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2.医疗服务市场的特殊性和面临的道德风险

医疗服务专业性和技术性导致严重的信息不对称和供应商的垄断地位。

如果医生的建议是合理和有效的话，由医生和病人提出的大多数医疗服务要求是没有能力来评估的医生和患者之间的关系是不一样的平等关系的商品业务。

其实，这两个已经形成了信托代理关系，即病人，在缴纳一定的费用，委托他自己的事（诊断和治疗）医生。

从理论上讲，代理人（医生）应考虑对受托人利益（患者），以最少的开支治愈疾病。

但是，由于医生与病人和医生的利益冲突的垄断地位，医生可能会引起不必要的过度消费和提供服务，并引发了道德风险。

由于特色医疗服务，在医疗服务市场中，供应和需求的特点与传统经济是不同的。

需求决定与传统市场供应。

根据传统理论，随着医疗资源的供给增加，价格也会相应降低。

事实上，当医疗资源的增加，在利益的诱导下，医院会根据需求增加医生。

因此，价格不但没有下降，医疗费用还高涨。

医疗需求决定的医疗用品。

作为医疗保险，三个主要的利益，医疗保险机构，保险人与医疗服务提供者（医生或医院）的实施，如图1。

这三部分已经形成了复杂的三角关系。

有信息不对称和信息沟通的障碍。

卫生标准和治疗效果，是很难界定和评估。

医疗保险机构在信息弱势地位。

一方面，医疗保险机构不知道有关保险人的健康信息，也很难监测病人的医疗待遇。

保险人将有道德风险，如欺诈或医疗保险基金被滥用的危险。

另一方面，相对于保险机构和投保人，医院和医生在信息上绝对优势地位。

这是很难衡量的医疗质量和服务质量。

医院和医生将会引导患者去消费不必要的服务以尽可能收取更多的费用。

在这三个方面，医疗费用是影响参保和医生的一个结果，但支付的费用由医疗保险机构为主。

由于由医疗保险机构，保险人承担和医生在“交易”的医疗费用大部分为一个“自由”或“非常便宜”的心理感受。

医疗服务提供者不限制购买者的购买能力。

因此，保险人在过度消费倾向，医院和医生在向供过于求的趋势的。

这将导致医疗费用的增加和医疗保险基金面临巨大的压力。

3.控制策略不当的医疗保险基金支付

医疗保险具有“第三方支付”和信息不对称的特点，因此很容易导致很多问题，如医疗服务需求的道德危险，从医疗服务提供者诱导需求，双方道德风险，欺诈的医疗保险机构和等等。

