文摘
上下文的新一轮的医疗卫生改革,为了缓解这个问题的“困难和昂贵的去看医生,看医生”国家重点是减少医疗服务的成本,因此,提出了医疗费用的计算和方法研究。本研究的目的是计算和预测的医疗服务成本DRG-oriented集成环境。在这项研究中,使用基于活动的成本核算和加权移动平均方法。首先,医疗服务的基本数据收集,然后所有医疗活动都证实,所有服务成本收集,然后建立成本数据库,设计医疗成本的计算模型。最后,计算提出建议和优化方法通过分析计算数据。实验结果表明,药物的实际需求一般移动平均法预测的相对不足,与最大误差为41%,最小为5%,平均误差为19.8%;药物需求的最大误差加权移动平均法预测的是24%,最低为2%,平均为15.4%。它可以得出加权移动平均法的预测效果优于普通的移动平均法,起一个好的在医疗成本的预测和有效的作用。基于活动的成本核算方法是更详细的和有组织的医疗服务的成本计算和分类。它提供了一定价值的有效管理和控制医疗服务成本。
1。介绍
为了遏制医疗费用的大幅增加,国际DRG支付采用的方法。DRG基于服务项目将改变付款支付根据疾病类型。根据国际疾病分类,根据诊断、住院病人分为几组等,开发相应的付款基准。低于DRG的价格是由医院获得的“自由利润”,反之亦然是由医院承担损失。因此,如何有效地管理和控制DRG-oriented医疗服务成本一直是国内外学者关注的焦点。
从现有的研究中,一般来说,成本预测和最优控制医疗费用仅限于单独的讨论。医疗费用的管理不能从整体处理的观点。与此同时,现有的方法和理论,按医疗服务成本管理的方向支持不足。从综合的角度来看,本文研究了DRG-oriented医疗服务的成本管理战略,建设DRG-oriented一般成本管理的医疗服务体系,疾病的评估和优化控制成本,确定和控制隐藏的成本,和医疗产品的所有权的总成本,进一步提高DRG-oriented医疗服务成本管理发展的医疗服务成本管理方法和技术系统控制和医疗安全成本管理策略。
关于医疗服务成本的计算方法,基于数学理论,Szekely使用本福德定律提出了一种新的方法。他们仔细检查数据在个人级别来确定特定的成本进行深入分析。他的方法是扩大大规模数据的数学理论,证明符合本福德定律。然后,他们用实际的大规模全国患者医疗数据样本(NPS)韩国医疗保险评估(希拉)来测试其适用性。本福德定律,他们认为平均绝对偏差(疯狂)公式测试大规模数据;这种方法不能有效地预测预算成本(1]。霍伊尔认为,背根神经节和ICD分类系统等现代医疗服务规划的基础上,资本、运营管理和治理。现有的分类系统,如ICD, drg和ICF,进化的原因不同,反映了独特的视角对健康、疾病、保健和“病人治疗。“他们提出了一个实用的方法来添加以病人为中心的“维度”对现有分类。例如,他们认为综合护理的意义分类从ICD / DRG的角度。通过添加一个维度密切联系连续和稳定的病人属性与服务集成,它们表明,它有可能开发出稳定和有意义的以病人为中心的类别跨越时间和空间,以便支持以病人为中心的集成通过锻造这些连接,和整体护理集成项目可以关注和改善病人的利益最大化而不是被机构的界限。该方法的实现需要一个理想的外部环境和各种合作,和其可执行性差2]。哈丁等人主要从事BPCI和配合一组医疗diagnosis-related组(drg)。他们描述创建一个响应系统对不同人员的经验和诊断在医学诊断相关,具体确定组织因素实现捆绑销售的成功实现。他们的经验表明,interprofessional协作项目成功,尽管它仍处于初级阶段,观察到的信息从他们的项目策略可以提供潜在的见解组织考虑参与BPCI项目。这个方法是模糊的和不准确的医疗成本的计算3]。
