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郭躍進:運用大數據解決“看病貴”難題
“看病貴”是近年來困擾我國醫療衛生事業發展與保障廣大患者切身利益的突出問題。雖然有關部門采取了“單病種總費用限制”“藥品集中采購”“取消公立醫院藥品加成”“兩票制”等舉措,并收到了一定成效,但是總體上來看,所謂“看病貴”問題并沒有從根本上解決。在門診、住院治療中,仍然還較為普遍地存在著患者以及醫保機構支付“虛高”的藥價,大處方費用和重復檢查的費用、貌似貼心卻并非必要的服務費用等現象。也就是廣大患者與醫保機構在門診或者是住院診療的總費用中,支付了相當一部分不應當支付的不合理費用。解決“看病貴”難題,就是要使診療的總費用降低到一個正常合理的水平。
在患者疾病診療中,該用什么藥、用多少藥最為合理;已經在其他醫院做過的檢查是否必要重復再做一次;哪些檢查是必要的,哪些檢查是可以省去的;哪些服務是錦上添花,哪些是畫蛇添足,對此最為清楚的莫過于主治醫生、科室主任。在藥品采購中,市場上哪些藥是療效價格比最高,最合理的,哪些藥品、哪些醫療器械價格虛高,最為清楚的莫過于主治醫生、科室主任和院長。因此,只有當主治醫生、科室主任和院長這三個群體真正有動力有行動節約診療總費用,“看病貴”問題才有可能得到根本解決。那么,怎樣才能夠在診療總費用中剔除掉不合理的部分?顯然只要找到在當前條件下治療某種疾病的合理費用水平標準,結果就出來了。那么如何確定某種疾病診療的合理費用標準呢?隨著信息技術在各個城市公立醫院的廣泛深入應用,處方的數字化、住院結賬單等數字化醫療信息的數字化,只要有關部門將這些數據歸集起來,采用一定的數據分析判斷,就能夠很容易地獲得所有醫生、所有科室以及所有醫院的診療費用信息,還包括醫生、科室、醫院診療某個病種的平均費用與區域平均費用的差異。借助這個大數據,只要加上其他因素的輔助分析,某個病種不合理的費用產生在哪里、為什么會產生就一目了然了!
為此,筆者建議:
1. 盡快建立和完善區域乃至全國的醫療大數據中心,全面歸集病人、接診醫生、主治醫生、治療處方、住院費用以及結賬單等基礎信息。為準確、科學、公正評價醫生診療效果與費用、醫院管理提供全面客觀真實的數據支撐。
2. 實施以區域常見病病種平均診療費用為標準的醫院病種診療費用管理的評價獎懲制度。在一定區域(例如一個地級市及以上區域內),一定時期(例如一個自然年度),以大數據統計分析得出的某病種區域治愈診療加權平均費用作為對轄區醫院進行考核獎懲主要標準,獎低懲高。例如,將政府對醫院的財政補貼與醫療設施項目建設資金與考核結果掛鉤,只有診療平均費用低于地區平均費用一定幅度的醫院享受,低于的幅度越大,政府的獎補力度就越大。反之,對于超出區域平均費用水平一定幅度的醫院則要提出批評,并督促整改,發現偏離幅度特別高的醫院以及科室,則要查清原因,如果發現違紀違法行為,必須沒收違紀違法所得,并追究責任人的責任。
3. 建立區域病種平均診療費用與醫生年度平均診療費用掛鉤考核機制。將醫生年度平均診療費用低于區域平均費用一定幅度作為決定醫生個人收入、評選醫德楷模、晉級評優、出國進修、承擔財政資金支持的科研項目的重要條件,激勵廣大醫生不斷提高醫術水平,合理用藥、合理安排病人檢查、積極調節少數病人因個體差異使單個病例診療費用過高的問題,為解決“看病貴”難題作出積極貢獻。
4. 將藥品的采購權歸還給醫院。允許醫院聯合其他同行采取GPO方式采購,或是獨立自主采購。在病種診療治愈平均費用為標準的考核機制作用下,可以肯定絕大多數院長會從醫院的長期利益和個人前途出發,自覺采購療效價格比最優的藥品與器械。
5. 在大數據基礎上,建立科學可行的治愈率隨機抽查機制,防止為降低病種診療費用不顧治療效果的現象發生,將費用控制與提高治療效果有機結合起來。
編輯:梁霄
關鍵詞:郭躍進 大數據 難題