基于PDCA闭环管理的国家集采全流程监控体系及智能系统实现技术方案

本发明专利技术涉及医药大数据技术领域，特别是涉及一种基于PDCA闭环管理的国家集采全流程监控体系及智能系统实现；包括以下步骤：S1、基于机器学习的国家集采药品采购量预测系统；S2、国家集采药品实时监测和预警系统；S3、集采药品节省金额及降幅实时测算系统；S4、医保基金“结余留用”金额月监测系统：流程包括确定医保基金“结余留用”监测需求、获取“结余留用”相关数据、预测结余前基数、监测单元划分、预警和结余留用实时测算；S5、医保基金“结余留用”测算系统：流程包括国家集采相关数据筛选、评价指标数据及其他平台业务数据补充、“结余留用”金额测算数据筛选、评价指标统计和“结余留用”金额测算。额测算。额测算。

【技术实现步骤摘要】
基于PDCA闭环管理的国家集采全流程监控体系及智能系统实现


[0001]本专利技术涉及医药大数据
，特别是涉及一种基于PDCA闭环 管理的国家集采全流程监控体系及智能系统实现。

技术介绍

[0002]落实国家集采药品政策执行，从国采品种公布开始大致分三个步 骤：医疗机构报采购量，国采指标监测和上报，结余留用测算。
[0003][0004]医疗机构报采购量阶段，目前普遍采用方式是上一年度国采品种 采购量作为约定采购量，但是医疗机构国采品种的实际采购量受多种 因素影响,根据广东省和深圳市国家集采第一批和第二批实际执行率 均接近300％，医疗机构如何合理报量成为一个急需解决的问题，报 量过多，医疗机构完成不了任务量,结余留用一票否决,得不到“结余 留用”金额；报量过少,一是在带量议价环节使用的不是真实的量, 会影响最终谈判议价的筹码；二是医疗机构超额完成的量不算入“结 余留用”，三是生产企业可能无法合理安排生产保障药品供应。
[0005]报量环节结束后签定采购合同，进入执行阶段，国家和省多次发 文明确国采执行阶段需监测和上报，监管部门需建立监测方案,对国 采执行进度和可替代药品跟踪监测，对国采监测指标和进度及时上报， 医疗机构除上述的操作外,还需保证任务量及时完成，没完成会被约 谈、警示、通报、责令限期整改，还会影响该机构及其负责人的绩效 评价指标。
[0006]为了落实国家政策以及促进医疗机构采购集采中选药品的积极 性，建立了医院集中采购考核机制以及医保基金“结余留用”政策， 医疗机构的采购行为决定其考核结果决定最后拿到医保基金“结余 留用”金额比例，为了在国采执行期间规范医疗机构的采购行为，防 止在执行结束后才发现问题造成医疗机构考核不合格、少拿或拿不到
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结余留用”金额，所以执行期间对集采品种的执行情况以及医疗机 构采购行为的监测和调控非常重要。
[0007]总结国家集采药品这三个步骤都需要监管部门和医疗机构投入 大量的行政成本和人力成本,目前还没有一个集合多采购平台数据从 预测报采购量开始、实时批量测算指标和超标预警、批量生成报表及 报告、结余留用测算并可在网页端可视化展示各个医疗机构、各个品 种指标情况的国家集采药品全流程监测系统。