本研究首先给出一个示例的一些问题在当前医疗服务项目的成本管理。同时,DRG-oriented综合医疗服务成本管理的关键技术和医疗成本的构成和分类。这项研究还引入了基于活动的成本核算的原则和单一疾病的原则成本基于支持向量机的预测。通过这个原理和加权移动平均法来收集和处理数据,通过模型和计算方法能够有效地分析和预测医疗服务成本,现有的方案进一步优化,以更好的促进DRG-oriented医疗服务成本管理的发展。
2。医疗服务成本和数学计算方法
2.1。主要问题在当前的医疗服务项目成本管理
目前,许多医院的成本管理系统相对混乱,炼油成本管理需要的医疗服务项目是难以满足(4]。
2.1.1。管理不重视医疗服务项目的成本管理
医疗服务项目的成本管理是一个全面的、复杂的,以人为本项目。只有当管理员投资更多的能量可以统一工作指令建立和发挥成本管理的作用。目前,医院管理侧重于收入和成本的计算,但是由于忽视的监督活动,缺乏理解的管理会计的控制功能,以及缺乏领导在医疗服务项目的成本管理,详细的实施成本管理是不容易5,6]。
2.1.2。弱的医疗服务项目成本管理的基础
第一,有足够的跨境成本管理人才来满足工业和金融一体化的需要。虽然医院的财务主管会计知识,他只注重基本的成本核算和会计功能。由于缺乏管理和评估意识和管理会计功能,医院的细致的管理费用是有限的。其次,成本管理信息系统的支持是不够的。传统的手工方法不能满足成本管理的需要;信息技术扮演着重要的角色在整个医疗系统。然而,当前医院信息系统并不完美,没有系统之间的连接,和数据分散,收集、归纳并不是一件容易的事情,这直接影响到会计和控制医疗服务成本(7]。
2.1.3。当前医疗服务项目的成本核算更有限
目前,医院的成本计算方法已经落后,其中大部分是基于部门,不能反映整个医院的总成本,而且没有贡献细化成本管理的实现。同时,部门的成本核算已经下降到一个误解。首先,作为部门的基准奖金使用成本核算,部门之间的竞争变得激烈。其次,无论机器的更新,在科学研究、投资和其他费用,他们将在追求降低成本。对成本核算的误解影响医院的长期发展8]。
2.1.4。不完善的医疗耗材成本管理和保障机制
医疗耗材的成本管理是成本管理的重要环节之一的医疗服务项目。据调查,在医院医疗耗材的成本逐年增加,以及医疗服务的总成本的比例也在增加。根据医用耗材价格管理部门,单位价格低于1000元的公立医院可以增加了10%。医疗耗材超过1000元,价格增加率是8%,最高价格增加800元。如果管理不当导致耗材的损失或损害,医院的成本将会上升。一般来说,实际使用的耗材在医院已经确认临床在整个生产过程中。事实上,职能部门的中间监测链接不工作,这不仅会导致医疗腐败,但是也浪费,直接影响医院的预算决策。因此,对医疗费用的详细管理来说,这尤为重要,加强施工成本管理保障体系的耗材(9,10]。
2.2。DRG-Oriented综合医疗服务成本管理的关键技术
2.2.1。疾病成本预测方法
疾病成本预测是成本降低的基础疾病。疾病的影响因素成本分布在所有阶段的过程从住院到出院。疾病治疗过程的复杂性将许多因素和困难成本数据。同时,因素的重要性是非常不同的。每个因素相互作用、相互影响。传统成本影响因素的选择主要是基于专家,缺乏理论指导。详细的估计方法在传统成本预测需要大量的时间和成本。参数预测方法是由于模型的泛化能力和适应性不足,和成本预测的准确性不够好,几乎没有对减少疾病的成本的影响。目前,需要高水平的成本预测方法来预测疾病的成本。疾病成本预测的目的是不仅要明确疾病成本也澄清的过程内在规律通过分析预测成本,得到改进的反馈11,12]。
2.2.2。疾病的成本控制方法