在医疗服务过程中的严重浪费，是医疗支出迅速增加的主要原因。

相关调查表明：

不当的医疗费用约占我国总医疗费用20-30％。

因此，为了抑制医疗费用急剧上升，但应首先着眼于有效控制不当费用。

医疗费用的有效控制是一个世界性的难题。

主要有两种方法来控制医疗费用，这是支付控制和监督。

付款控制有两个方面，供应商和需求者的控制。

需方付款的控制是运用成本分担机制来增加投保人的成本意识，降低道德的伤害，限制不必要的要求。

供应方付款管理是供应方控制的最常见的手段了。

有几种方法是当前世界上广泛用于控制医疗费用，如服务，为总预算，针对特定疾病的支付，以及计酬支付付款。

所有这些控制方法有其局限性。

在以信息为基础的分析和监测机制缺乏的情况下，这些方法的效果是有限的。

医疗保险监督和审计机制应当建立，负责监督和双方的医疗管理，评估医疗服务的范围，内容，质量，价格等不正当的费用而拒绝支付。

要在审计的好工作，而减少不必要的费用浪费，我们首先要解决的根本问题是信息不对称。

利用现代信息技术，医疗信息的收集和分析系统应设立。

相关数据，如人口健康，医疗，药物使用，医疗费用等，应当收集和正常化，以确保数据的准确性，完整性和及时性。

通过适当的分析指标，方法和模型，茎尖，我们可以分析医疗行为，找出不正确的因素，减少医疗废物的费用。

4.动态数据仓库和SOA

经过多年的发展，数据仓库技术是越来越成熟，在许多领域起着重要作用，并为企业的战略决策的有力支持。

然而，随着市场竞争的加剧和技术的发展，人们越来越高的需求，及时的信息，需求分析和决策快。

传统的数据仓库技术将无法满足这些新的要求。

第一：

传统的数据仓库中提取数据从业务数据库中，然后定期清洗，转换和加载到数据仓库的数据。

在数据仓库的数据是定期和批量更新，动态和实时数据更新机制的缺失。

第二：

传统的数据仓库主要是为企业提供决策支持，为企业的高层经理和分析师提供。

然而，传统的数据仓库的日常运作没有提供战术决策支持适宜，这恰恰是对竞争激烈的市场和个性化的服务需求需要合适的。

相对于传统的数据仓库，数据仓库活跃有两个主要职能，积极数据访问和实时或近实时数据分析。

有两种动态数据仓库的研究和应用的主要方法。

其一是基于ETL的。

其原理在于利用各种方式，缩短了ETL周期。

但是这种方法并不是一个很好的解决动态数据仓库，该方法没有无缝的数据交换和共享，是一个准实时数据仓库解决方案。

另一个使用EAI技术实现动态数据仓库。

这种方法是基于面向服务的EAI系统中提取的实时数据和加载到数据仓库，实现实时的数据更新和分析架构。

面向服务架构（SOA）是一个使用服务来构建应用程序的建筑风格。

它促进了软件组件的松散耦合，使他们可以重复使用。

有良好的SOA解决了紧密耦合的问题，缺乏行业标准，不利于异构传统EAI集成平台。

SOA是一种组件模型。

服务是可重用的组件，是一个良好定义的业务功能的实现，这种服务可以通过定义良好的接口和协议连接。

服务注册中心和服务用户根据需要使用服务。

服务注册提供了服务注册和发布，并定位服务，当用户请求的服务（图2）。

SOA有以下特点：

在任何时候访问外，可用的，粗粒度服务接口，分级，松散耦合，可重用的服务，标准化服务接口，支持的新闻模式和多种服务协议的确切定义。

企业服务总线（ESB）的关键部分是建立SOA解决方案，是由中间件技术和Web，XML和其它技术相结合的实现。

ESB提供了对内部和跨新的和现有的应用软件企业连接的功能，并具有管理和监视应用程序之间的交互丰富的功能。

在SOA层次模型，ESB是组件之间的层和业务层。

它可以连接各种通信协议，整合成一个服务层在其地图服务的异构平台组件，并映射到服务层的服务了。

5．医疗保险系统的体系结构

医疗保险监管体系的建立是利用有效的信息收集和标准化分析方法，解决了医疗保险，尤其是医疗保险机构的信息弱势地位问题的信息不对称问题。

至于医疗保险监管制度的目的是要发现和防止欺诈和滥用的医疗费用，并减少不当的医疗保险支付的费用。

目前，医疗保险监督和审计制度还处于在我们的国家建设的初始阶段。

他们大多是在人工审核或简单的规则库，并在简单的静态数据分析状态。

这是不可能实现的实时分析，以及缺乏效率和及时性。

因此，医疗保险监督和审计应基于大样本数据的及时，准确的分析和预测，以及分析结果及时反馈信息并及时作出决定。

上述要求，数据分析和辅助决策的决策基于传统的数据仓库不符合的就不再需要。

