作者：倪滬平 浙江省人力資源和社會保障廳
在醫療服務市場上，醫療機構是供給側, 醫保部門是需求側，醫保部門向醫療機構購買醫療服務。在“互聯網＋”的時代背景下，以O2O為代表的“互聯網＋服務”以及基於大數據的“精準服務”深刻地改變了傳統的服務和監管模式。如何充分利用互聯網等技術形成數據資源優勢，通過“互聯網+”更好融合促進醫療市場供給側與需求側的目標趨同，提升醫保核心競爭力，實現醫保基金控費，提高醫療服務和醫療保障質量，值得進一步思索。
供方推進路徑
如今，定製服務、預約服務、個性化服務已經徹底改變了傳統的生活方式。在醫療健康服務領域，以預約為切入點，向患者提供預約諮詢問診、陪診、病床和手術安排、院後隨診、術後康復、遠程醫療和智能監測等服務。這些來自於醫療機構供方的互聯網時代變化都使得醫療服務更加便利，醫療服務質量不斷提高。
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醫療服務資源優化
在“互聯網+醫療”背景下，醫療服務資源優化以改善就醫體驗感為核心。具體內容主要包括序列預約調度、門診預約優化、服務資源配置、醫療線上線下服務運行效率提升等。例如，依託手機APP預約專家，通過最優化算法，重新配置預約專家碎片化時間，幫助患者尋找最優化就醫路徑，提高有限醫療資源配置效率。
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醫療診治模式優化
醫療診治模式優化以提高醫療質量水平為核心。在診前、診中及診後階段，如通過“電子病歷＋健康管理”等進行陪診、預約手術、病床以及提供慢性病整體解決方案等，充分利用醫生集團資源，輔助穿戴醫療傳感終端等信息採集技術，通過疾病初診智能判斷和在線配對，進一步利用好各學科高端醫生資源，形成醫生人腦和人工智能相結合的醫療診斷和服務新模式。
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人工智能醫療發展
人工智能醫療發展以個性化精準醫療為核心。具體分為兩個發展階段：第一階段是個性化轉變階段，以經驗醫學為前提。通過基於大數據的學習算法，為每種疾病建立最優化的診斷治療模型，這相當於臨床路徑從現在以單一疾病全人群共用的一般先驗式路徑向以基於個人診斷要素的後驗式個性化治療方案轉變；第二階段是精細化發展階段，是人工智能的高級階段，以精準醫學為前提。精準醫學通過人工智能算法改進和基礎病理理論支撐，人工智能醫療發展除了人工智能算法技術的成熟使用以外，依賴醫學基礎理論突破技術奇點的到來，促使人類醫學技術從分子層面的經驗醫學階段躍升到基因和原子層面的精準醫學階段，實現醫學技術質的飛躍。
通過醫療服務資源優化、醫療診治模式優化、人工智能醫療發展等實施路徑，“互聯網＋醫療”正打破傳統的醫療圍牆，重新構建醫療生態圈，依託互聯網平臺和各類算法植入，其改變就醫方式、購藥方式、改善就醫體驗以及醫患關係等。當前我們正在經歷醫療服務資源優化階段，醫療診治模式優化階段可以預期，而基於醫學技術演化主軸的人工智能醫療發展階段可以展望。
需方推進路徑
作為需求側的醫保部門，在醫療服務市場上，主要是通過支付方式和行為監管來引導醫療資源優化配置，以此提高醫保基金使用效率。“互聯網+醫保”主要通過三個路徑推進。
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建立相關技術規範
鑑於“互聯網＋”條件下，醫保管理有過程性、開放性特徵，是一個逐步演化迭代過程。在起步之初，醫保部門制定出臺一系列技術指南顯得尤為重要。需制定出臺醫保醫療過程數據標準管理指南，為建立全國醫保數據雲準備條件；制定出臺醫保移動支付安全管理指南，為醫保參保人員隱私數據和醫保基金數據安全構建保障機制；制定出臺遠程醫療服務醫保支付項目和網上醫保定點協議管理指南，為醫保適應基於互聯網的醫療醫藥服務行為提供管理規範；制定出臺醫保人工智能運用技術指南，為各地在醫保支付方式和醫療績效評價方面提供必要的技術規範和指導。
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改善醫保支付流程及方式
2.1
優化醫保支付流程
