基于时间序列的医保总额预付研究

Posted 2021-05-02 佰聆数据

一、背景介绍

近几年，随着经济发展水平的提高，群众对医疗服务需求不断增长，导致医疗费用支出逐年上涨，基本医疗保险基金的支付压力增大，与此同时医保收入面临瓶颈，医保基金结余逐年下降，国家财政负担加重。为此，国家人力资源和社会保障部、财政部、原卫生部共同制定《关于开展基本医疗保险付费总额控制的意见》（人社部发[2012]270号），要求在“保障基本、科学合理、公开透明、激励约束以及强化管理”的原则下，控制基本医药付费总额，在所有统筹区范围内开展基本医疗保险付费总额控制[1]。

医保总额预付制即医保基金总额预先支付制度，是由医疗保险基金管理机构根据既定的参考指标、计算方式和考核方法，确定并提供给定点医疗机构在一定时期内的医疗服务总费用。医保费用的支出遵循以收定支原则，即以本年度的基金收入总额度作为下年度的支出总额，而总额预付费用计算以上年度医院总支出为依据，在剔除不合理支出后按年度拨付医院费用总额。预付的费用不包括大病报销、公务员二次报销、门诊慢性病报销等费用，仅仅针对住院治疗的费用支出进行报销。一般1年协商调整一次。

二、总额预付的特点及佰聆数据带来的改变

对下年度征缴总额度与可能的支出总额度的预测是总额预付问题的难点，当地的总额预测以某家定点医院上年度的总支出费用作为下年度的总额预付费用，但随着人口老龄化的到来，人口出生率低于预期，可以预见医保支出会迎来大增长，而传统的计算方式会造成较大的偏差。

佰聆数据针对总额预付分析主题引入了时间序列模型来对未来两年的医保收入总额与支出额进行预测，通常总额预付的计算会考虑医院规模、医院服务量和服务地区人口密度、人口死亡率、人口出生率、就业率、特定疾病的发病率、医院是否是教学医院、医院设施与设备情况、上年度财政赤字或结余情况、通货膨胀等其中某一个或几个因素，进行综合的分析，然后确定下一年度各个定点医疗机构医疗费用的总预算，但因实际情况大量的内部、外部数据缺失，本分析暂未纳入上述指标，目前仅针对实际的医保征缴规模与医保支出规模进行计算并预测。通过预测下年度实际征缴总额度、下年度各个定点医院住院报销占比情况，来为总额预付政策的执行提供数据支撑。从而改变过去粗略计算带来的医保费用分配不均与医保基金的浪费情况。

三、模型实现

时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。时间序列动存在着规律性与不规律性，主要体现在：(1)长期趋势变化、(2)季节性周期变化、(3)循环变化、(4)随机性变化。常见的时间序列分析算法为AR、MA、ARIMA、X-11、指数平滑、RNN等。本分析采用了霍尔特指数平滑法进行预测，以下一期的费用征缴数据以及费用支出数据为例来说明霍尔特指数平滑法。

3.1 霍尔特指数平滑法

有增长或下降趋势的，但没有季节性因素的时间序列数据，可以使用霍尔特指数平滑法进行短期预测。如下图所示，从2009年到2017年的医保实际缴费趋势看，呈现上升趋势且没有周期性。

霍尔特指数平滑法需要估计当前时间的水平和斜率。其平滑水平是由两个参数控制，alpha：估计当前点水平；beta：估计当前点趋势部分斜率。使用R中的HoltWinters()进行霍尔特指数平滑预测（gamma=FALSE）,并绘出预测和观测值的曲线图，来观看预测结果。如下图所示，黑色表示原始数据，红色表示预测数据，随着时间推移，基本处于吻合状态。

采用forecast包预测未来时间节点的值，假设我们预测未来2年的数据，具体结果展示如下：预测部分使用蓝色的线条标识出来，深灰色的阴影区域为80%，浅灰色阴影区为95%的预测区间。

四、分析结果及产生的影响

目前国内对总额预付的计算大多使用的方法是依照历年增长率或近三年平均增长率对下一期别数据进行预测，这可能导致了经过增长率的转换，基础数据会无法反应真实情况，目前主要的测算方法可归纳为成本测算法、点数法、按实际测算法、按服务量测算法和按人头测算法五种，其方案各有利弊，而综合使用会产生更大的争议与偏差。

针对多期数据，参考人口、经济等因素，使用改良的时间序列模型开展总额预付业务的大数据辅助，是目前在支付方案改革过程中的一个主要手段，针对更为精细化的分析手段还将包括：政策参数影响分析辅助、药品价格形成的测算辅助、Drgs-PPS(基于疾病诊断相关分组的预定额付费方式)等，我们将在后期分享给大家。

参考文献：

1. 邵蓉、唐吉锋、施孝金，总额预付制下医保费用管理措施对医疗服务行为影响，《中国医院管理》 2016年第7期19-22。

       广州佰聆数据股份有限公司（证券简称：佰聆数据，股票代码：833619），由多位国际著名软件及咨询公司前高管创立于2008年8月，并于2015年9月挂牌新三板， 2017-2018连续两年入选新三板创新层。

      佰聆数据是一家专注于大数据分析和人工智能应用的综合解决方案提供商。公司基于数据中台产品，紧紧围绕客户的业务需求，利用数据分析挖掘技术，提供客户运营、资产管理领域的应用解决方案，支撑企业的战略决策、经营管理、市场开拓、风险控制。目前，公司拥有佰聆数据标签库（BDA Taglib）、佰聆数据分析导图（BDA DE）、佰聆数据自然语言处理分析（BDA NLP）、佰聆数据智能对话交互（BDA IDIS）等多项核心技术产品体系，产品及解决方案涉及与应用于电力、通信、政府、企业、金融等多个国民经济重点行业。

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