[发明专利]基于大数据挖掘的医院绩效管理方法及系统

说明书

基于大数据挖掘的医院绩效管理方法及系统包括：建立六种对标维度；建立对标簇群：将住院理赔含手术过程、门诊理赔含手术过程和门慢门特理赔含手术过程对标维度对应的理赔数据分别按手术名称、保险类型、医院级别、医疗机构类型及参保人的风险评分区间进行细项分组以分别获得对应的对标簇群的理赔数据，将住院理赔不含手术过程、门诊理赔不含手术过程、门慢门特理赔不含手术过程对标维度对应的理赔数据分别按选择疾病分组、保险类型、医院级别、医疗机构类型及参保人的风险评分区间进行细项分组以分别获得对应的对标簇群的理赔数据；针对每一对标簇群理赔数据计算标杆值；控费空间数据对比汇总；优先级靠前的医院及病种进行具体花费项目对比。

技术领域

本发明涉及医院绩效管理技术领域，特别是涉及一种基于大数据挖掘的医院绩效管理方法及系统。

背景技术

医保基金运行颇具压力，医疗费用的控制一直是医保聚焦的关键问题。医院作为医疗行为的主体，更是控制医疗费用的主体，但因医院等级不同、接收病情难度不同、诊疗方式不同，难以直接对不同医院间的医疗成本和医疗质量进行比较。进一步，也无法锁定是什么项目、什么疾病、什么费用引起该医院的医疗费用过高。

基于为统筹区域承办或经办政策性医疗保险中积累的大量医保赔付数据及就诊信息，结合夯实的健康险领域分析能力和大数据挖掘建模能力，建立了一套医院绩效分析工具，以协助政府及医保工作人员有效开展医院医疗成本和医疗质量管控。

发明内容

本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种基于大数据挖掘的医院绩效管理方法及系统。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：

本发明提供一种基于大数据挖掘的医院绩效管理方法，其特点在于，其包括以下步骤：

S1、建立对标维度：将理赔数据按照理赔类型住院、门诊、门慢门特和是否包含手术过程划分为六种对标维度对应的对标维度理赔数据，六种对标维度分别为：住院理赔含手术过程对标维度、门诊理赔含手术过程对标维度、门慢门特理赔含手术过程对标维度、住院理赔不含手术过程对标维度、门诊理赔不含手术过程对标维度、门慢门特理赔不含手术过程对标维度；

S2、建立对标簇群：将住院理赔含手术过程对标维度、门诊理赔含手术过程对标维度和门慢门特理赔含手术过程对标维度对应的对标维度理赔数据分别按照手术名称、保险类型、医院级别、医疗机构类型及参保人的风险评分区间进行细项分组以分别获得对应的对标簇群的理赔数据，将住院理赔不含手术过程对标维度、门诊理赔不含手术过程对标维度、门慢门特理赔不含手术过程对标维度对应的理赔数据分别按照选择疾病分组、保险类型、医院级别、医疗机构类型及参保人的风险评分区间进行细项分组以分别获得对应的对标簇群的理赔数据；

S3、针对每一对标簇群理赔数据计算标杆值：该对标簇群理赔数据按照理赔金额由大到小的顺序进行排序，将理赔金额排名前5％与后5％的理赔数据作为异常值筛除，计算剩余理赔金额的平均值作为该对标簇群的标杆值；

S4、控费空间数据对比汇总：根据各医院各病种的理赔数据选出该医院该病种所属的所有的对标簇群，计算每家医院每一病种所属的每一对标簇群对应的理赔数据的平均值与该对标簇群对应的标杆值之间的差值，该医院该病种所属的所有的对标簇群对应的差值的累加和作为该医院该病种的总体可控费用空间数据；S5、优先级靠前的医院及病种进行具体花费项目对比：将各医院各病种的总体可控费用空间数据按照由大到小的顺序进行排序，选出优先级靠前的医院及病种作为目标医院和目标病种，根据目标医院和目标病种的理赔数据筛查出异常费用项目类别。