疾病成本管理DRG-oriented综合医疗服务成本管理的一个重要组成部分。管理方法的合理性和科学性不仅直接影响医院成本管理的影响,也决定医院操作系统的稳定性。疾病的成本管理包括疾病整个过程的设计、实现,和改进,所以疾病的成本管理也必须实现通过疾病的整个生命周期。
2.2.3。疾病成本预测和控制
医院的成本管理系统是一个multioutput服务体系。医疗服务活动的环境是复杂的,而成本是受到各种因素的影响。因此,原因有各种不同的成本。很难得到满意的结果,简单的统计工具。现有的疾病成本管理方法通常使用会计期间为分析周期。通过分析财务会计指标,医疗服务过程监控和控制。这通常是事后管理,一个伟大的影响成本管理的及时性。通过引入预测控制的思想,结合管理图表与人工智能技术,可以大大提高疾病成本管理的及时性(13]。
2.2.4。成本差异的识别疾病
如果我们成功地预测和计算成本的不同种类的疾病,我们需要启用诊断功能不同的成本来区分不同类型的成本。从模式识别的角度诊断疾病的成本差异,根据管理的原理图,不同的疾病模式的成本可以分为六类:正常,上升趋势、下降趋势,上升阶段,下降阶段,循环模式。因为疾病的成本差异的确定,结合医院信息系统的各种经验和知识,有必要充分利用实时信息和知识,确定疾病的成本差异的分类,找出成本尽快的原因,并及时采取对策。行动是调整医疗服务过程控制状态(14,15]。
2.2.5。成本为重医疗服务操作的优化策略
疾病诊断系统的成本差异仅仅是预测和识别疾病成本差异,和具体方案应由相关医务人员决定。各种资源的分配在医院直接决定了疾病的成本水平。优化资源配置起着重要的作用在减少疾病的成本。为了应对手术压力由疾病引起的支付系统,引入排队论的外科研究、数学规划和其他理论,优化医院设施和人员分配可以大大减少疾病的成本(16]。
2.3。医疗成本的构成和分类
2.3.1。医院成本构成
医院成本是指各种医疗服务的费用由主动承担中医医院。医院采用前成本是否使用作业成本法,医院的总费用分为药物费用和医疗费用。医疗费用和材料费用是医疗产品和材料费用;事业所需的无形资产折旧和固定资产折旧在医院固定资产折旧,折旧;工资和福利费用在医院中医用于无形资产和医疗活动是五险一金和1基金基本工资,补贴,奖金,以及其他各部门的费用由员工承担医院;和管理费用是物流部门的日常业务和医院管理费用和医院的管理部门,包括营业费用、运输费用、差旅费用和业务费用。在医院的总成本方面,药物和材料成本的比例大约是55%,工资和福利成本的比例大约是25%,和其他成本的比例约为20%。如图1是医疗服务成本的构成框架16,17]。
2.3.2。医院成本的分类
根据不同的研究目的,医院成本可以分为疾病成本,项目成本、部门成本,医院总成本。疾病成本指的是一个特定的疾病的治疗费用,和项目成本是指医疗服务的费用项目。部门成本指的是日常医疗服务过程的部门,确保正常运行。医院的总成本是指全部费用由各部门在日常操作(18,19]。
成本可分为可变成本和固定成本根据不同的形式。可变成本是指医院的经营成本的总成本和日常业务流程。业务越多,总成本越高。固定成本已与医院的总成本的日常业务流程。成本与交易量的增加不会改变。信用卡可分为间接成本和直接成本。间接成本是指不能直接计入成本对象的成本。这个成本与多个成本对象,需要分配根据分配的基础,包括利息支付、糟糕的债务条款,租赁费用。直接费用是指费用,可以直接计入成本对象,如工资、医疗费用、和福利费用的员工(20.]。
2.4。基于活动的成本核算原则
