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商业健康保险中健康医疗大数据的应用分析

2020-06-28 212 上传者：管理员

摘要：近年来,我国大数据产业蓬勃发展。随着政策的推动以及社会发展的需要我国健康医疗大数据的规模也正在逐步形成。本文将以目前我国健康医疗大数据的应用所面临的问题及其对商业健康保险的重要性为基础,探讨物联网应用程序、健康医疗数据分析云平台在商业健康保险与健康医疗大数据中的应用以及相关数据对接体系的构建路径,并提出与之相关的政策建议,以提高商业健康保险的管理水平并且解决商业健康保险在经营环节中的关键问题。

关键词：
健康医疗大数据
健康医疗数据分析云平台
医疗保险
商业健康保险
对接体系
物联网应用程序
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1、前言

我国的大数据产业正在蓬勃发展,市场规模从2015年10亿元增长到2017年的27亿元,且在未来的两到三年内保持着50%的增长率。我国近几年出台了大量关于医疗健康大数据的政策,2017年7月,国家发展改革委印发《关于促进分享经济发展的指导性意见》,提出大力推动政府部门数据共享、公共数据资源开放,促进经济发展,改善民生。我国商业健康保险的发展目前正处于一个逐步上升的阶段,仍有着较大的市场空间,但是由于技术问题以及历史遗留问题等,保险企业面临的产品设计开发、销售成本管理、保险费率厘定等问题依然拥有较大的发展空间,需要更多的技术支持以及相关政策予以解决。笔者认为,健康医疗大数据的建立正是商业健康保险进一步改革的契机。

目前已有许多专家学者开始研究医疗健康大数据在医疗、公共卫生等领域的应用,研究其在保险领域的应用的仍然为少数,健康医疗大数据具有涉及数据量大、私密性高等特征,如何将医疗健康大数据运用于商业健康保险行业中是一个值得研究和探讨的问题。

2、健康医疗大数据的定义及其应用存在的问题

2.1健康医疗大数据的定义

目前,已经有许多学者对健康医疗大数据进行了研究,而健康医疗大数据却依旧没有一个确切的概念,其主要体现在文献中许多学者将健康医疗大数据、医疗健康大数据、医疗大数据、健康大数据和医疗卫生大数据等混同使用。

根据学者孟群(2016)、牟燕(2018)、舒影岚(2019)以及参考国务院办公厅印发的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》对健康医疗大数据的概念及定义,本文提出健康医疗大数据是个体的健康医疗数据、群体的健康医疗数据以及卫生服务数据等的汇聚汇合,并且通过数据结构化、图像分析、智能检测等技术使其能在临床决策支持、药物研发、疾病监控和健康管理等领域实现广泛的应用,是国家重要的基础性战略资源。

2.2健康医疗大数据的应用存在的问题

2.2.1健康医疗大数据安全性难以保障。

美国作为大数据的先行者,十分重视健康医疗大数据的开放和共享。2014年,美国FDA的公共数据开放项目openFDA正式上线。麦肯锡2013年发布的一项报告估计,如果健康医疗大数据得到有效利用并且产生系统性成效,健康医疗大数据的利用可以节省大约3000亿到4500亿美元医疗开支。由美国的研究经验可知,开放共享是充分利用健康医疗大数据的关键。而健康医疗大数据涉及居民个人健康隐私问题,其开放共享所面临的个人隐私信息泄露风险较大。因为需要更为严密的数据保护措施。

2.2.2复合型专业人才稀缺。

健康医疗大数据在商业健康保险中得以分析运用需要综合多方面的学科知识,其中需要将公共卫生、数学、统计分析以及保险专业知识合而为一,目前,此类复合型人才在我国仍然处于稀缺状态。

2.2.3与商业健康保险的数据连接尚未建立。

健康医疗大数据产业链的上游是数据供应商(医疗机构等)或存储计算服务(云服务商)。中游为产业链核心企业,多为具有影像识别、深度学习、自然语义分析等核心技术的技术型企业。下游为应用场景,分为B端和C端, B端包括医院、药企、政府、保险、等企业。目前我国健康医疗大数据的发展仍然处于产业链的上游阶段,保险业处于整个产业链的下游,大数据与保险业的数据连接尚未建立。

2.2.4数据质量难以保证。

准确性是数据的关键核心问题。相对于其他数据库,健康医疗大数据的质量问题所造成的影响就更为严重。根据学者张国明的报道,目前我国的健康医疗大数据存在着不完整、不一致、数据错误、不标准、不及时等问题。主要表现为数据记录缺失、数据类型错误、人员操作不规范等。

