一、项目背景

1、总书记提出:习近平总书记在2013年11月于湖南湘西考察时,首次提出了“精准扶贫”;2015年10月16日,习近平在2015减贫与发展高层论坛上强调,中国扶贫攻坚工作实施精准扶贫方略,增加扶贫投入,出台优惠政策措施。


2、某市医疗扶贫工作:通过基本医疗保险、大病商业保险、医疗救助等三重医疗保障,使精准扶贫保障对象政策范围内医疗保障水平达到90%,遏制和减少我市农村人口“因病致贫、因病返贫”。同时,开通“一站式”医疗救助扶贫服务,实现基本医疗保险、大病保险和医疗救助“一站式”服务渠道,形成高效运行的工作机制,实现了便民利民的良好格局。某市通过以下六项措施开展医疗扶贫工作:一是严格执行医疗扶贫方案;二是实施贫困人口健康工程。对贫困人口免费体检达100%、贫困人口患病就医达100%、帮助贫困人口患者落实民政扶持100%;三是制定和实施医疗惠民政策。对贫困等11种特殊人群纳入医疗扶贫。入院免交入院费,全面做好合医-惠民医疗-困难补助;四是严格实行临床路径,严禁过度医疗;五是提供贫困患者住院期间的生活保障;六是开通贫困人口就医绿色通道。

二、项目目标

从具体业务场景出发,结合数据表现,运用统计学、机器学习、数据挖掘、神经网络等方式归纳学习出基准规则及方法,然后通过反复迭代的学习过程,生成符合既定约束条件的最优方案,然后把此方案泛化推广到类似场景中,实现对每个扶贫对象,每类扶贫对象,应用大数据的聚类技术、主题属性描述技术,对扶贫对象进行完整属性定义、基础信息定义、接受服务内容描述、扶贫方案描述、服务过程跟踪、扶贫对象意见反馈统计,通过数据挖掘,机器学习,神经网络技术发现扶贫过程中过度医疗、政策未覆盖、服务未到位等问题、预测未来扶贫发展情况、为贫困人员就医提供合理化建议,为服务人员实施帮扶提供精准数据支撑。


三、分析主题:概览
精准扶贫BI系统


四、领导驾驶舱

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1 扶贫画像


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1.1服务人员精准画像

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服务人员精准画像包括:服务人员基本信息、能力指标、服务评价和政策覆盖;
基本信息:主要分析展现服务人员的姓名、地址、电话、下属管理贫困人员等基本属性,点击下属管理贫困人员可以查看贫困人员明细列表,通过数据挖掘算法计算出其对应的服务能力指数,并给出相应的排名,方便管理人员及时掌握服务人员的服务能力。
能力指标:分析展现服务人员在各项服务中的服务能力及服务情况,点击对应的服务内容可以钻取至详细的服务情况分析页面。
服务评价:根据服务人员下属服务对象的评价反馈,从贫困人员的角度分析展现服务人员实际服务情况。
政策覆盖:以政策覆盖的角度统计分析服务人员下属服务对象政策享受情况,为服务人员发现政策服务问题提供数据支撑。




1.2服务人员聚类画像

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服务人员聚类:
服务人员服务情况分析采用数据挖掘算法,对服务人员产生的三个指标就诊(人数、次数)、随访(人数、次数)和体检(人数、次数)进行聚类分析。根据算法生成优、良、中、差四个等级,将服务人员服务情况进行四个等级的划分,点击相应的人员姓名可以钻取至该服务人员的精准画像。


1.3贫困人员群体画像

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贫困人口群体画像主要包含贫困人口重点人群分析、年龄分析、地区分布分析、性别比例分析、贫困人口演变、致贫原因、脱贫原因六大类内容。
贫困人口重点人群分析:统计分析贫困人口中重点人群的管理情况,对管理中存在的问题给出相应的预警,点击相应图形钻取至对应人员的详细名单,通过系统可以将该信息推送给相应的服务人员进行针对性的处理,并将处理结果反馈至相应的分析页面;
贫困人口年龄分析:以柱状图形式分析展现贫困人口年龄属性的分布及人数情况,点击相应图形可以钻取至对应人员的详细名单;
贫困人口地区分布分析:以柱状图形式分析展现各地区贫困人口分布情况,点击相应图形可以钻取至对应人员的详细名单;
性别比例分析:对贫困人口的性比属性进行比例及数量展示分析,点击相应图形可以钻取至对应人员的详细名单;
贫困人口演变:贫困人口演变分为四类,持续贫困人数、新增贫困人数、脱离贫困人数、返贫人数;以年份递进分析贫困人数演变的走势情况。
导致贫困原因:使用词云图分析展现通过随访、调研等途径收集各地区贫困人员致贫的原因,原因分布主要体现有老年人多、因病致贫、交通、意外事故等;
脱贫原因:使用词云图分析展现通过随访、调研等途径收集各地区贫困人员脱贫的原因,原因分布主要体现有政策扶持、政府帮助、医疗帮扶等;