基于活动的成本核算的方法不同于以前的成本核算方法。传统的成本会计方法受限于单一分销的成本分配标准。基于活动的成本的分配方法使用各种分配基准和机械等主要原则的时间和劳动力。消耗资源的操作,产品消费操作,操作资源和产品之间的中间变量。在医院行业,具体地说,病人在医院或在线注册,在门诊诊断、检查的过程。这些过程发生的操作,使用特定资源和产品成本的分配基于资源动力消耗。该方法计算出的成本变得越来越精确和准确,和经理的决策参考价值。活动成本法广泛用于金融、通信、医疗、等领域,而现在,它是主要的企业成本管理方法的选择(21,22]。
2.5。单一疾病成本原理基于支持向量机的预测
2.5.1。支持向量机算法
支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的机器学习方法。根据有限的样本数据信息,结构性风险控制到最低限度,不可分的数据集映射到高维特征空间。通过这种方式,样本可以正确区分在高维空间中,以解决低维空间的问题(23]。一个单一的疾病的成本估算与许多因素有关。假设 因素影响成本估算和吗成本估算。单一疾病的成本由支持向量机回归预测的步骤如下。
设置组训练样本的大小 :
超平面可以表示为在高维空间中
推断回归函数的支持向量机是数据在输入空间映射到高维特征空间通过非线性映射和在高阶元素空间进行线性回归24]。
支持向量机使用下面的估计函数:
支持向量机使用SRM结构风险最小化准则和使用的损失函数函数来衡量风险,它被定义为
回归估计问题的风险被定义为最小化nonresponse损失函数( )。如果使用支持向量机来预测单一疾病的成本,它可以转化为最小值的下一个凸规划问题
在 ,
指发现向量的问题在一个二次规划优化。
对于非线性可分性,为一个特定的内核函数,任何样品在一个特定的样本组可能是支持向量 。通用内核功能包括多项式核函数,雪碧生成内核函数,径向基核函数。
通过以上工作,对单一疾病的成本,支持向量机回归预测函数可以实现以下结果:
为了使用支持向量机来解决线性和非线性回归问题,有必要确定不敏感值,惩罚因子 ,和核函数参数。选择不同的核函数将产生不同的支持向量。这有很大的影响在成本估算的准确性。为了使RBF核函数执行在预测精度和速度,这一章使用径向基核函数的RBF:
成本差异分析和管理图理论在疾病成本管理也起着重要的作用。医院管理者和医务人员解释的差异按成本从医疗和经济方面。医院是一个多产的组织,以及临床医生的决定间接影响医院的成本。疾病的目标成本
疾病成本的差异
2.5.2。数学计算模型和方法的医疗成本
简单移动平均法: 在哪里需求预测的时间吗 , 是时间的数量来计算移动平均线(在这里吗 ), 的实际需求时间 ,和是时间的重量吗( )。
加权移动平均法:
3所示。医疗服务成本的计算和处理
3.1。数据收集和整理
排名前三的收集和检查收入数据通过医院信息系统和财务软件。医院的费用分为医疗费用、管理费用和其他费用。2019年,总费用是1773122500元,包括15449825475元的医疗服务和15449825475元的管理。
医疗服务收费项目包括西药、中药、中成药,和其他医疗费用项目。有单独的收费标准收取材料,如圆柱,嵌入式耗材、真空采血针、氧气费,和血液费用,但没有必要取暖费用,诊断和治疗费用,附带费用,申请费,诊断和治疗费用记录,和外部检查和其他医疗费用。
至于研究和教育部门,它通常不提供医疗服务成本核算范围之外的纯研究型医院的研究机构。在制药行业,药品是一种特殊的采购平台,其收入是由采购价格和销售价格之间的差异。医药产品的要求项目不是在成本计算对象。部门提供服务,医院的工作人员将为医院工作人员提供简单的诊断和处方服务,但这是不包括在计算成本。至于特殊诊断和治疗部门,注册费的特殊诊断和治疗诊所不同于通常的诊断和治疗费用。诊断和治疗也非常简单,没有实际实现的项目,但数据是非常不同的在计算成本时的诊断和治疗。
