基于规则引擎的过程化医保费用审核
陈 蒙
（浙江大学医学院附属妇产科医院 信息科，杭州 310000）
［摘 要 ］随着医疗保险的普及，医疗资源的浪费、流失给医保基金带来了巨大压力。医保项目愈来愈趋于精细化，涵盖范围愈来愈广泛，对医疗工作者来说，为了避免医保费用违规而去了解这些规则明细也是巨大的挑战，因此借助信息化手段来对医疗保险费用进行审核是有必要的。本文阐述了某院根据门诊和住院不同的业务特点，基于医保规则引擎库，实现了多环节的医疗过程费用审核体系，并通过信息系统与临床工作人员进行费用违规的交互，同时为医保办等相关部门提供了医保费用违规信息的实时监控软件，便于与临床及时沟通费用违规情况，从而加以纠正，以尽量减少医保基金的违规支出。
［关键词 ］医疗保险；医疗过程；费用审核；费用违规
1 引言
医疗保险政策的覆盖面随着国家医疗制度改革的深化不断扩大，就诊患者中参保人员所占比例逐年上升，据统计，截至2016年底，全国基本医疗保险参保人数超过13亿，参保覆盖率在95%以上［1］，随之而来的是医保费用增长过快和医保基金入不敷出。医药费用快速增长既有合理因素也有不合理因素［2－3］，患方套用医保基金等行为屡见不鲜，医方滥开检验检查药品等行为也时有发生，这些行为造成了医保基金的流失，损害了公众的利益。为了使医保费用趋于合理化，加强医保费用的审核显得尤为迫切。
传统医药费用的审核规则在医院信息系统（Hospital Information System，HIS）代码中集成，随着纳入医疗保险的病种、药品等愈来愈精细，在HIS中维护规则面临着巨大的困难。规则引擎作为一个独立的模块，嵌入在应用程序中，可以把业务决策功能从应用程序代码中分离出来，将输入的数据放入规则库解析，得到结果并输出。结合医保规则的繁复性与规则引擎在管理上的优势，在医院的医保审核工作上使用规则引擎库可以取得比较好的效果。
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2 医保规则引擎库
规则引擎技术由人工智能衍生而来，主要用于管理和实现业务规则［4－6］。医保规则引擎库由医保规则库、规则引擎和业务数据库组成。规则库与引擎实现松耦合连接，医保规则发生变化时，由医保从业人员将规则维护到医保规则库，医院端只需要将医保规则库更新即可，无须在HIS中通过修改代码来更新业务规则。业务数据库存储院内所有就诊记录，实现当前费用与历史费用的合并审核。医保审核的目的在于尽最大的可能避免医保费用违规，在医保规则库与当前医保政策相匹配的情况下，根据医院业务特点，如何在各个就医过程中有效地接入医保规则审核就显得尤为重要。
某院医保规则引擎系统由第三方软件公司提供，医院HIS和电子病历系统（Electronic Medical Record，EMR）等业务系统与医保规则引擎库通过可扩展标记语言 （Extensible Markup Language，XML）格式进行数据交互。第三方医保规则引擎库提供的功能接口如表1所示。
表1 第三方医保规则引擎库功能接口
3 过程化医保费用审核的实现
根据某院门诊与住院不同的业务特点，以下分别对其就医
过程接入的医保费用审核进行说明。各审核环节如图1所示。
3.1.3 结算
图1 门诊、住院过程医保费用审核接入
3.1 门诊就医过程审核
根据该院住院业务量与临床工作人员习惯，选取凌晨定时自动重传费用。住院费用往往存在不确定性，为了进一步确保费用为当前真实有效，选择业务量少的时间点，先将在院病人已保存到医保规则引擎库中的费用明细删除，然后将其已计费或未计费的明细重新上传到医保规则引擎库。
病人挂号时，系统将最新的医保备案信息自动上传到医保规则引擎库，如果医保规则引擎库中已存在该病人相关备案信息，则删除旧纪录并更新为最新信息。
