醫保升級之路 ——北京數智醫保創新競賽晉級張榜

2020-11-19 CSDN技術社區

       當寒冬的疫情交疊著夏日洪水的記憶,陽光逐漸明媚,山景依然壯麗。歷經了兩月餘的北京數智醫保創新競賽決賽名單亦已破繭出殼。

        30支團隊,從報名參賽的109家企業、高校和研究機構的參賽團隊中脫穎而出,最終闖入期待已久的決賽圈。

        多領域關注匯聚、對業務深刻理解、前沿技術與應用、精準分析與抽取、接軌國際化思維……這一系列簡短卻鏗鏘有力、擲地有聲的總結,是眾多醫療醫保及技術領域擁有絕對話語權的評審專家對北京數智醫保創新競賽初選團隊及其作品的真實評價。

 

        思變則強

        北京醫療保障種類多,基金數額巨大,年涉及資金約2100億元。醫療機構舉辦主體多元,隸屬關係複雜,異地就醫直接結算工作量佔全國三分之一。醫療機構藥品、耗材用量大,自2017年啟動醫藥分開綜合改革以來,藥品採購金額超過1260億元,醫療服務價格調整任務艱巨。醫保服務群體與醫保層次多元,老齡化程度高,且沒有地市級支撐。因此,北京醫療保障對信息化要求高,亟需建設高水平的首都醫療保障信息化平臺。

細看現狀,北京醫保信息化基礎比較薄弱,對醫保大數據的分析應用能力還有較大的提升空間。如何藉助首都資源優勢,構建智能化、信息化和精細化的醫保管理服務,這是一個迫在眉睫的問題。

應運而生的此次競賽設立的賽題,可以說是真正結合了醫保工作的實際情況,在保證數據安全性、脫敏及正確評估現有醫保數據的基礎上,賽題引導清單直指醫保業務工作的痛點、難點和對應需求。

        多領域關注匯聚,八仙過海各顯神通

        「對於醫保基金和管理,說得比較多,大家也很關注,但第一屆競賽,就能匯聚這麼多領域、這麼多優秀的參賽團隊,兩個字——欣慰」,負責初選賽題技術評審的專家如是說。

        銀行、保險公司、網際網路公司、軟體公司、名校……初選參賽團隊名單立體多元。除去參賽單位名稱冠以的光環,在初選提交作品中,對於醫保基金監督管理、醫保宏觀決策支持兩大方面,具備省市級醫保局、人力資源和社會保障局項目合作、數據分析的成功案例不在少數,且參賽作品言之有物、信而有證,非常「接地氣」。去年,國家醫保局組織開展「飛行檢查」工作,打擊醫療欺詐騙保。在此次參賽名單中,就有參賽團隊提前參與到「飛行檢查」工作中。諸如此類成熟有經驗的實際案例,無論對醫院還是對醫保機構,都是有所助益的。

        值得一提的是,此次競賽既吸引了眾多大品牌企業的加入,又不乏迅速崛起的中型企業前來一決高下。隨著大數據技術的成熟,掌握並應用大數據的門檻日益降低,新鮮的血液正在持續融入其中。

        業務精而透徹,技術有的放矢

        「我會把高分留給既有技術力量,又在醫保領域有過探索研究與實際操作的團隊,因為沒有正確目標的技術,屬於空談,也是無的放矢。」負責初選作品業務評分的評審專家做出「打高分」的解釋。

        本次競賽評審組專家對於提交作品的業務理解給予了一致的肯定。從具體的方案設計中,可以看出大多團隊對於醫保業務的理解,是下了足足的功夫。尤其是從事醫療信息化行業工作久遠的企業對醫療業務及其行為分析甚優。

        對於自身醫療保障,百姓心中的訴求越來越高,這既是時代進步的標誌,也是素質提升的表現。但實際中,醫療資源的「過渡使用」、「使用不足」和「錯誤使用」,使得一些企業對醫保監管工作提出了「全流程監管」的定義。除了對欺詐浪費濫用醫保基金進行監管外,在使用前期和中期同樣給予科學有效的監管方法,以更加寬闊的視野看待醫保監管工作,用政策引導百姓更好地健康生活。