改善醫保支付主要包括優化醫保支付流程和改進醫保支付方式。具體而言，醫保支付流程優化以提高費用報銷便捷性為核心。這主要包括醫保卡脫卡結算、建立互聯網醫保基金支出戶管理平臺等。在醫保卡脫卡結算方面，這是打通互聯網醫療服務資源優化的關鍵一步。當前醫保卡人證卡合一規定，是基於20年前信息技術條件下形成的醫保管理要求。經過20年發展，信息技術已經突飛猛進，無論是在身份識別技術，還是信息安全技術等領域都已經數代升級。醫保管理平臺應從原來確保數據絕對安全的物理隔絕信息平臺發展為確保數據有效利用和相對安全為特徵的互聯網共享平臺。醫保卡脫卡技術核心是互聯網身份認證系統建設。醫保部門應在跨省異地就醫平臺基礎上，抓緊建立全國集中統一的醫保互聯網身份認證系統，形成全國通用的電子醫保卡。並且可以通過人臉識別、邏輯校驗等技術綜合運用，進行技術支撐，確保認證安全。在建立互聯網的醫保基金支出戶管理平臺方面，在傳統模式下，醫療費用是由醫保基金支出戶直接劃撥到定點醫藥機構財務賬戶。在互聯網下醫保基金監管將在真實性審核、資金流全過程追溯等財務安全方面面臨更大難度，限於互聯網金融管理特殊性，有必要對互聯網下的醫保基金支出資金流實行扎口管理，委託專業第三方對每筆醫保資金流的財務安全性進行審核，輔之建立網上支付安全保證金制度，做到賬賬相符、賬實相合。
2.2
改進醫保支付方式
改進支付方式以人工智能運用為核心。從推進績效價值判斷為核心的醫保人工智能支付方式角度，在當前的醫保支付方式中，無論任何一種支付方式都存在優劣，會導致醫保和醫院、醫生三者之間的爭執。醫生對醫保支付的質疑主要來自其自身的知識經驗積累，醫保只有建立以醫生知識經驗績效價值判斷為核心的新型支付方式，才能促使醫生將醫保支付作為不斷改進醫療技術的動力來源。以按病種付費方式為例，醫保可依託人工智能技術，通過學習算法，形成單一手術疾病的先驗式臨床路徑模型（醫保支付標準的基礎），並以此模型在術前判斷出特定病人是否應該實施手術的衛生經濟學績效價值，以及醫生在手術過程中對某一環節進行創新的衛生經濟學績效價值，並將這種績效價值和醫保支付掛鉤，形成正向反饋的激勵機制，如在高風險判斷前提下醫生創新取得成功，醫保應予以支付和激勵，反之，將對醫生予以懲罰。同時還可在一定同類病例數據積累基礎上，通過學習算法，自動修正醫保支付的臨床路徑模型，不斷改進醫保支付方式效率。
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促進醫保監管合理性
醫保合理性監管難題是醫保領域的哥德巴赫猜想，當前所有醫保監管系統技術實現都是通過基於規則庫和知識庫的醫療行為事後檢索比對，這種監管模式只能解決合規性監管問題。但是，基於經驗醫學，由於每個醫生知識經驗積累差異性，在診斷和用藥方面都將存在相當程度的統計學差異，這種差異性特徵在高水平醫學專家治療複雜疾病之中尤其突出，導致了醫保在複雜疾病治療過程費用合理性審核難之又難。人工智能可以通過大數據學習，形成充分反映大部分醫生在治療特定疾病過程中經驗判斷共識，在醫療行為合理性判斷中，形成一個醫保和醫生都願意接受的標準參考依據。此外，還應完善醫療行為的事前與事中監管，並與事後監管機制相配合。
互聯網時代醫保發展供需雙方關係及需要重視的問題
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當前供需雙方關係
在互聯網時代，醫療機構與醫保部門作為醫療服務市場的供需雙方在醫保領域相融發展，合作共贏，有利於發揮互聯網醫藥業態創新等方面的積極引導作用，實現醫保基金控費，提高醫療服務和醫療保障質量。二者共同推動醫療服務體系的供給側改革，形成更加完善繁榮的醫療服務市場，建立更加科學、更加公平、更加有效率的醫療服務交易機制。
二者合作領域如建立醫療信息共享服務平臺，以醫保需求為導向，支持第三方機構構建醫學影像、健康檔案、檢驗報告、電子病歷等醫療信息共享服務平臺，逐步建立以醫保定點醫療機構為對象的醫保支付醫療數據雲，形成跨醫院、跨區域的醫保支付醫療服務數據共享交換標準體系；以醫保管理電子病歷為基礎，與衛生計生部門負責的個人健康檔案管理共建共享，為每個參保人員建立一個記錄身體狀況的健康雲，開創醫保數據藍海計劃，真正發揮醫保大數據優勢。在醫保個人健康雲建立後，構建國家層面的全民健康醫保信息監測分析系統，形成醫保全民疾病、用藥、治療基礎數據庫，為國家健康管理重大決策提供支撐，成為“健康中國”建設的醫保數據基石。
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需要重視的一些問題
供需雙方在積極協同推動實現醫保基金控費和提高醫療服務質量的過程中，有一些問題還需要特別予以重視：一是要確保醫療安全，也就是在推進“互聯網+醫保”的過程中，醫保支付涉及的所有醫療行為，都要符合國家法律法規，否則應不予允許；二要確保數據安全，任何參與“互聯網+醫保”的技術第三方，都要保證參保人員個人信息私密；三要確保基金安全，在推進“互聯網+醫保”的過程中，醫保基金流不發生改變，按社會保險基金財務管理相關規定，從醫保經辦機構指定賬戶流向定點醫藥機構的賬戶，不能改變醫保經辦機構作為醫保基金直接支付方的財務身份。
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