根据该院的业务量特点，选择在凌晨将前一天未结算的无效单据作废。为了避免将现有单据与此前无效的费用单据合并审核而导致误报，需要定时自动将前一天的无效单据作废，一般选取业务量少的时间点。
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当前结算单据在开单环节以未计费状态存入医保规则引擎库，结算后确定为有效费用，所以在结算时将医保规则引擎库内该单据的计费标志更新为已计费。同理，发生退费时，将医保规则引擎库内该单据作废。
3.1.2 便捷公共交通。在医院周边重要的交通节点设置便捷的公交站台，同时也应当做好地铁和公交的交通衔接工作，从而吸引更多人员采用公共交通方式出行，减轻一部分交通压力。
3.2.1 入院登记
3.1.2 开单
1.3.1 设备 飞利浦大孔径的螺旋CT，网状热可塑体膜，瓦里安600C/D及23EX的直线加速器，瓦里安Eclipse的治疗计划系统。
3.2 住院就医过程审核
3.1.4 无效单据定时作废
病人办理入院登记时，系统将最新的医保备案信息自动上传到医保规则引擎库，如果医保规则引擎库中已存在该病人相关备案信息，则删除旧记录并更新为最新信息。
3.2.2 医嘱（药嘱、检验、检查）开立与删除
长期医嘱与临时医嘱开立时，仅调用医保规则引擎库审核接口进行审核，返回审核结果，不保存到医保规则引擎库，根据审核结果由医务人员选择强制保存该医嘱或返回修改。
3.2.3 计费
研究的数据来源于陇川县2016年土地利用现状数据库，所使用DEM来源于美国地质局(USGS)。本研究对数据的预处理包括：(1)从陇川县2016年乡级土地利用现状数据库中获取农村居民点图斑，并提取其多边形质点；(2)获取城镇用地、工矿用地、河流水面、水库水面、耕地、公路用地等地类图斑并做多环缓冲区，依据缓冲区提取不同范围内的农村居民点信息；(3)将DEM数据进行空间投影变换，使其与土地利用现状数据库具有相同空间参考，并对DEM进行表面分析获取等高线和坡度信息。
根据该院的业务系统流程，住院计费设置在病区护士站与医技等模块中，该环节确定费用有效，计费时将该费用项目明细单据提交到医保规则审核库进行审核，若无费用违规，则将该单据以已计费状态直接保存到医保规则引擎库，否则提示违规，由医务人员选择强制保存或返回修改。如取消计费，则将该项目从医保规则引擎库中作废。
3.2.4 每天定时重传费用
各类收费单据如处方、检验、检查，在医生站开单保存时先将单据提交到医保规则引擎库进行审核，引擎返回审核结果。如有违规则提示违规详情，医务人员可选择强制保存或返回修改，当选择强制保存时，则将该单据保存到医保规则引擎库，反之则退回开单界面修改；若无违规信息则自动将该单据保存到医保规则引擎库。医生站删除此单据同时将医保规则引擎库中的该单据作废。此环节所有单据均为未计费状态。
3.1.1 挂号
3.2.5 病区护士站查询违规费用
经观察发现，该院护士最常用的模块为病区护士站，因此在病区护士站床位列表将当前已存在费用违规的病人标记出来，并提供查询费用违规明细功能，护士能随时查询费用违规信息以及时纠正。
3.2.6 出院证明打印时审核
在理论和优化匹配电路条件下对AOTF实测光谱衍射强度进行测试,通过数据计算与分析可得到实测阻抗匹配衍射效率和优化阻抗匹配衍射效率,并与理论衍射效率以及Brimrose生产的AOTF衍射效率进行比较,绘制如图11的所示对比图,由图11可得在0.42 μm～1.150 μm波长范围内,优化阻抗匹配条件下的光谱衍射效率处于较高的水平且接近于光谱衍射效率理论值,与Brimrose的AOTF相比,其衍射效率较高。
该院在护士站打印出院证明时，病人费用必须均已计费为有效费用，否则不予出院，此时是护士核查所有费用较为理想的环节，因此，在此环节将该病人的住院费用重传到医保规则引擎库，并进行审核，返回费用违规信息，该环节的费用应为最终医保结算时的有效费用，可最大限度将有违规的费用审核出来。在该环节若发现违规，可选择进行纠正再行出院，也可选择忽略。