3.2。医疗成本核算的想法
(1)收集基本数据。这是通过参观医院,以医院的工作人员为对象进行问卷调查,第一次学习医院的基本医疗服务,然后进行详细的医院采访,深入的理解当前医院的成本管理现状和存在的问题,并要求数据。最后,医院的相关成本数据将在2019年收集的类别。(2)确认工作。医院的工作流程图B显示了医院的每一个过程,它由多个操作和总结相同的操作。(3)总成本:分析总成本和成本动因。在前面的成本方法,当前分配基准是用来分配相关资源成本通过存货和应付工资记录条目。成本动因是基于自然资源成本和操作的类型,不同的决定。(4)建立一个成本库。成本库是一组类似的成本和成本动因。成本基础可以收集管理费用和固定资产折旧费用。成本库的数量不同于前面的成本会计,成本动因的数量。这是美国广播公司的利益。(5)设计模型。完全理解医院后,医院的模式主要是决定根据营运成本的会计方法,包括确定成本对象的识别和分类,资源,和操作;不同层次之间的关系;成本对象的责任、成本驱动产品和资源;和操作之间的循环关系。(6)分析数据。分析了医院的成本数据在基于活动的成本核算的会计。(7)提出建议。提出相关建议的过程中发现的问题,基于活动的成本核算会计,如成本预算的问题只是形式,缺乏相应的奖励和惩罚措施,并提高有关组织结构、建立成本管理的奖励和惩罚措施。
4所示。医疗服务成本的计算方法和预测分析
4.1。医疗药品成本的预测和分析移动平均法
大多数医疗机构未来药物之间可能有一个很大的错误预测和实际需求。如果病人不符合药物需求,不仅会造成经济损失,还精神和身体上的伤害。如果一次性购买的数量太多,它将不仅限制资金的流量和方向,还会导致各种相关的成本的总体上升(最大的成本包括采购成本)。过多的库存也很容易导致托管和管理的疏忽。
预测需求的最好方法是比较和分析,收集和整理过去的消费数据(可用和准确)根据四个主要因素(季节、流行趋势、周期和随机)的预测,遵循这一规则,并建立经济订货批量(经济订购量)这是一个订单数量,可以减少订单总成本,存储成本(包括储存成本)和库存不足造成的经济损失。只有准确的需求预测我们可以实现供给和需求的最佳组合在供应链的各个环节,减少和避免影响临床业务由于回扣的现象,浪费,或短缺。
从2019年1月至2019年12月,销售的数量框区域卫生服务中心位于北京东城区如下。它可以由简单的移动平均法计算。从2019年1月毒品需求预测。如表所示1动态平均法预测,对药物的需求。
图2显示了比较实际的需求和预测的需求。从图可以看出2,预测对药品的需求一般在今年上半年,下半年普遍偏低时,和最高的需求在12月达到58箱,这可能是由于疾病引起的严寒天气。可以看出趋势和波动误差曲线的图,还有一个小短缺预测药物的实际需求,最大误差为41%,最小误差为5%,其中19.8%的平均误差。这个结果是相对通用的预测药物使用,它可以有一定的效果,但是效果并不好。这也使医院有一定偏差的医疗成本购买药物。
4.2。医疗成本的预测和分析加权移动平均法
图3显示药物需求的预测的加权移动平均法。
从图可以看出3后的加权移动分解法药物需求的预测,结果是相对良好。从曲线的趋势可以看出,拟合程度的实际需求和预测需求曲线是相当高的,特别是在今年年初高需求,今年的需求较低,预测效果好。从误差曲线,最高为24%,最低为2%,平均为15.4%。它可以得出结论,该方法的预测效果优于普通移动平均法。它在医疗成本的预测中扮演好角色。
当使用加权移动平均法预测结果,跟踪信号的值是55.2%。这样一个巨大的错误可能是由于重量选择不当,所以重量将重新计算,但结果将进一步恶化。这是大错特错的原因是不合适选择的重量,或从水平方向选择参数后,您需要指定单独的重量。
