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摘要：信息技術在醫(yī)院管理中的廣泛應用，凸顯了電子化、虛擬化、數(shù)據(jù)海量化的特點。信息數(shù)據(jù)化對醫(yī)院開展內(nèi)部審計提出了更高要求，僅依賴傳統(tǒng)的審計經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)審計線索變得越來越困難。利用信息化技術開展審計前的數(shù)據(jù)分析是當前審計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；利用醫(yī)院豐富的數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為審計線索，輔助審計人員識別風險，提高了審計抽樣的精度；其次對數(shù)據(jù)分析技術在內(nèi)部審計各個環(huán)節(jié)的應用進行了闡述；最后介紹了數(shù)據(jù)挖掘最新的研究方向和前景。

關鍵詞：數(shù)據(jù)審計；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘；審計線索

1數(shù)據(jù)審計的優(yōu)勢

數(shù)據(jù)審計是審計主體收集和整理被審計對象經(jīng)營管理的數(shù)據(jù)等資料，通過一定的數(shù)據(jù)處理方法進行分析和開展審計實施的非現(xiàn)場審計程序。它是信息科技快速發(fā)展的產(chǎn)物，是信息時代的新型審計方式，與常規(guī)的現(xiàn)場審計方式對比，數(shù)據(jù)審計具有更全面、高時效、低成本、更高的審計質(zhì)量和更加嚴密的規(guī)范性等優(yōu)勢。1．1擴大審計范圍，提升審計精準度借助現(xiàn)代信息化技術手段收集整理被審計對象計算機系統(tǒng)內(nèi)的海量業(yè)務數(shù)據(jù)深入挖掘，比照審計目標，數(shù)據(jù)進行全面統(tǒng)計分析，進而全面排查被審計對象日常經(jīng)營中存在的潛在風險。對于審計對象非現(xiàn)場能夠調(diào)集各個信息系統(tǒng)中的各類信息，全面了解被審計對象的財務、內(nèi)部管理、業(yè)務發(fā)展等狀況，從而提高審計的精確度。1．2提高審計效率，有效控制審計成本根據(jù)審計目標，通過運用數(shù)據(jù)審計的方法能夠遠程掌握審計對象日常經(jīng)營管理數(shù)據(jù)，從中獲得審計發(fā)現(xiàn)。審計人員可以根據(jù)非現(xiàn)場數(shù)據(jù)審計發(fā)現(xiàn)的疑點，有的放矢地開展審計工作，提高現(xiàn)場工作的針對性，避免逐個翻閱檔案和資料，節(jié)省了人力物力，縮短了現(xiàn)場審計的時間，使得有限的審計資源發(fā)揮最大的效果。1．3提高審計的時效性，保證審計的實時性數(shù)據(jù)審計實現(xiàn)了審計前移，通過系統(tǒng)支持使得非現(xiàn)場對被審計單位的持續(xù)監(jiān)控成為可能，與傳統(tǒng)審計相比，避免了審計工作的滯后性，可將有限的審計資源集中用于內(nèi)部控制相對薄弱的管理及業(yè)務領域、重點單位和部門及重大風險事項，加大對風險點和薄弱環(huán)節(jié)的監(jiān)測頻率［1］。

2數(shù)據(jù)審計的技術準備

要將數(shù)據(jù)分析方法用于內(nèi)部審計，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)的進一步完善，醫(yī)院各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)實現(xiàn)了對接，為內(nèi)部審計數(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)間的關聯(lián)與趨勢，找到傳統(tǒng)審計方法難以發(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)分析工具也擁有強大的數(shù)據(jù)分析能力，如統(tǒng)計分析系統(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，同時也降低了對審計人員的技術要求。

3數(shù)據(jù)審計方法研究

數(shù)據(jù)分析方法是數(shù)據(jù)審計常用的方法，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)挖掘等技術發(fā)現(xiàn)可疑數(shù)據(jù)，從而確定審計重點。要實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析使用價值，有效的模型和分析方法是關鍵。對于醫(yī)院內(nèi)部管理，日常監(jiān)控的指標對經(jīng)營風險有著潛在的指導意義，日常的監(jiān)控能夠反映很多潛在的風險。3．1結構分析。醫(yī)院日常監(jiān)控的指標，是對相關經(jīng)營管理數(shù)據(jù)進行匯總，通過結構性分析進而反映出醫(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)務收入分布，科室人員結構等，為醫(yī)院發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。3．2走勢分析。在單位時間段里，持續(xù)對數(shù)據(jù)指標進行監(jiān)控。通過對數(shù)據(jù)長期趨勢化的分析，發(fā)現(xiàn)某些時間點的異常情況，深入分析并找出異常原因，從而防范風險。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，鎖定這個異常對象，進一步尋找造成該時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合成指標分析。（1）合成指標分析是指通過一定的算式將多個指標對事物不同方面的評價值綜合在一起，以得到一個整體性的評價。對于醫(yī)院，傳統(tǒng)的多指標分析通常使用加權平均法，將各單項的分值給予相應的權重，從而得出醫(yī)院各項診療業(yè)務開展狀況的分值。（2）針對審計目標的數(shù)據(jù)分析，在醫(yī)院內(nèi)部審計中，針對不同的風險，通過引入各種分析方法考察數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關系和變動規(guī)律，注意將定性分析和定量分析相結合，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中都能發(fā)揮巨大的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)院內(nèi)部審計中的深入應用，首先依賴于醫(yī)院標準化的數(shù)據(jù)結構信息系統(tǒng)；其次根據(jù)醫(yī)院醫(yī)療業(yè)務、行政事務等的業(yè)務規(guī)定，操作規(guī)范、數(shù)據(jù)間的勾稽關系、相關業(yè)務間的邏輯關系，把審計實施過程轉(zhuǎn)化為有效的計算機程序語言，在分析框架內(nèi)全部納入，使零散的數(shù)據(jù)整合為一，構建成完整的審計評估體系。數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有聚類分析、關聯(lián)規(guī)則、決策樹等，分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘［2］。（4）聚類分析：聚類分析是指將數(shù)據(jù)按類分成多個，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，再按照整理出的特征點將數(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，作為重點分析對象，發(fā)現(xiàn)審計線索，對審計風險評估。標注孤立點的方法主要用來發(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。我們在實際操作中發(fā)現(xiàn)，往往能夠在被審計單位的原始數(shù)據(jù)中抓取到異常值，它們與審計數(shù)據(jù)源的其他部分數(shù)據(jù)明顯呈現(xiàn)不同的分布，這類數(shù)據(jù)具有很強的可疑性，應引起審計人員的重視。（5）關聯(lián)規(guī)則：關聯(lián)規(guī)則是一個事件和其他事件間的依賴和相關性，通?？梢杂弥С侄群椭眯哦葋肀硎具@些事件同時發(fā)生的概率。關聯(lián)分析用以發(fā)現(xiàn)關聯(lián)行為，如將化驗和輔助耗材消耗、藥品消耗按時間進行關聯(lián)，發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，或?qū)δ硞€病人的治療行為進行預測。（6）決策樹：先根據(jù)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)構造決策樹，核心是歸納。如在騙保行為審計中，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。基于這樣的決策樹可對審計測試樣本建立索引，發(fā)現(xiàn)可疑的高風險數(shù)據(jù)。

