的医嘱处方、检验检查单和患者电子病历等信息进行全方位监控。系统的核心数据库为审核规则知识库，以药品规则知识库、诊疗规则知识库和政策规则知识库为基础，运用数据挖掘和BP神经网络等技术手段，对规定政策和实施细则进行量化，并对处方进行分析审核。见图1。

图1 医院医保智能监管系统业务构架

1.3 研究方法

1.3.1 问卷设计。依据医院医保智能化监管系统满意度模型，正式修订的问卷包括人口学基本信息和模型中的7个维度24个观测变量的信息。问卷设计采用Likert 5级量表法进行度量。信度检验Cronbach's alpha为0.87，问卷各维度的Cronbach's alpha在0.75-0.89之间，信度较好；KMO值为0.914，通过了Bartlett球形检验。

1.3.2 结构方程模型。以顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意度、顾客抱怨、顾客忠诚6个变量为基准，将顾客抱怨与顾客忠诚合成顾客满意度，并加入信息系统持续使用理论中的感知易用性、感知有用性和计算机自我效能变量，构建医院医保智能化监管系统满意度模型。研究假设为：医生对医保基金智能化监管系统的使用满意度受到医生在使用系统前对系统期望的影响，而在系统功能已经确定的情况下，医生的期望越高，则所产生的负向不确定性也就越大，最终会负向影响医生对系统的满意度。因此，本研究提出如下假设。H1：用户期望对系统满意度产生负向影响。感知价值定义为用户在实际使用医保基金智能化监管系统后，与之前的预期相对比得到的综合感受。H2：感知有用性对用户感知价值产生正向影响。H3：感知有用性对系统满意度产生正向影响。感知易用性定义为医生是否认为医保基金智能化监管系统能够清晰全面地查看收费项目、报销明细等。H4：计算机自我效能对感知易用性产生正向影响。H5：感知易用性对感知价值产生正向影响。H6：感知易用性对系统满意度产生正向影响。

在本研究中，感知质量是指医生在使用医保基金智能化监管系统之后，对于系统所提供的使用体验，给予好或坏的评价。主要基于医生对系统安全性、灵活性、规范性和扩展性方面的感知质量评价。用户感知价值定义为系统是否满足医生的使用预期，以及是否提高了工作效率。形成假设如下。H7：感知质量对感知价值产生正向影响。H8：感知质量对系统满意度产生正向影响。H9：感知价值对系统满意度产生正向影响。根据相关假设建立医保智能化监管系统满意度模型见图2。

图2 医院医保智能化监管系统满意度模型

1.4 统计学方法

将数据录入SPSS 21.0进行整理分析，并进行信效度分析和描述性统计分析，采用极大似然估计法通过AMOS 24.0检验结构方程模型。

2 结果

2.1 调查对象基本情况

共调查225人。男性占67.6%，女性占32.4%；30岁以下年龄段占比最高，其次是31-41岁年龄段，占比达34.2%；64.0%的人为本科学历，硕士占22.2%。见表1。

表1 调查对象基本情况

2.2 影响因素描述性统计分析

本研究探讨医院医保智能监管系统满意度的影响因素，除用户期望外，各维度的平均得分在3-4之间。得分最高的是感知有用性，其次是系统满意度和感知质量，评分最低的是用户期望；参与调查的用户对自己的计算机应用能力感觉一般。见表2。

表2 影响因素的描述性统计

2.3 医院医保智能监管系统满意度模型结构方程结果

结果显示，感知易用性对系统满意度的路径系数在模型中的显著性检验未通过(0.697>0.05)，其他均通过显著性检验。所以删除此路径，重新对模型进行检验。见表3。

表3 初始模型路径系数结果

感知期望对系统满意度的标准化路径系数显著性检验通过(P<0.05)；感知有用性、感知易用性和感知质量对感知价值的标准化路径系数显著性检验通过(P<0.05)；计算机自我效能对感知易用性的标准化路径系数显著性检验通过(P<0.05)；感知有用性、感知质量和感知价值对系统满意度的标准化路径系数显著性检验通过(P<0.05)。见表4。

表4 调整后的模型路径系数结果

根据模型拟合优度评价标准，认为模型具有良好的拟合度(表5)。医院医保智能监管系统满意度模型标准化参数估计路径图见图3，假设H6不成立，其余假设均成立。

表5 调整后的模型拟合优度情况

图3 医院医保智能监管系统满意度模型标准化参数估计路径

3 讨论

3.1 用户期望对系统满意度产生负向影响

分析发现，用户期望对系统满意度产生负向影响。而医生对于医保智能监控系统的期望往往取决于之前使用信息系统的感受，但目前医生对所使用的医院信息系统满意度不高。梁锴的研究发现医生对系统信息传递的不满程度达54%，对系统权限的不满程度达53%[6]。对之前使用的信息系统不满导致医生对于医保智能化监管系统的期望较低，从而在使用系统后满意度因超出预期而提升。

3.2 感知有用性对感知价值和系统满意度产生正向影响

感知有用性对感知价值和系统满意度产生正向影响，与宋宝香的研究结果一致[7]。有用性是医保智能监管系统的第一原则，即系统是否在事前、事中和事后3个阶段对于违规信息进行监控，规避不合理诊疗行为。系统可尝试加入人脸识别、指纹识别等功能，对医保患者身份进行审核。同时建立医生申诉渠道，医保管理者可导入或上传违规单据，通过责任医生将单据发送到医生工作站，由医生填写申诉原因，有条件的话可直接对接医保局申诉接口，并且收集反馈意见。还可探索医保移动管理，实现医保全方位智能监管，更好地保障医保基金安全[8]。

3.3 感知易用性对感知价值产生正向影响

感知易用性对感知价值产生正向影响，但感知易用性对系统满意度的影响不显著。说明系统的易操作性会满足医生心理预期，提高医生工作效率，虽然并不是影响系统满意度的主要因素，但系统的易用程度与医生使用系统的熟练度感知对感知价值的影响显著。与Aggelidis等的研究结果类似，并认为医生应积极主动学习、使用信息系统[9]。建议上级部门及第三方开发商应对针对系统易用性进行改善，使系统更易操作，特别是对于年龄稍大的医生，可以对系统提醒设置更加醒目，使其更方便查看。而对于医疗机构，应加强对各科室医生对于医保智能监控系统的定期培训和宣讲，并在系统新功能、新规则上线时及时进行操作讲解。

3.4 感知质量对感知价值与系统满意度产生正向影响

感知质量对感知价值与系统满意度产生正向影响。而系统在安全性、灵活性、规范性和扩展性方面的质量是由系统的完善程度与智能化水平所决定。对于医嘱处方和计费项目实时提醒这一核心功能，也要做到与当地医保政策相匹配，可尝试加入智能语音系统，及时反馈处方中出现的问题；同时建议系统加强对医保数据的分析能力，面向医护人员开发按病种分值核算和预警、辅助诊断填报、在院病人信息查看、出院病人信息回访、科室收入统计、科室基本指标统计等功能；在实行DIP或DRG付费方式的地区，系统可加入病种管理分析功能，通过对分值金额的测算，降低医疗成本，促进医保基金合理使用。