4.3。计算与分析作业成本的医疗成本
业务成本、间接成本、卫生材料成本和其他费用包括在检查活动成本与医疗服务的病例数,所以每个医疗项目检查的病例数可以根据病例数计算。如图4卫生材料成本的分配是基于作业成本。
如表所示2卫生材料成本的分布表。
从图可以看出4在卫生材料的成本,其他费用占总共超过7000,和每个七个项目的成本是不同的,包括产科的最高成本和甲状腺及颈部血管的低成本。它可以得出结论,基于活动的成本核算尤为明显在医疗服务成本的计算和统计。
4.4。医疗成本核算方法的比较分析
基于改进支持向量机的数据挖掘方法,诊断相关疾病系列成本预测方法,其客观数据,预测精度和速度将变得更高。预测结果可以用作参考价值新疾病情况下的成本。医生不仅修改治疗方案,以降低成本,以便医院能正确把握未来成本水平和变化趋势,同时制定成本优化控制标准提供科学和直观的依据医院管理的决定。模型充分考虑了多因素、非线性特征的疾病的成本和医疗服务组合的相似性。根据提出的改进的支持向量机诊断相关疾病系列成本预测模型,它可以被重用。获得新实例之后,我们可以直接使用影响因素信息来预测疾病的成本根据特定值与最小条件属性集的模型实例。
如图5医疗成本的,中华民国图表预测算法。
根据图5,我们的算法优于BP算法和支持向量机算法在预测的医疗成本。结果表明,该方法是有效的和优秀的和可以获得有效的知识的基础上直接使用知识。因此,该方法具有广泛的应用前景在疾病诊断相关方向的成本预测。它可以提供一种有效的辅助手段单一疾病的成本预测和诊断相关疾病系列,具有重要的理论和实践意义。
使用三种方法预测曲线与实际曲线在图中所示。BP神经网络的计算时间、标准支持向量机算法,算法和白皮书15.97秒,10.32秒和5.71秒。与BP神经网络和支持向量机算法相比,我们的算法可以大大提高预测的准确性和速度,所以它有更好的应用前景系列诊断相关疾病领域的成本预测。
5。结论
为了充分发挥医疗费用管理在医院管理中的作用,解决问题和缺陷诊断相关的实现在中国,本章结合综合管理的理念来研究DRG-oriented全面的医疗费用管理的结构。提出了管理特点,DRG-oriented综合医疗服务成本管理模式,其结构图表,探讨疾病成本预测和控制的特点和问题综合医疗服务成本管理模式下的细节。
本研究讨论的结构和功能DRG-oriented综合医疗服务成本管理,构建理论框架DRG-oriented综合医疗服务成本管理模式、框架和构造DRG-oriented综合医疗服务成本管理模式。模型描述了系统的结构和特点详细框架。DRG-oriented综合医疗服务成本管理的基本理论是完整的。由于引入DRG-oriented综合医疗服务成本管理模式相对较短的一段时间,之前的研究的基础相对薄弱,特别是框架的组成和实现的原则框架,需要进一步的理论研究。
诊断相关的支付系统,医疗服务成本管理已成为医院的一个重要手段成功地实现DRG支付系统,提高他们的经济和社会利益。然而,当前的医疗服务成本管理基本上是受限于成本计算,和管理理念的范围很窄。本研究总结和分析诊断相关的影响成本管理的医疗服务和诊断相关的成本管理的主要问题在中国医院介绍的过程中。按从成本的角度,研究了隐藏成本、融资成本、和医疗安全成本。一般的医疗成本管理战略促进DRG-oriented医疗成本管理的发展,进一步提高和完善医疗成本管理理论,并提供指导医院提高医疗成本管理水平。
数据可用性
没有数据被用来支持本研究。
的利益冲突
在我们的论文没有潜在的竞争优势。
作者的贡献
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确认
这项工作是由江苏省博士后基金会的支持。