3、健康医疗大数据在商业健康保险中的重要性分析

3.1有效趋避“逆选择”的风险

“逆选择”风险的存在是由于保险企业与被保险人之间互相信息不对称而出现的交易不平等的结果。在商业健康保险中,其主要体现在保险人不知道被保险人的身体健康状况而按照市场的平均风险程度确定保费。从消费者心理进行分析,往往面临更高风险程度的居民会更加容易进入保险市场,因为从某种程度上来看他们的投保是更加合算的,这样的“逆选择”风险在保险市场中大量存在。健康医疗大数据可以反应居民的过往病史、自我健康管理状况以及身体素质等,保险企业可以通过这些数据对被保险人进行分析,从而决定是否承保,可以有效的避免“逆选择”的风险。

3.2开发设计新的保险产品

保险产品的开发是指保险公司基于自身发展和保险市场需求及其变化状况而创造出新的产品或者对现有的保险产品进行改良、组合,以适应市场需要、提高自身竞争能力的过程和行为。有句话叫“一方水土养一方人”,不同地区的居民身体素质以及体质状况是不尽相同的,生活在同一领域的居民身体状况更为相似,则不同地区的居民对保险保障的需求也是不一样的。通过对健康医疗大数据的分析,保险企业可以发现不同地区的疾病发生情况的差异以及其中的规律及联系,及时了解居民对保险需求的变化状况,为新的保险产品的推出提供新的思路以及科学依据,从而深化保险行业的改革。

3.3拟定更加科学的保险费率

我国健康保险费率的拟定受诸多因素的影响,例如:发病率、利率、费用率以及保单的失效率等,其中发病率是最主要的影响因素。目前,我国保险业的健康保险费率的拟定方法主要包括统一费率法、阶梯费率法、一年定期法以及均衡保费法,其中前面三种方法都提到了“划分年龄组”的概念。通过健康医疗大数据的运用,利用保险精算技术对其进行分析,可以更加准确地了解各类疾病在我国不同地区、不同性别以及不同年龄段的发病概率以及医疗费用区间,并以此为基础结合市场利率、费用率和保单失效率等拟定出更加科学的保险费率。

3.4减少不合理医疗费用理赔现象的发生

我国医疗保险费用理赔的主要依据为医院开具的收据、住院清单以及各种收费凭证等,目前我国部分的医院为了赚取利润存在着严重的收费不合理以及“过度治疗”的现象。健康医疗大数据一旦开放共享,其中医疗数据的共享就会对医疗机构起到一定的“监督”作用,可以有效的避免目前许多医院存在的“过度治疗”以及医疗资源浪费的现象,也可以很大程度上降低不合理的医疗费用理赔的发生概率。

4、健康医疗大数据在商业健康保险中的应用探讨

4.1运用物联网应用程序(APP)手机平台

物联网(Internet of Things,缩写IoT)是互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。通过运用物联网开发健康管理类应用程序记载并且收集健康医疗相关数据,应用程序中每个居民利用身份凭证注册一个ID账号,该账号记载居民的自我健康管理数据、“互联网-健康医疗”数据、电子病例以及保险购买状况等。与此同时,在该应用程序手机平台增设保险模块,开通保险购买快捷通道、保险快速理赔通道以及保险费用交纳通道,可以进一步地实现保险与医疗的相互融合,使保险渗透进人们的生活,充分体现保险的风险保障功能。保险企业通过该平台可以及时地获得客户的理赔信息并且了解客户的理赔情况,从而进行核实和理赔,很大程度上便捷了健康保险的理赔程序,解决了原先人们对保险“理赔难、理赔手续繁杂”的困扰,提高人们对商业健康保险的购买热情。

此外,健康管理类应用程序的发行与运用会一定程度上提高国民的健康意识和健康风险防范意识,国民对健康保险的购买力度也会受到影响。

4.2建设健康医疗-保险数据分析云平台

云数据是基于云计算商业模式应用的数据集成、数据分析、数据整合、数据分配、数据预警的技术与平台的总称。云计算具有成本低、计算能力强、资源整合集中、数据分析结果精确等优点。伴随着云计算产品的发展以及成熟,云计算已经应用于各大信息化应用模式中。基于物联网健康管理类应用程序的开发及其对相关数据的收纳记载,建设健康医疗-保险数据分析云平台,在该平台提供健康医疗-保险数据分析云服务,通过大数据有效的存储、处理、查询和分析,给用户提供具有保险价值以及保险意义的可视化的信息展示,并以此获得需要的信息和知识。通过云平台的定向化数据分析及供应,为健康医疗大数据在商业健康保险中的应用提供了便利同时也降低了其中的数据运算成本、人力成本和物资成本。

