医改进入攻坚期,各地医改经验值得借鉴。上海市“闵行模式”也是医改的代表模式之一,上海市医改“闵行模式”创立者,同时也是上海市卫生局副巡视员、上海市医改办副主任许速在财新峰会健康点专场上谈了谈大数据能够为医改带来什么。
许速认为,上海的医改主要是从大数据角度考虑。他认为大数据首先带来观念上的转变,人们的思考方式从传统的因果关系转变成关联关系的思考。随着卫生信息化的发展,数据量会越来越大,通过数据把医改的一些问题更聚焦。“进入大数据时代,改革必须进入精准化,要根据事物寻找规律,最终找出符合改革的根本性的发展方向。”
上海闵行区医改建立了两个标准,一个是基于社区卫生服务中心的标化工作量,另外一个就是基于公立医院改革、公立医院发展的病种指数。这些标准在不同层面被不同地利用,在市级层面主要做评价、做政策、做导向。许速认为改革最重要的是形成标准,要通过信息化来支撑我们的改革路径,决策要考虑建立标准,建立标准的评价体系,以及与评价体系相适应的管理体系,包括建立现代医院管理制度都可以通过大数据来形成。
通过建立这些标准,可以帮助细化改革。在社区,基于服务项目、人口结构,可以算出标化工作总量,形成可分配总量,最后形成可分配总量,也可以形成政府的拨付机制、机构的评价机制以及绩效分配机制和政府的监管。在公立医院,许速认为公立医院最重要的评价是公立医院的产出——病种,只有病种决定了公立医院的定位和功能。上海闵行区通过DGRs的原理、通过大数据工作方法,把上海2013-2015年700多万出院病人、1000多亿资金建模进行大数据分析,最终发现大概有6000多个诊断18万个技术的组合,又把每个诊断和每个技术组合寻求资源的配置平均数,跟700万、1000亿资金的平均数进行比值比。通过这样,每个技术都可以计算出指数是多少。每一个指数当中,可以计算出费用多少,在三级医院,每个指数的费用是1.29万,专科是1.33万,中山医院每一个出院病人乘以1.29万,再除以出院病人数就是它的费用。门诊也是可以算出来的,以计次单位改为人口技术为单位,把人头和制度的关系、人头和费用的关系、人头和药品使用的关系分析出来,这样就变成了门诊指数。
许速认为难就难在信息不对称,通过大数据可以把很多问题量化。
通过大数据,可以建立评价机制。上海的家庭医生1+1+1签约责任制实施至今,签约人数快要突破100万,数据收集,建立总体标化工作量完成情况,可以通过信息化、大数据来做出评价。同时,按照这个标化工作总量,每一个标化工作量的单价财政应该给多少钱,总体标化工作总量是多少,形成了财政补偿机制。家庭医生怎么取酬,每一个单价多少钱,家庭医生根据他的总体工作量结构,每个工作量单价,可以算出每个家庭医生的年收入,同时还可以看到执行力的情况。
许速认为,医改真正进入了大数据精准的世界。如果不是这么精准,资源、管理、行为导向都有偏差。基于这样的一种基础,基于大数据、基于我们的政策,就可以形成政策联动机制。“卫生改革最重要的是什么?要重建改革的生态环境”,改革一定要基于大数据建立标准,构建各方平衡,同时基于标准形成机制,作为各方利益的平衡方法,这样我们才能真正形成联动,医改才能真正成功。
最后许速总结,我们现在是一个最好的时代,也是最坏的时代。我们如果适应这个时代,利用大数据,形成了这种信息利用机制,我们一定是最好的;如果我们不能这么去理解,建立不了这个意识,我们就被这个时代所淘汰。
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