        還有方案強調了特徵工程,在醫保違規行為中,如果無法準確抓住違規行為特徵,隨之而來的「方法」也不會是行之有效的。其中一家企業對於醫保行為主體特徵以及行為特徵分析地非常到位,特徵數量竟達500餘種,對業務的理解與精準分析抽取嘆為觀止。

        以往醫保監測規則引擎比較多,同時也有一定的局限性。一些參賽團隊在對過去規則引擎方案評述缺陷後,在此基礎上應用了現代前沿技術。如人工智慧、區塊鏈、特徵工程、神經網絡、機器學習、人臉識別與聲紋識別、畫像技術、知識圖譜、大數據多維時序分析技術、指標異常檢測和歸因分析等。

        對醫保大數據相關分析方面,整體數據處理流程、關鍵技術難點、核心算法和架構上,也是處理地遊刃有餘。

        在參賽作品裡,我們也看到如hadoop、spark、kafka和flink 等先進的軟體呈現其中,對大量數據的分析,起到底層軟體技術的強力支撐。

        所有的頂層設計、模型建立、推論結論與建設性的意見,最終都將提升改進醫保監督管理工作的水平。

        接軌國際化思維,做好成果轉化

        如何把國際化規則引擎接入到中國,有方案提到此觀點。利用現代技術強化醫保的監測監控,防欺詐騙保,防不合理醫療服務使用,很多國家有著先進的管理經驗。在未來醫保工作中,借鑑國外成功經驗與教學,進行政策迭代升級,避開彎路與坑窪,這既需要大數據的支撐,也需要持續的摸索。

        競賽至今日,雖然入圍決賽的名單已張榜,但真正的較量才剛剛開始。晉級團隊在實際接觸脫敏篩選、真實海量的北京醫保大數據後,最終將呈現出怎樣切實可行的方案,以及如何將決賽後的成果成功轉化並落地應用、強力推行下去,達到國際化管理水平,必將走過一段路程。

        任重道遠更知砥礪前行,揚帆破浪方能不負韶華!

 

附晉級決賽名單:

賽題A「醫保基金監督管理」晉級決賽團隊名單如下

序號

團隊名稱

單位名稱

1

東軟智慧醫保

東軟集團股份有限公司

2

鵝廠A賽題隊

騰訊雲計算(北京)有限責任公司

3

平安醫保科技賽題A

平安醫療健康管理股份有限公司

4

衛寧科技-賽題A

上海金仕達衛寧軟體科技有限公司

5

泰康養老賽題A

泰康養老保險股份有限公司

6

靈醫智惠的團隊

北京百度網訊科技有限公司

7

國新健康賽題A的團隊

國新健康保障服務集團股份有限公司

8

CIIC-DG醫保風控精靈

中創智匯(北京)管理諮詢有限公司

9

工銀科技北分團隊

工銀科技有限公司

10

招商銀行團隊

招商銀行股份有限公司

11

衝鋒號

東華軟體股份有限公司

12

金山雲醫保戰隊

北京金山雲網絡技術有限公司

13

嘉和美康的團隊

北京嘉和美康信息技術有限公司

14

依依的團隊

醫渡雲(北京)技術有限公司

15

螞蟻智信

螞蟻智信(杭州)信息技術有限公司

賽題B「醫保宏觀決策支持」晉級決賽團隊名單如下

序號

團隊名稱

單位名稱

1

平安醫保科技賽題B

平安醫療健康管理股份有限公司

2

泰康養老賽題B團隊

泰康養老保險股份有限公司

3

東軟智慧決策

東軟集團股份有限公司

4

abc_goodluck

中國農業銀行股份有限公司

5

鵝廠B賽題隊

騰訊雲計算(北京)有限責任公司

6

易聯眾信息技術公司

易聯眾信息技術股份有限公司

7

冠新軟體

北京冠新醫衛軟體科技有限公司

8

沃數智

聯通系統集成有限公司

9

2020user的團隊

龍盈智達(北京)科技有限公司

10

徐卓雋的團隊

萬達信息股份有限公司

11

融信數聯B

北京融信數聯科技有限公司

12

cuizhongdi團隊

北京雅丁信息技術有限公司

13

大瑞集思DRGs戰隊

北京大瑞集思技術有限公司

14

時代醫療團隊-B隊

北京精友時代信息技術發展有限公司

15

北京大學

北京大學

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