導(dǎo)語：數(shù)據(jù)審計(jì)方法在醫(yī)院審計(jì)項(xiàng)目的運(yùn)用一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：信息技術(shù)在醫(yī)院管理中的廣泛應(yīng)用，凸顯了電子化、虛擬化、數(shù)據(jù)海量化的特點(diǎn)。信息數(shù)據(jù)化對醫(yī)院開展內(nèi)部審計(jì)提出了更高要求，僅依賴傳統(tǒng)的審計(jì)經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索變得越來越困難。利用信息化技術(shù)開展審計(jì)前的數(shù)據(jù)分析是當(dāng)前審計(jì)工作開展的重要手段，也是必然趨勢。文章首先研究數(shù)據(jù)審計(jì)常用的數(shù)據(jù)分析方法，包括主流的數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；利用醫(yī)院豐富的數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為審計(jì)線索，輔助審計(jì)人員識別風(fēng)險(xiǎn)，提高了審計(jì)抽樣的精度；其次對數(shù)據(jù)分析技術(shù)在內(nèi)部審計(jì)各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用進(jìn)行了闡述；最后介紹了數(shù)據(jù)挖掘最新的研究方向和前景。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)審計(jì)；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘；審計(jì)線索

1數(shù)據(jù)審計(jì)的優(yōu)勢

數(shù)據(jù)審計(jì)是審計(jì)主體收集和整理被審計(jì)對象經(jīng)營管理的數(shù)據(jù)等資料，通過一定的數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行分析和開展審計(jì)實(shí)施的非現(xiàn)場審計(jì)程序。它是信息科技快速發(fā)展的產(chǎn)物，是信息時(shí)代的新型審計(jì)方式，與常規(guī)的現(xiàn)場審計(jì)方式對比，數(shù)據(jù)審計(jì)具有更全面、高時(shí)效、低成本、更高的審計(jì)質(zhì)量和更加嚴(yán)密的規(guī)范性等優(yōu)勢。1．1擴(kuò)大審計(jì)范圍，提升審計(jì)精準(zhǔn)度借助現(xiàn)代信息化技術(shù)手段收集整理被審計(jì)對象計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)的海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)深入挖掘，比照審計(jì)目標(biāo)，數(shù)據(jù)進(jìn)行全面統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)而全面排查被審計(jì)對象日常經(jīng)營中存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)。對于審計(jì)對象非現(xiàn)場能夠調(diào)集各個(gè)信息系統(tǒng)中的各類信息，全面了解被審計(jì)對象的財(cái)務(wù)、內(nèi)部管理、業(yè)務(wù)發(fā)展等狀況，從而提高審計(jì)的精確度。1．2提高審計(jì)效率，有效控制審計(jì)成本根據(jù)審計(jì)目標(biāo)，通過運(yùn)用數(shù)據(jù)審計(jì)的方法能夠遠(yuǎn)程掌握審計(jì)對象日常經(jīng)營管理數(shù)據(jù)，從中獲得審計(jì)發(fā)現(xiàn)。審計(jì)人員可以根據(jù)非現(xiàn)場數(shù)據(jù)審計(jì)發(fā)現(xiàn)的疑點(diǎn)，有的放矢地開展審計(jì)工作，提高現(xiàn)場工作的針對性，避免逐個(gè)翻閱檔案和資料，節(jié)省了人力物力，縮短了現(xiàn)場審計(jì)的時(shí)間，使得有限的審計(jì)資源發(fā)揮最大的效果。1．3提高審計(jì)的時(shí)效性，保證審計(jì)的實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)審計(jì)實(shí)現(xiàn)了審計(jì)前移，通過系統(tǒng)支持使得非現(xiàn)場對被審計(jì)單位的持續(xù)監(jiān)控成為可能，與傳統(tǒng)審計(jì)相比，避免了審計(jì)工作的滯后性，可將有限的審計(jì)資源集中用于內(nèi)部控制相對薄弱的管理及業(yè)務(wù)領(lǐng)域、重點(diǎn)單位和部門及重大風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)，加大對風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和薄弱環(huán)節(jié)的監(jiān)測頻率［1］。