4.3构建健康医疗大数据与商业健康保险公司的数据对接体系

图1健康医疗大数据与商业健康保险公司的数据对接体系构建路径

图1健康医疗大数据与商业健康保险公司的数据对接体系构建路径下载原图

2016年10月11日和27日国家卫生计生委统计信息中心再京召开两次国家健康医疗大数据资源目录与标准体系研究项目工作组会议,会议讨论并确定了《健康医疗大数据资源分类框架》。健康医疗大数据资源目录体系的建设目标是建立 “一个系统”,提供“三类服务”,解决“四大问题”。其中“三大服务”中的资源共享服务是指通过资源注册和查询,实现单一信息源对其他机构、部门的信息资源共享。因此,建立一个专门的健康医疗大数据与商业健康保险公司的数据对接体系尤为关键。体系的建立可以从数据生产部门、保险行业、监管支持部门和社会制度四个层面入手,进行融合与体系的完善,提高健康医疗大数据与商业健康保险的数据相互传输以及应用的效率,有效对健康医疗大数据在保险领域应用的安全管理。

5、政策建议

5.1健全相关的法律制度

健康医疗大数据的开放应用必须要出台相关的法律法规以及制度政策对相关主体进行约束和规范。首先,要明确健康医疗大数据的发展规划以及不同领域的主体使用权限以及相应义务。其次,对恶意使用、不合规使用以及在授予权限范围外使用大数据的主体应予以明确的法律惩罚和追责,以此来约束的大数据滥用并且防控数据泄露风险,保护各方的相关利益。

5.2拟定相关的人才运用及培养计划

为了实现健康医疗大数据的充分运用,前期要加强医师、健康管理人员、公共卫生决策者、保险专员等与健康医疗大数据研究人员的合作,拓展健康医疗大数据在保险行业的应用。同时重视健康医疗大数据-保险复合型人才的建设,支持各大高校加强健康医疗大数据相关专业人员的培养,鼓励高校开设健康医疗大数据相关专业以及增设相关课程。积极与国外在该领域颇有经验的高校进行合作交流,建设健康医疗大数据核心技术团队。

5.3建立健康医疗大数据标准规范体系

政府管理部门应该建立健康医疗大数据标准规范体系,推进健康医疗大数据的建设以及保证数据的完整性、真实性以及可靠性。建立一个面向医疗卫生机构、体检机构、第三方诊疗机构等的数据标准体系,完善各类疾病分类的编码、统一医学术语、制定检查诊断标准等,规范大数据的收集、分类、应用以及共享,加快健康大数据建立的标准化和一体化。

5.4加强国际合作与交流

健康医疗大数据的发展应用是推动医疗行业发展的必要途径,许多发达国家都已有了较为成熟健康医疗大数据的服务平台,例如美国、英国和日本等。加强与其他国家的合作与交流,学习并且引进国外的健康医疗大数据发展模式以及经验,并且结合我国国情进行进一步的完善,打造一个有中国特色的健康医疗大数据运用体系。构建国际的健康医疗大数据交流平台,加强各国人才的交流、以及资源的共享,推动健康医疗大数据的研究发展。

6、小结

我国的健康医疗大数据的研究仍然处于起步阶段,想要将其充分地为各个领域所利用,推进社会进步以及改革,仍然有许多方面需要加强。建议政府管理部门可以更加重视健康医疗大数据的开发与建立,组建专业研究团队,在保证数据充分利用的同时保障它的安全性,大力培养健康医疗大数据与各应用领域的复合型人才,建立规范的健康医疗大数据规范体系以及加强国际合作与交流。

参考文献：

[1]舒影岚,陈艳萍,吉臻宇,赵凯,王春安.健康医疗大数据研究进展[J].中国医学装备,2019(01)

[2]徐昆.商业健康保险与医疗大数据对接交互系统研究[J].金融理论与实践,2018(07)

[3]孟群,毕丹,张一鸣,尹新.健康医疗大数据的发展现状与应用模式研究[J].中国卫生信息管理杂志,2016(06)

[4]牟燕,何有琴,吴敏.中国健康医疗大数据研究综述——基于期刊论文的分析[J].医学与哲学(B),2018(11)

[5]舒影岚,陈艳萍,吉臻宇,赵凯,王春安.健康医疗大数据研究进展[J].中国医学装备,2019(01)

[6]张国明.区域人口健康信息平台数据质量控制[J].医学信息学杂志,2017(4)

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