技术实现思路

[0008]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于PDCA闭环管理的国 家集采全流程监控体系及智能系统实现。
[0009]本专利技术的基于PDCA闭环管理的国家集采全流程监控体系及智能 系统实现，包括
以下步骤：
[0010]S1、基于机器学习的国家集采药品采购量预测系统：流程包括确 定国家集采数据需求及数据筛选、数据清洗、数据多维度统计及指标 库建立、随机分组、评估变量重要性、预测模型搭建、是否历遍所有 变量、模型评估、专家评价、实用性判别、真实环境测试和是否重新 评估；
[0011]S2、国家集采药品实时监测和预警系统：流程包括国家集采相关 数据筛选、预设监测指标和监测维度、生成监测报表和预警系统；
[0012]S3、集采药品节省金额及降幅实时测算系统：流程包括目录匹配、 集采药品降幅测算和集采药品节省金额测算；
[0013]S4、医保基金“结余留用”金额月监控系统：流程包括确定医保 基金“结余留用”监测需求、获取“结余留用”相关数据、预测结余 前基数、监测单元划分、预警和结余留用实时测算；
[0014]S5、医保基金“结余留用”测算系统：流程包括国家集采相关数 据筛选、评价指标数据及其他平台业务数据补充、“结余留用”金额 测算数据筛选、评价指标统计和“结余留用”金额测算。
[0015]进一步地，所述步骤S1中，数据多维度统计、指标库建立及采 购量预测模型搭建是指对纳入模型的数据，从药品属性、医院属性、 市场竞争、销量售价等方面加入自变量和因变量进行统计；药品属性 方面包括基药分类、医保分类、ATC组别采购金额、用药途径等；医 院属性包括医疗机构等级评级、药品采购规模、基层分类、行政区域 等；市场竞争包括竞争企业数、进口企业市场占比、过一致性评级企 业数占比、工信部排名前百位企业数占比及其市场占比等；销量售价 包括集采前药品采购量与采购金额，若数据的时间序列完整，则分析 统计药品采购量趋势增长率，集采前药价的加权平均数、标准差、极 差、中位数、最大值、最小值等，以及国家集采执行期间药品采购量 和采购量倍率评级；将各个地区多维度统计的结果结构化，并存储于 指标标准数据库中；并基于特征指标数据，结合随机森林模型和岭回 归模型，建立机器学习预测模型，对目标药品采购量进行预测。
[0016]进一步地，所述步骤S2中，预设监测指标和监测维度是指监控 系统对接收到的数据进行分类、整合、分析，按照预设的监测指标及 其计算逻辑和预设的监测纬度及其计算逻辑进行运算；监测指标包含 执行进度、配送情况、回款情况、中选占比以及其他指标，监测维度 包含集采批次、会员属性、品种范围以及其他维度。
[0017]进一步地，所述步骤S2中，监测报表包括监测明细表、文字报 告、监测仪表盘以及其他监测形式。
[0018]进一步地，所述步骤S4中，所述采购周期内的指标计算模块， 包括预设指标库，指标计算模块，所述预设指标库包含结余留用涉及 到的所有指标，以及指标的达标条件；所述指标计算模块，包含各项 指标的计算逻辑，当数据进入时，模块根据预设逻辑进行计算；比较 监测单元内各指标的实际值与相应的限制，当实际值与限制矛盾时， 则发出相应的预警。
[0019]与现有技术相比本专利技术的有益效果为：
[0020]以计划(Plan)、执行(Do)、检查(Check)、改进(Act)为原 理进行国家集采药品全流程监控体系及系统的开发，形成PDCA管理 闭环；利用大数据和机器学习的方法建立国家
集采药品采购量预测系 统，数据随机分为两部分作为机器学习的训练集和测试集，随着训练 集的数据增多，对机器学习建立的模型进行调整，预测的结果会越来 越准确；在集采执行期间，根据设定的监测指标和监测维度实时监测 各医疗机构集采品种的采购情况，若指标超出预警值则分别对监管部 门和医药机构发送预警信息，方便监管部门监管以及医疗机构及时调 整采购行为，并且能够以三种以上的形式对监据监测进行展示，如监 测明细表、文字报告、监测仪表盘等；在集采执行期间及结束后，可 实时测算各医院集采品种节省药费及降幅情况，科学评价集采品种的 降价成效；医疗机构能够在集采执行过程中根据对“结余留用”金额 的实时监测及预测的采购周期结束后“结余留用”金额，对各个环节 的监测指标进行核查，在执行过程中及时调整采购行为，符合医疗机 构的考核指标和医保基金“结余留用”政策；在某批次集采执行结束 后，能够根据政策、监管部门及医疗机构的需求自动测算各个医疗机 构、各个集采品种的执行情况和“结余留用”金额；集采药品执行过 程中的实时监测、节省金额及降幅的实时测算、医保基金“结余留用
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月监测以及执行结束后各医疗机构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于PDCA闭环管理的国家集采全流程监控体系及智能系统实现，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于机器学习的国家集采药品采购量预测系统：流程包括确定国家集采数据需求及数据筛选、数据清洗、数据多维度统计及指标库建立、随机分组、评估变量重要性、预测模型搭建、是否历遍所有变量、模型评估、专家评价、实用性判别、真实环境测试和是否重新评估；S2、国家集采药品实时监测和预警系统：流程包括国家集采相关数据筛选、预设监测指标和监测维度、生成监测报表和预警系统；S3、集采药品节省金额及降幅实时测算系统：流程包括目录匹配、集采药品降幅测算和集采药品节省金额测算；S4、医保基金“结余留用”金额月监测系统：流程包括确定医保基金“结余留用”监测需求、获取“结余留用”相关数据、预测结余前基数、监测单元划分、预警和结余留用实时测算；S5、医保基金“结余留用”测算系统：流程包括国家集采相关数据筛选、评价指标数据及其他平台业务数据补充、“结余留用”金额测算数据筛选、评价指标统计和“结余留用”金额测算；S6、采购周期结束后实际采购数据应用于S1国家集采药品采购量预测模型进行模型优化。2.如权利要求1所述的基于PDCA闭环管理的国家集采全流程监控体系及智能系统实现，其特征在于，所述步骤S1中，数据多维度统计、指标库建立及采购量预测模型搭建是指对纳入模型的数据，从药品属性、医院属性、市场竞争、销量售价等方面加入自变量和因变量进行统计；药品属性方面包括基药分类、医保分类、ATC组别采购金额、用药途径等；医院属性包括医疗机构等级评级、药品采购规模、基层分类、行政区域等；市场竞争包括竞争企业数、进口企业市场占比...

【专利技术属性】
技术研发人员：卓绮雯，孙涛，李晓彤，朱仁，劳丽玫，古冬青，蔡少莹，
申请(专利权)人：深圳市全药网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：