2數(shù)據(jù)審計(jì)的技術(shù)準(zhǔn)備

要將數(shù)據(jù)分析方法用于內(nèi)部審計(jì)，首先要解決數(shù)據(jù)的來源；其次是面對海量的各類系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理，需借助專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘工具。2．1數(shù)據(jù)倉庫有效數(shù)據(jù)分析的前提是數(shù)據(jù)倉庫，隨著信息化系統(tǒng)的進(jìn)一步完善，醫(yī)院各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對接，為內(nèi)部審計(jì)數(shù)據(jù)分析提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)框架，借助于大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過預(yù)處理，轉(zhuǎn)換，分析等數(shù)據(jù)處理方式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與趨勢，找到傳統(tǒng)審計(jì)方法難以發(fā)現(xiàn)的經(jīng)營管理規(guī)律和模式。2．2數(shù)據(jù)分析工具除了數(shù)據(jù)倉庫，許多數(shù)據(jù)分析工具也擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，如統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)（StatisticalAnal－ysisSystem，SAS）、懷卡托智能分析環(huán)境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis，WEKA）、國際數(shù)據(jù)加密算法（InternationalDataEncryptionAl－gorithm，IEDA）、Teammate等，通過這些專業(yè)工具自帶的分析算法，有效提高數(shù)據(jù)分析的效率，同時(shí)也降低了對審計(jì)人員的技術(shù)要求。

3數(shù)據(jù)審計(jì)方法研究

數(shù)據(jù)分析方法是數(shù)據(jù)審計(jì)常用的方法，其最主要的優(yōu)勢是能從海量的數(shù)據(jù)中，通過分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)發(fā)現(xiàn)可疑數(shù)據(jù)，從而確定審計(jì)重點(diǎn)。要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析使用價(jià)值，有效的模型和分析方法是關(guān)鍵。對于醫(yī)院內(nèi)部管理，日常監(jiān)控的指標(biāo)對經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)有著潛在的指導(dǎo)意義，日常的監(jiān)控能夠反映很多潛在的風(fēng)險(xiǎn)。3．1結(jié)構(gòu)分析。醫(yī)院日常監(jiān)控的指標(biāo)，是對相關(guān)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，通過結(jié)構(gòu)性分析進(jìn)而反映出醫(yī)院的總體經(jīng)營情況。從不同層次，不同角度，如病人類型，醫(yī)療業(yè)務(wù)收入分布，科室人員結(jié)構(gòu)等，為醫(yī)院發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。3．2走勢分析。在單位時(shí)間段里，持續(xù)對數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控。通過對數(shù)據(jù)長期趨勢化的分析，發(fā)現(xiàn)某些時(shí)間點(diǎn)的異常情況，深入分析并找出異常原因，從而防范風(fēng)險(xiǎn)。如將醫(yī)院的抗菌藥物使用情況按月度跟蹤，做半年的趨勢分析，見圖1。分析發(fā)現(xiàn)，2017年上半年該醫(yī)院兩種抗菌藥物總體走勢平穩(wěn)，頭孢哌酮舒巴坦鈉粉針使用量呈逐月減少趨勢，頭孢唑污鈉粉針在2017年7月使用量突然上升幅度很大，鎖定這個(gè)異常對象，進(jìn)一步尋找造成該時(shí)間段使用量異常上升的原因，排查是否存在臨床不合理用藥、收取回扣、發(fā)生公共衛(wèi)生事件等。3．3合成指標(biāo)分析。（1）合成指標(biāo)分析是指通過一定的算式將多個(gè)指標(biāo)對事物不同方面的評價(jià)值綜合在一起，以得到一個(gè)整體性的評價(jià)。