4數(shù)據(jù)分析在審計中的結果運用

審計過程中的數(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對象的相關數(shù)據(jù)資料，進行分析。查找被審計對象經(jīng)營管理中存在的風險、問題、不足等，評價被審計對象風險程度，經(jīng)營管理和內(nèi)部控制狀況，為編制審計計劃和審計方案，安排審計資源提供支持［3］，為開展現(xiàn)場審計提供線索指引。圖2簡單的決策樹審計人員通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的可疑數(shù)據(jù)，以此作為審計線索，對象進行重點核查，對數(shù)據(jù)分析形成的有效線索，審計人員可以進行經(jīng)驗總結，形成經(jīng)驗庫。審計經(jīng)驗庫的形成將有效提升數(shù)據(jù)審計的效率和效果。醫(yī)院內(nèi)部審計可以分為審計計劃，審計準備，審計實施和審計報告四個階段，在各個階段運用數(shù)據(jù)分析方法，提高審計效率［4］。4．1審計計劃階段。確定審計目標。計劃階段需要對審計對象進行評估，分析總體情況和風險分布，可使用聚類分析等方法對被審計對象的數(shù)據(jù)實行預測和分析，以免因?qū)徲嬋藛T的主觀偏好，對審計對象選擇的影響，客觀選擇審計對象。4．2審計準備階段。訂制審計方案。準備階段主要任務是根據(jù)審計風險的評估結果確定審計抽樣方法和重點?？梢詫?shù)據(jù)分析技術引入審計抽樣算法中，比如利用決策樹分類法，找出特征數(shù)據(jù)，精準確定抽樣樣本。再如利用關聯(lián)規(guī)則分析，判斷被審計單位業(yè)務間的關聯(lián)情況，如在醫(yī)院亂收費數(shù)據(jù)分析中，從數(shù)據(jù)庫中提取收費項目、收費標準、計費單位等字段，篩選出三者不一致的數(shù)據(jù)，然后將以上項目納入審計重點。4．3審計實施階段。按照審計方案取得審計證據(jù)。最關鍵的問題在審計資源有限的情況下，在海量的數(shù)據(jù)中識別出可疑風險信息?？赏ㄟ^孤點檢測等發(fā)現(xiàn)線索，進行實質(zhì)性測試和檢查，獲取審計證據(jù)。4．4審計報告階段。出具審計報告。其中重要工作之一是總結審計項目的檢查思路和審計方法，構建同類問題的檢查模型，在同類審計對象身上應用。在醫(yī)院的內(nèi)部審計中，利用已核實的問題數(shù)據(jù)，選擇決策樹分類法構建風險模型，運用模型對就診病人進行初步分類，重點關注高風險的病人，生成分類規(guī)則，作為同類問題檢查的指引。

5數(shù)據(jù)分析審計技術的發(fā)展前景

近年來，醫(yī)院內(nèi)部審計通過計算機技術，發(fā)現(xiàn)和揭示了很多重大問題或風險隱患，極大地提高了現(xiàn)場審計的效率。雖然查詢式數(shù)據(jù)分析技術在的查找分析被審計單位個案方面具有一定的優(yōu)勢，但缺乏對被審計對象的整體風險情況的全面把控，伴隨著數(shù)據(jù)審計技術的應用，審計人員能感覺到審計線索少了，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流程更多的是依靠審計人員的在以往審計項目中積累的經(jīng)驗和計算機查詢技術相結合。然而隨著醫(yī)院醫(yī)療業(yè)務數(shù)據(jù)的海量化和集中化，現(xiàn)有的審計模型相對滯后，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)風險，挖掘?qū)徲嬀€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，計算機程序能夠?qū)崿F(xiàn)自我學習，提高預測性能。在數(shù)據(jù)挖掘領域，人工智能也是重要的研究方向———機器學習，相對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析對固定模型依賴性較強，計算機學習會更關注數(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)絡等，在數(shù)據(jù)本身的構成上挖掘信息，最終實現(xiàn)探索和發(fā)現(xiàn)疑點，自動提供審計線索。

參考文獻

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作者:高牧云 單位:浙江中醫(yī)藥大學附屬第二醫(yī)院