主动数据仓库和SOA是一种很好的解决方案，解决了及时的数据收集，分析和反馈的问题。

因此，医疗保险监管系统动态数据仓库和基于SOA的设计（图3）。

数据仓库是分为两个部门，静态数据和动态数据司。

数据是在静态分裂周期从业务数据库中提取按照传统的方法是通过清理和改造，并加载到数据仓库。

动力区划数据的采集是由操作系统中发生的事件触发。

事件的检测/通知模块监控代理监控新交易发生的事件。

代理将被触发事件发生后，立即和增量数据将被复制到数据仓库和数据加载。

在动态数据司的数据将被传输到一个静态数据司在战略决策中利用定期地。

事件检测/通知模块提供诸如定时触发，事件检测和监控，调度功能的事件，而事件调度。

它的主要功能是自定义自动系统集成服务。

资料分析部分包括各种分析工具，如统计，OLAP，数据挖掘等。

对规则库和模型库的基础上，本部分提供实时或近实时数据分析，数据筛选规则的基础上，基于信用信息评价等。

所有数据分析服务服务将被登记在SOA的管理服务器的注册表，并为医疗保险监督和审计的使用申请。

有实时监控模块。

这个模块是使用两个方面。

实时监控模块是医疗保险机构，保险机构提供的医疗监测医疗费用，投保人和医院的行为，医疗保险开支的增长和发展趋势。

它可以提供给医院和实时监控和查询参保。

因此，医院和保险人可以知道自己的医疗费用是合理的，因此，医院和保险人可以调整自己的行为，起到了预警和预防作用。

在业务的一部分，根据数据分析，欺诈和滥用的医疗费用将调查结果和处罚，不当费用将被拒绝并受到惩罚。

该条例的有关信息将被记录下来。

在同一时间，这些信息将被纳入信用分析使用的数据信息量。

6．设计监理和审计方法

根据现代信息技术，通过一个规范及时的数据收集，分析和有效的数据挖掘技术，高性能的实时监控技术，但一些不当因素可能被发现。

因此，医疗保险机构可以进行监督和管理医院和投保人，降低医疗费用的浪费。

6.1。

建立医疗保险规则库

业务有关的知识，数学知识和有关的统计资料和数据挖掘方法的不同，它是坚固的规则库和模型的医疗保险监督和审计的基础。

医疗保险统计监督和审计规则库主要包括：

处方规则库，规则库使用药物（抗生素使用规则，使用规则激素，麻醉等使用）;

实验室检查规则库;

诊断和治疗项目的规则库;

收费规则库，医疗保险政策的规则库。

数据分析的医疗保险监督和审计示范基地主要包括两部分，费用支付监管的数据分析模型和费用支付检测数据分析模型。

监督支付费用的数据分析模型，包括：

分析对象的特点及与诊断和治疗疾病与诊断和治疗，疾病与药物，疾病与服务提供商之间的实验室检查特点和诊断和内容，内容，内容的合理治疗之间的疾病和实验室检查，与疾病和住院天数和住院次数。

费用支付检测数据分析模型，包括：

价格，药品和材料，价格，服务违规行为，处理违规违法行为检查的频率根据疾病，治疗费用按违规疾病和药物使用和实验室检查违规行为。

6.2。

建立信用等级评价

分别建立信用档案为投保人，医院和医生。

被保险人的信用档案：

它是全面的保险的有关保险给付的信用评分进行评估，支付保险费，健康状况，违规行为等。

这将有一个谁获得的信用评分低的监督系统警告标志，并将于审计重点。

医院和医生的信用档案：

这是全面评估医院和医生的有关服务，服务能力，质量和服务，医疗费用控制，违规行为，医疗管理等数量范围的信用评分。

这将是实施差别收费的付款方式和监督管理的医院不同的分值。

这将是重点审核，谁得到医生的低信用评分，并将于甚至取消医疗保险服务资格。

6.3。

实时监控医疗保险规则为基础

医疗保险监测技术对业务规则和规则库的基础应用。

要实现业务规则提取业务从以具体的程序代码的逻辑结构来表示业务规则的数据企业的服务行为。

业务规则的工作机制是：

设置一个或多个条件，当条件得到满足，一个或更多的操作将会触发更多。

通过设置监督检查和审计指标，建立预警和监测指标，建立监测模型，医疗保险机构能够保持对问题的了解或有问题。

一个实时监控系统也建立在医院，使医院能保持其医疗行为和费用的合理性的步伐。

因此，医院都能够找到自己的问题，运用自我纠正。

这将增加对医院的责任，加强监督和审计。

7。

结论

监察，审计是一种医疗保险费用控制的重要方法。

在本文中，根据医疗服务市场的特点和医疗保险费用控制要求，建议设计一个医疗保险监管体系和SOA主动数据仓库技术为基