對于醫(yī)院，傳統(tǒng)的多指標(biāo)分析通常使用加權(quán)平均法，將各單項(xiàng)的分值給予相應(yīng)的權(quán)重，從而得出醫(yī)院各項(xiàng)診療業(yè)務(wù)開展?fàn)顩r的分值。（2）針對審計(jì)目標(biāo)的數(shù)據(jù)分析，在醫(yī)院內(nèi)部審計(jì)中，針對不同的風(fēng)險(xiǎn)，通過引入各種分析方法考察數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系和變動(dòng)規(guī)律，注意將定性分析和定量分析相結(jié)合，以發(fā)現(xiàn)隱藏較深的問題。（3）許多大數(shù)據(jù)挖掘過程中使用的分析方法在審計(jì)中都能發(fā)揮巨大的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院內(nèi)部審計(jì)中的深入應(yīng)用，首先依賴于醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息系統(tǒng)；其次根據(jù)醫(yī)院醫(yī)療業(yè)務(wù)、行政事務(wù)等的業(yè)務(wù)規(guī)定，操作規(guī)范、數(shù)據(jù)間的勾稽關(guān)系、相關(guān)業(yè)務(wù)間的邏輯關(guān)系，把審計(jì)實(shí)施過程轉(zhuǎn)化為有效的計(jì)算機(jī)程序語言，在分析框架內(nèi)全部納入，使零散的數(shù)據(jù)整合為一，構(gòu)建成完整的審計(jì)評估體系。數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹等，分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘［2］。（4）聚類分析：聚類分析是指將數(shù)據(jù)按類分成多個(gè)，不同類別中的對象相似度較低，反之同類別中的不同對象相似度較高。這種分類受審計(jì)人員主觀因素影響較小。聚類分析是在數(shù)據(jù)中挖掘具有代表性的特征點(diǎn)，再按照整理出的特征點(diǎn)將數(shù)據(jù)歸類，形成具有明顯分類的特征群。尋找到不符合規(guī)律的數(shù)據(jù)，即找出脫離主體數(shù)據(jù)的孤立點(diǎn)，作為重點(diǎn)分析對象，發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索，對審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)評估。標(biāo)注孤立點(diǎn)的方法主要用來發(fā)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)中顯著區(qū)別于其他數(shù)據(jù)的特殊數(shù)據(jù)，如孤值、極值、游離值等異值。我們在實(shí)際操作中發(fā)現(xiàn)，往往能夠在被審計(jì)單位的原始數(shù)據(jù)中抓取到異常值，它們與審計(jì)數(shù)據(jù)源的其他部分?jǐn)?shù)據(jù)明顯呈現(xiàn)不同的分布，這類數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的可疑性，應(yīng)引起審計(jì)人員的重視。（5）關(guān)聯(lián)規(guī)則：關(guān)聯(lián)規(guī)則是一個(gè)事件和其他事件間的依賴和相關(guān)性，通?？梢杂弥С侄群椭眯哦葋肀硎具@些事件同時(shí)發(fā)生的概率。關(guān)聯(lián)分析用以發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)行為，如將化驗(yàn)和輔助耗材消耗、藥品消耗按時(shí)間進(jìn)行關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，或?qū)δ硞€(gè)病人的治療行為進(jìn)行預(yù)測。（6）決策樹：先根據(jù)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)構(gòu)造決策樹，核心是歸納。如在騙保行為審計(jì)中，利用有問題的病人醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)，選取患者住院次數(shù)、醫(yī)療金額、藥品、診療科室、診療時(shí)間等影響因子，通過決策樹方法挖掘，模仿騙保人的操作路徑，這樣的分類規(guī)則作為執(zhí)行審計(jì)程序前的索引。如將某病人的住院行為情況作為決策樹，見圖2?；谶@樣的決策樹可對審計(jì)測試樣本建立索引，發(fā)現(xiàn)可疑的高風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。

