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99696大富豪棋牌对以数据创新驱动业务发展的公司

文章作者:今日头条 上传时间:2020-01-05

今年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确人工智能作为国家战略的定位。虽然在医保智能监控领域内人工智能还处于新理念和新方法,也未应用在实际工作中,但对于行业内的参与者,从思想上做好准备至关重要。在不久的将来,也许人工智能会颠覆医保经办管理、医保智能监控。

发言专家:郑毅 平安医疗健康管理股份有限公司CMO、副总经理

古之“琅琊榜”让最优秀的青年才俊闻名天下,而“中国数据创新琅琊榜”正是为积极鼓励那些在各自领域不断创新,不断突破的企业,从行业角度出发,对以数据创新驱动业务发展的公司进行案例推广、梳理和排名,让优秀的数据创新企业得到更多的展示和关注,让更多拥有新型服务模式和自我创新能力的数据型公司,成为未来大数据产业发展新生力量的同时,威震江湖,名闻天下!

2019年,保险业继续行走在回归本源、加码保障的路途之上,追求高质量发展之中,不乏机遇涌现。在科技兴国、创新强国、“健康中国”战略推动下,以及老龄化日益严重,加快发展养老产业、推进医养结合步伐的指导下,商业健康险、“保险+医养”、科技赋能正迎来新历史发展机遇。

本文来源于中国医疗保险,作者吴奎;经亿欧大健康编辑,供行业人士参考。

内容整理:郑佳音

数据创新平台介绍

“保险+科技+健康+医养”,头部保险公司正卯足力气加码打造依托自身优势的生态闭环。以中国太保为例,2019年以来,完成之前布局的中国太保开始加速各板块之间的协同,科技助力健康险不断升级,智能审核助力政府化解医保控费难题,AI赋能太保打造出集健康、养老、生活和公益为一体的保险服务生态圈。加速协同,成为2019年保险公司的发展关键词之一。

我国从1994年连入互联网的64K国际专线,实现了与国际互联网的全功能连接。20年间,中国互联网从无到有,从小到大,从最初的互联网1.0到今天的4.0,真正进入了数字时代。互联网、大数据技术的广泛应用,正在深刻影响社会和人民生活的各个领域,同样在医保领域,尤其是在医保智能监控领域也引起了巨大而深远的变革。

2018年3月,全国人大审议并通过了国家机构改革方案,组建国家医疗保障局,新机构成立后对医保大数据在智能监管方面的应用提出了多方面的要求。在今年全国医疗保障工作会上,韩正副总理对如何利用医保大数据进行监管做了相关要求,国家医疗保障局胡静林局长更是指出信息技术决定着医保事业的成败。

——易康医疗大数据平台

数联易康医疗大数据平台,基于时下最先进的大数据平台技术Hadoop,打造了一套分布式大数据异构存储、实时与批量分析计算的平台,用以汇聚数据、清洗数据、分析数据、利用数据,给医疗卫生领域带来数据分析价值。目前数联易康已经就医疗大数据平台与四川省卫计委、重庆市卫计委以及全国多家医疗机构进行了深入合作,包括大数据医保监管、医疗机构精细化管理、DRG精细化管理、分级诊疗评估等创新应用,以期挖掘健康医疗大数据的更多潜在价值,共建医疗健康产业生态圈。

深化数据挖掘,中国太保闭环生态突围成果重重

医保智能监控的发展历程

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数据创新案例分享

先来看看迫切的市场需求,伴随家庭财富的积累,健康意识的逐渐上升,越来越多消费者青睐为自己及家人购买一份健康险。巨大的市场需求将持续驱动商业健康险的快速增长。有数据显示,预计到2020年,中国商业健康保险市场规模可突破1万亿元,将持续保持30%左右的速度增长,形成与财产险、寿险三足鼎立之势。

