用好这个工具,不再为医保合规犯难

2021
04/27

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海森健康
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医院亟需借助AI之力,将医保规则融入系统中,实现全流程医保合规。

根据国家医疗保障局公布的数据,当前,我国医保的覆盖面稳定在95%以上。公立医院的主要收入来自医保基金,如何提升医保的合规能力,并加强风险控制,是公立医院普遍关心的热点和难点。

医院各部门的医保之“痛”

对于绝大多数医院,医保费用构成了医院收入的主体,医保是购买方,是出钱的“金主”。医院作为医疗服务的提供方,必须适应购买方的政策和规则,二者的关系决定了医院要根据医保的要求进行精细化管理。面对医保控费压力,医院需要考虑的不仅是怎样看好病,而且还要考虑适应症、药占比、病种盈亏等因素,这样才可以促使医院加强管理,降低因医保拒付带来的损失,减少医院运营压力。

面对医保这一“金主”,医院各部门角色不同,感受到的痛点也不同:

  • 医保办,要应对医保支付方式改革,最担心被医保局扣基金;

  • 医务处,最关心合规/合理诊疗,当医保政策变化时,医生能得到及时提醒,以避免违规扣款;

  • 病案室,更关注编码的准确率和效率,以应对按病种付费;

  • 运营部,要根据病种成本评估科室和医生的绩效,并进行学科建设、市场定位的调整。

  • 在医保控费改革的大趋势下,按病种(组)付费是大势所趋,与此相适应,医院管理目标也要从粗放式向精细化发展,其核心包括三方面:治理(Governance)、风控(Risk Control)、合规(Compliance),简称:GRC。GRC作为医院管理目标,意味着医院要及时发现并控制风险,最终实现医保合规、医疗合理。

把医保规则融入智能系统中

医保部门与医院的信息不对称,经常是造成医院不合规的主要因素,医院应根据医保部门审核监控的重点,将其分解落实到整个诊疗过程中。

对此,医院亟需借助AI的力量,将医保规则融入智能系统中,实现费用、诊疗、用药、编码等一系列工作的合规。这样既能保证整个诊疗过程中的医疗质量是可控的,又能保证病种成本和盈亏是可控的。医保智能合规风控系统应覆盖事前、事中和事后整个流程,具备事前提醒、事中审查和事后分析功能,如:规范诊疗、结算预审、病案编码辅助、病种成本分析等。

  • 事前提醒,是指根据政策合规性、临床合理性,针对诊疗路径,在门诊或住院医生工作站进行提醒或校验。

  • 事中审查,是根据医/药嘱进行合规性、合理性审查,如医/药嘱与诊断的一致性审查、诊疗偏离/变异监控等,可在门诊/住院医生工作站、药房药师工作站、医务处管理员端进行审查。

  • 事后分析,通常包括病案编码辅助决策、病种成本分析、诊疗方案变异分析、医疗服务监测等功能,可应用于病案编码端、医保办端、医院管理端。

  • 以规范诊疗为例,医保智能合规风控系统可在事前提示医生与诊疗项目相关的政策,在医生下医嘱时提前进行问题校验。比如人工流产术,当医生提交“人工流产术”和“宫颈扩张术”时,系统就会提醒重复收费,因为“人工流产术”包括了“宫颈扩张术”。此外,系统还会提示该病种的相关信息,如入组信息、病种编码、平均住院时间、平均治疗费用等。再如:病种成本分析,既能对药占比、耗占比、检查检验占比等费用结构进行分析,又能进行病种盈亏分析、诊疗偏离分析,及时找到盈亏的原因,如主诊断是否有问题、是否存在过度诊疗问题等,及时追责到医生,并及时改进。

医院如何挑选医保智能系统

面对众多的医保智能合规风控系统,医院还需从如下几方面进行考察和对比:

首先,是否具备完善的临床知识库、审核规则库。医保合规系统要从HIS、LIS、PACS/RIS、EMR等系统或CDR中获取数据,经过数据清洗,再通过建立规则库、知识库、模型库,实现全流程监控。数据库、知识库和规则库是系统的地基,必须要打牢。

其次,是否兼顾多种医保支付方式的审核筛查。有些医保智能审核监控系统是针对按项目付费的,并不是针对按病种付费,不能对病种进行解析,也无法监控诊疗过程,比如编码是否存在高编或低编、诊断与诊疗过程是否匹配,很多系统还判断不出来。当前,按病种付费(DRG/DIP)正在广泛试点,但按项目付费也还大量存在,这就需要系统能兼顾多种医保支付方式。

第三,是否实现全流程的过程管控。如果只能在某个或某几个节点上实现智能管控,而不能对事前、事中、事后进行全流程的管控,就不是真正意义上的精细化管理。尤其是事中,要解析诊疗过程,判断诊断与诊疗的合理性、一致性等。

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关键词:
医保,合规,工具,诊疗,智能

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