4數(shù)據(jù)分析在審計(jì)中的結(jié)果運(yùn)用

審計(jì)過程中的數(shù)據(jù)分析通過不同的數(shù)據(jù)分析方法，對收集整理的被審計(jì)對象的相關(guān)數(shù)據(jù)資料，進(jìn)行分析。查找被審計(jì)對象經(jīng)營管理中存在的風(fēng)險(xiǎn)、問題、不足等，評價(jià)被審計(jì)對象風(fēng)險(xiǎn)程度，經(jīng)營管理和內(nèi)部控制狀況，為編制審計(jì)計(jì)劃和審計(jì)方案，安排審計(jì)資源提供支持［3］，為開展現(xiàn)場審計(jì)提供線索指引。圖2簡單的決策樹審計(jì)人員通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的可疑數(shù)據(jù)，以此作為審計(jì)線索，對象進(jìn)行重點(diǎn)核查，對數(shù)據(jù)分析形成的有效線索，審計(jì)人員可以進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，形成經(jīng)驗(yàn)庫。審計(jì)經(jīng)驗(yàn)庫的形成將有效提升數(shù)據(jù)審計(jì)的效率和效果。醫(yī)院內(nèi)部審計(jì)可以分為審計(jì)計(jì)劃，審計(jì)準(zhǔn)備，審計(jì)實(shí)施和審計(jì)報(bào)告四個(gè)階段，在各個(gè)階段運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法，提高審計(jì)效率［4］。4．1審計(jì)計(jì)劃階段。確定審計(jì)目標(biāo)。計(jì)劃階段需要對審計(jì)對象進(jìn)行評估，分析總體情況和風(fēng)險(xiǎn)分布，可使用聚類分析等方法對被審計(jì)對象的數(shù)據(jù)實(shí)行預(yù)測和分析，以免因?qū)徲?jì)人員的主觀偏好，對審計(jì)對象選擇的影響，客觀選擇審計(jì)對象。4．2審計(jì)準(zhǔn)備階段。訂制審計(jì)方案。準(zhǔn)備階段主要任務(wù)是根據(jù)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的評估結(jié)果確定審計(jì)抽樣方法和重點(diǎn)?？梢詫?shù)據(jù)分析技術(shù)引入審計(jì)抽樣算法中，比如利用決策樹分類法，找出特征數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)確定抽樣樣本。再如利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，判斷被審計(jì)單位業(yè)務(wù)間的關(guān)聯(lián)情況，如在醫(yī)院亂收費(fèi)數(shù)據(jù)分析中，從數(shù)據(jù)庫中提取收費(fèi)項(xiàng)目、收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)、計(jì)費(fèi)單位等字段，篩選出三者不一致的數(shù)據(jù)，然后將以上項(xiàng)目納入審計(jì)重點(diǎn)。4．3審計(jì)實(shí)施階段。按照審計(jì)方案取得審計(jì)證據(jù)。最關(guān)鍵的問題在審計(jì)資源有限的情況下，在海量的數(shù)據(jù)中識別出可疑風(fēng)險(xiǎn)信息?？赏ㄟ^孤點(diǎn)檢測等發(fā)現(xiàn)線索，進(jìn)行實(shí)質(zhì)性測試和檢查，獲取審計(jì)證據(jù)。4．4審計(jì)報(bào)告階段。出具審計(jì)報(bào)告。其中重要工作之一是總結(jié)審計(jì)項(xiàng)目的檢查思路和審計(jì)方法，構(gòu)建同類問題的檢查模型，在同類審計(jì)對象身上應(yīng)用。在醫(yī)院的內(nèi)部審計(jì)中，利用已核實(shí)的問題數(shù)據(jù)，選擇決策樹分類法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，運(yùn)用模型對就診病人進(jìn)行初步分類，重點(diǎn)關(guān)注高風(fēng)險(xiǎn)的病人，生成分類規(guī)則，作為同類問題檢查的指引。

5數(shù)據(jù)分析審計(jì)技術(shù)的發(fā)展前景

近年來，醫(yī)院內(nèi)部審計(jì)通過計(jì)算機(jī)技術(shù)，發(fā)現(xiàn)和揭示了很多重大問題或風(fēng)險(xiǎn)隱患，極大地提高了現(xiàn)場審計(jì)的效率。雖然查詢式數(shù)據(jù)分析技術(shù)在的查找分析被審計(jì)單位個(gè)案方面具有一定的優(yōu)勢，但缺乏對被審計(jì)對象的整體風(fēng)險(xiǎn)情況的全面把控，伴隨著數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)的應(yīng)用，審計(jì)人員能感覺到審計(jì)線索少了，問題越來越隱蔽。主要原因在于目前數(shù)據(jù)分析能夠借助的工具和制定的審計(jì)流程更多的是依靠審計(jì)人員的在以往審計(jì)項(xiàng)目中積累的經(jīng)驗(yàn)和計(jì)算機(jī)查詢技術(shù)相結(jié)合。然而隨著醫(yī)院醫(yī)療業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的海量化和集中化，現(xiàn)有的審計(jì)模型相對滯后，面對海量數(shù)據(jù)無從下手。如何做到更智能化的發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，挖掘?qū)徲?jì)線索，需要借助科技力量。著名的阿爾法圍棋說明，人工智能已經(jīng)能做到超越人類的智慧，通過更智能化的模型，計(jì)算機(jī)程序能夠?qū)崿F(xiàn)自我學(xué)習(xí)，提高預(yù)測性能。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，人工智能也是重要的研究方向———機(jī)器學(xué)習(xí)，相對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析對固定模型依賴性較強(qiáng)，計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)會更關(guān)注數(shù)據(jù)本身，往往能夠根據(jù)特定的算法，如決策樹、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，在數(shù)據(jù)本身的構(gòu)成上挖掘信息，最終實(shí)現(xiàn)探索和發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)，自動(dòng)提供審計(jì)線索。

參考文獻(xiàn)

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作者:高牧云 單位:浙江中醫(yī)藥大學(xué)附屬第二醫(yī)院