1.4贫困人员精准画像

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贫困人员精准画像分析主要包括基本信息、就医信息、享受政策、扶贫信息、就医明细、扶贫过程六大类;
基本信息:包括贫困人员姓名、性别、年龄、地址、电话、家庭成员数等基本属性,点击姓名和成员数可查看详细信息;
就医信息:主要展现分析展示贫困人员就医情况,包括就医间隔、就医次数、就医总费用、报销和自费金额及占比;点击就医次数可查阅贫困人员就医信息,包括就诊时间、地点、方式、费用详情和政策享受情况;
享受政策:主要展现分析贫困人员每次就医相应政策已享受、未享受情况,点击对应图形可以查看详细的就医过程及政策享受详细分析;
扶贫信息:主要展现分析贫困人员的贫困类型、疾病类型、人员类型、帮扶人员基本属性信息及建档、参合、体检服务情况;
就医明细:通过关系分析展示贫困人员就医明细信息包括就诊医院、就诊疾病、次数;
扶贫过程:以时间周期的方式分析展现为贫困人员提供的政策及服务的明细信息;

1.5就医人员聚类分析

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贫困人员就医跟踪分析采用数据挖掘算法,对贫困人员就医产生的三个指标就医间隔(上一次就医到现在的时间间隔),就医次数(统计周期内一共就医的次数),就医费用(特指自费费用)进行聚类分析。根据算法生成需要跟踪随访的紧急程度,将就医的贫困人员聚类为:紧急跟踪对方,跟踪帮扶对象,观察帮扶对象,随访帮扶对象等,并通过“同病相怜(连)准则”展现就医人员关系及预警分析,点击相应的人员姓名可以钻取至该贫困人员的精准画像。


2 扶贫管理及服务


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2.1贫困调研分析

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贫困调研:服务人员通过向贫困人员填写的贫困调研表的内容,通过数据挖掘和数据分析的方法,对贫困人员的致贫原因进行分析,有针对性的对贫困人员进行帮扶和服务;
调研分析:包括政策、服务了解程度,政策服务满意程度,服务人员满意程度,政策、服务建议分析,致贫原因分析五大类;详细如下解析说明:

2.2健康管理分析


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健康管理分析:通过年份、服务对象、贫困人员类型三个条件查看不同服务对应不同贫困人员类型下的健康管理情况;可通过每个服务情况的占比查看相应相应占比下地区人员情况,在通过某一具体地区查看该地区下每个村的详细分布情况;

2.3扶贫对象信息


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扶贫对象信息
扶贫对象管理页面,在此页面可查看全部贫困对象的详细信息,可通过姓名、身份证号、镇、村、病种、人群类型、疾病类型和健康状况关键字进行模糊/精确搜索;

3 扶贫监管


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3.1贫困人员就医分析

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贫困人员就医分析:
通过年份、服务对象、贫困人员区域、是否就诊、平困人员就诊月份等条件查看不同服务对应不同贫困人员类型下的健康管理情况;可通过每个就诊情况的占比查看相应相应占比下地区人员情况。

3.2就医费用分析


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贫困人员就医分析:
通过年份、月份、乡镇对贫困人员的就医费用进行统计分析,涵盖总费用、就医、住院、药品分类情况。同时到对就医医院进行分类分析;

3.3贫困人员报销情况分析



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贫困人员就医分析:
通过年份、月份、贫困人员的累计报销金额、累计就医费用、承认金额汇总统计分析,同时按不同维度对就医金额与实际报销,就医金额与承认金额情况进行分类分析用进行统计分析。

4 辅助决策


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4.1扶贫政策分析

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贫困人覆盖情况分析:
按区域进行当前政策享受覆盖情况分析,包含已享受未享受,展示到自然村级别。
政策列表:
展示已有的政策内容,可进入相应政策详细页面查看政策内容,并能进入政策未享受人员列表查看未享受政策人员详细信息
政策未覆盖人员列表:
针对没有享受政策人员进行明细管理

4.2监控预警


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就医金额致贫预测:
根据设定不同的致贫金额限定值,筛选出已就医的人员,根据就医产生的费用自动预警致贫名单
特殊疾病致贫列表:
汇总统计展示贫困人员特殊疾病致贫详细信息

4.3惠民统计


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惠民统计表报:
主要统计各乡镇惠民统计情况,可通过具体结算单位和岂止时间进行筛选查阅;

五、项目价值

项目解决提供贫困人员、服务人员、就医人员等全视图的贫困管理分析视图,为健康贫困管理决策提供依据。
通过项目建设注智贫困人员健康管理扶贫管理,提供业务解决方案。结束业务使用人员无系统使用历史,提升业务使用人员工作效率