3.2.7 结算
病人结算成功时，自动将医保规则引擎库中该次住院信息中的出院标志置为已出院。防止下次入院后将今次住院费用合并审核而产生误报。
3.3 医保办对医保费用的实时监控
医护人员的日常工作以临床业务为主，对于医保费用违规的情况可能无法及时发现，对于专业从事医保事务的医保办来说，实时监控各项医保费用违规情况就显得比较迫切。根据医保规则引擎库中所存储的业务数据，为医保办提供了一套查询软件，该软件可以查询门急诊和住院的当前与历史病人所有费用明细的记录，以及在就诊环节中医保审核出的违规费用明细，实现了对处方／医嘱审核结果的全方位统计和分析。医保办工作人员通过该查询软件了解全院已存在的医保费用违规情况，可以及时通知临床加以纠正。同时针对统计分析结果，了解费用违规发生的规则类型、科室分布、违规金额和发生频率等，以便对医务人员进行针对性的培训。
2.2 超声微泡造影剂携RPM对T24细胞周期分布与凋亡的影响 流式细胞仪检测结果表明经RPM和超声微泡造影剂携RPM处理过后的处于G1期的T24细胞数量明显高于对照组(P<0.05)，并且T24细胞出现大量凋亡(表3，图1)。
4 小结
某院通过改造HIS、EMR，在各就医环节中接入医保规则引擎费用审核，取得了显著成效。（1）医保扣款有了明显的改善。（2）医务人员通过系统返回的费用违规明细，及时发现问题并做出纠正，避免了后期扣款而影响工作状态。（3）医保规则更新后医务人员无需花费太多时间去了解规则明细，将更多精力专注于临床诊疗。（4）医保办通过医保费用实时监控软件给出的统计分析结果，对临床医务人员进行了有针对性的医保知识培训。（5）信息科根据医保费用实时监控软件的统计分析，针对发现的问题对信息系统进行业务流程优化。该自动审核体系也存在缺点，只能将病人在当前医院的数据进行合并审核，无法自动获悉院外的费用情况，譬如门诊提前取药规则，若果病人近期在A医院开过药，后到B医院去开药系统是无法自动审核出来提前取药的违规。
主要参考文献
［1］中国健康事业的发展与人权进步［EB ／OL］.http：//www.scio.gov.cn/ztk/dtzt/36048/37159/37161/Document/1565175/1565175.htm，2017-09-29.
［2］王鑫.我国医疗费用增长的因素分析与控制策略［D］.沈阳：辽宁大学，2013.
［3］张侃，冯宗宪，李哲.浅谈住院医疗费用的外部影响因素及控制［J］.中国医院，2005（7）.
［4］冷金昌，彭坤，孙晓玮.基于规则引擎的医保审核系统研究［J］.中国数字医学，2014（12）.
［5］Graham I.Business Rules Management and Service Oriented Architecture：A Pattern Language［M］.Chichester，UK：John Wiley＆Son，2006.
［6］Michael von Riegen， Martin Husemann， Stefan Fink， et al.Rule－Based Coordination of Distributed Web Service Transactions ［J］.IEEE Transactions on Services Computing，2010，3（1）：60－72.
doi： 10.3969/j.issn.1673-0194.2019.09.066
［中图分类号 ］R197
［文献标识码］ A
［文章编号］ 1673-0194（2019）09-0147-03
［收稿日期 ］2019-02-25
标签：医疗保险论文; 医疗过程论文; 费用审核论文; 费用违规论文; 浙江大学医学院附属妇产科医院信息科论文;