医疗保险监管顺应时代的发展,从2014年开始逐步推进智能监控,至今在全国所有医保统筹地区已实现了从传统的人工监管、监控到智能监控,全国已有320个统筹地区开展智能监控,监控人群达11亿,监控范围基本覆盖所有两定服务机构。医保智能监控的全面实现,使得医保监管效率大幅提升、医保监管工作更加公平、公正、经办管理廉政风险程度明显降低。

2019年3月9日,《中国医疗保险》杂志社于北京举办了第十六期“医”“保”对话论坛,专家围绕大数据在智能监管方面的应用进行了深入探讨,来自平安医疗健康管理股份有限公司郑毅副总经理分享了商保公司应用大数据开展智能监管的经验。

1.案例的总体目标和思路

随着医改进程整体加速,我国逐步实现了全民医保,同时伴随着社会自办医院和大病保险的不断推广,社会保险的加入,如何有效控制医疗基金的滥用,骗用,真正做到基金的有效、合理、健康使用。这些是当前基金面临的一个非常严峻的问题,部分地区的医保基金已经穿底,而由商业保险公司承担的大病保险也是普遍处于亏损状态。传统的监管手段一直存在效率低,人工开销高,无法全面监控基金使用的问题,并且监管主要还停留在事后监管,也就是医疗费用已经产生之后的监控。这种传统的模式已经逐渐无法满足医疗服务监管的新要求,同时也无法满足医疗保险业务科学化,数据化的管理要求。

在此背景下数联易康提出了基于大数据的医疗监管解决方案。以“统一规范”、“安全稳定”、“技术领先”等为基本原则,满足医保局对审核、监管、实时监控、决策支持、风险预警等相关业务需求,同时遵循中华人民共和国人力资源和社会保障行业标准(LD/T90-2012)等文件要求,提供一套集智能审核、实时监管以及大数据挖掘、分析为一体的医保监管大数据解决方案。

巨大的市场之中,健康险产品也逐渐细分化,从同质化竞争“红海”中,依托自身优势突破进阶,寻找到差异化产品竞争“蓝海”。2019年上半年,中国太保就实现了这样的突破。当然,借助工具,则是被称为保险行业发展新燃点的数据和科技。

新时代背景下的新形势

大数据在监管中的应用模式

2.案例实施方法或者综合解决方案

具体来看,依托旗下医疗健康领域的专业子公司太平洋医疗健康,中国太保实现了保障拓维,让“带病投保”成为可能。以糖尿病人为例,太平洋医疗健康创新开发“健康风险评分”工具,该工具利用大数据分析,可获得糖尿病人在不同的年龄、进展阶段和HbA1c(糖化血红蛋白)组合下,各细分人群的风险评分,并基于该分数将人群进行分层,据此优化产品精算定价模型,助力开发多元、灵活、受众和场景具体的保险产品。

医保基金是老百姓的救命钱,各级领导和人民群众高度关注。基金监管使用更是个社会热点,也是监管难点,如果监管不到位,发生骗保大案,比如沈阳发生的欺诈骗保,就成为舆论关注的焦点,震惊全国。

在保险基金监管领域,从传统的描述性分析和诊断性分析,前移到前瞻性分析,再到智能干预分析,监管者不仅可以了解某些医疗行为发生了什么,为什么发生,还可以根据掌握的数据建立模型,预测未来会发生什么及干预措施。比如,住院患者再入院,通过简单的描述性分析可以发现某些医院的再入院率非常高,通过进一步诊断性分析可以了解是什么原因造成这种情况?是医院的医疗行为、用药还是欺诈行为,对数据进行前瞻性分析可以得出什么样的医院或者患者,在什么样的情形下再入院率高?哪些是医疗机构的正常医疗服务行为?哪些是骗保行为?进而做相应的管理与决策。

2.1技术方案架构设计

实践是最好的证明,据了解,通过“健康风险评分”工具,太平洋医疗健康根据对国内某市糖尿病人群数据综合分析测算,可将风险较低的30%糖尿病人群纳入承保范围,同时带来约7%新业务价值提升。依托“健康风险评分工具”,收集利用多维度数据,让特定人群可以做到“带病投保”,中国太保成功挖掘带病人群的市场潜力。

近年来,医保监管面临诸多新情况、新问题,医疗违规的手段越来越隐蔽,部分医疗机构开具大处方、阴阳处方、过度检查、挂床住院、伪造材料等违规行为屡禁不止;有的以义诊、赠物等方式降低入院指征,大量吸收参保患者入院;有的虚构检查化验,将同一检验报告用于多人或者将同一化验报告对应多次检化验等。

传统基于规则的审核引擎的监管能力有限

2.1.1总体架构图

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99696大富豪棋牌,数联易康医疗大数据平台

数据支持层:是系统所有业务流转、数据分析的保证,包括业务数据库和数据仓库,所有非业务数据都是通过数据调度引擎调度管理。

业务支持层:主要由各种运行管理服务组件组成,它们共同支撑应用平台,为各业务系统提供基础服务,如基础框架、智能审核引擎、业务流程引擎、大数据算法等。

系统应用层:医保监管大数据解决方案包括六大系统:智能审核系统、实时监控系统、大数据挖掘系统、监管业务系统、决策支持系统、数据可视化系统。

科技不仅为中国太保开辟了增量市场,更夯实了中国太保助力政府化解医保控费的难题。具体来看,大数据精准核保模型利用机器学习技术,依据参保人个人信息、医疗行为花费、病史信息建立重疾精准核保模型,预测投保人重疾发生率;并能利用本土数据,发现新风险因子,从真实数据中还原常见共病组合对重疾的准确风险。

面对这系列新情况、新问题,有行业内专家将欺诈骗保行为总结成10类,并与孙子兵法《三十六计》里的计谋一一对应,足以显示出监管形势的严峻,同时也彰显医保监管从业者的无奈。故此,医保监管部门必需采取新的监控措施、手段来提升医保监管效能。

在运用信息化系统,通过大数据对医保进行实时监控方面,美国走在国际前列,有多年经验,很多地方值得我们在建设医保大数据检测系统时借鉴与反思。顶层设计上,美国医疗保险与医疗服务中心基于疾病诊断分组构建风险模型,得出参保人在不同组别下的Medicare风险评分,预测对应的医疗成本。虽然大数据在美国设计参保人的风险保障计划、医保管理和政府决策中发挥了重要作用,但是,传统基于规则的审核引擎监管能力有限。美国医疗欺诈滥用的行为很多,根据联邦调查局的数字,每年美国社会所涉及的医疗欺诈总额大概高达上千亿美元,约占医疗费用总支出的3%,包括伪造索赔案件,不同医疗机构为同一患者多次索赔,假冒他人身份索赔从未发生过的医疗服务,医患同谋分账非法利润等骗保行为。2016年,美国联邦司法部破获了史上最大的联邦医保欺诈案,总诈骗费用高达10亿美元,至少4.64亿联邦医保Medicare和Medicaid已报销款。

2.1.2部署架构图

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数联易康医疗大数据平台

服务器物理主机是基于KVM搭建,提供高可用、可伸缩的私有云服务。数联易康监管决策系统所需的虚拟服务器都部署在私有云基础架构之上。

通过将精准核保模型嵌入到现有核保流程中,可以实现风险的精准识别和鉴定,从而改变传统保险的精算方式、定价和风险准备,一方面可以甄别高风险人群,降低赔付损失;另一方面也可以实现核保效率提升,优化客户体验。

多纬度数据的采集及应用助力智能监控

商保公司经验:

2.2方案介绍

数联易康医保监管大数据解决方案由智能审核、实时监控、大数据挖掘、监管业务、决策支持以及数据可视化六大系统组成。

以国内某城市为例,太平洋医疗健康精准核保模型可以有效甄别当地10%拒保人群,降低约13%赔付损失;有效甄别50%的低风险免核保人群,极大提升核保效率。

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