作为中国药品市场 、公立医疗服务的最大买单方 ，掌管着大约3万亿医保资金 ，国家医保局凭借战略购买者的强势地位 ，将健康大数据的互联互通推进到史无前例的高度 ，这是中国医疗信息化30多年来各界难以想象的事情 。
中国有13亿多参保人 、99万多家医疗机构 、50万多家药店 、7600多家药品生产企业 、26000多家耗材生产企业。然而，长期以来 ，全国大约400个医保统筹区都自建信息系统 ，健康大数据高度分散。笔者认为 ，数据互通共享 ，本质上不是一个技术问题，而是一个权力和利益再分配问题 。随着国家医保局突破既得利益格局 ，健康大数据汇流显得水到渠成 ，也值得其他行业和部委的数据治理借鉴。
在有的地方 ，医保局不愿意将医保管理数据汇流到国家医保局。以省级医保目录增补为例，地方自由裁量权带来更多地方保护现象、寻租腐败风险 。国务院《政府工作报告》提出今年内实现全国基本医保用药范围基本统一，决策权上收也降低了数据上收的阻力 。
在另一些地方 ，卫生 、医保主管部门争夺平台 、数据主导权 ，分几头要求基层单位、医疗机构上报数据 ，数据标准也相互打架，基层陷入电子报表的汪洋大海 。对此 ，国家医保局秉持“不求所有 ，但求所用”的平台思维 ，不干涉兄弟部门主管权，并推动数据采集从手动录入转为自动抓取 ，不让基层成为“表哥表姐”而影响主业 。
医保局获得的数据不止于医保大数据，而是囊括医疗 、医保、医药乃至健康管理的海量大数据 。对全国参保群众而言 ，在新老平台完成转轨后，住院结算响应时间约0.8秒 ，性能平均提升3-5倍 。在新冠疫情期间 ，武汉等地在“封城”期间 ，医保局应急启动网络问诊、送药上门 、医保直报免垫付的“医药保一体化”流程 ，缓解了封控区居民足不出户的常见病、慢性病复诊用药问题 ，背后就有强大的信息化支撑 ，值得在全国疫情重点地区推广。
对医保定点机构而言 ，有的医院拥有“三本帐” ，即应付上级检查一本账，单位员工大会一本账 ，管理层内部一本账。有的医药企业是“两面人” ，为拉高估值而向资本市场大谈高利润，为维护高定价而向医保局大谈高成本 ，但真实的研发 、生产 、流通成本却是一本糊涂账 。随着监管对象的海量数据与医保信息平台实现直联 ，监管对象以数据黑箱 、数据造假掩盖欺诈骗保 、医疗回扣、虚高费用等违法违规行为，空间将越来越小 。今后 ，发现违法违规线索的方式也可能从内部人举报 、飞行检查转为大数据监测、数据工程师核查 。
在数据不可得 、不准确、不及时的情况下，医改各方犹如黑暗森林中的猎手 ，陷入毫无安全感的猫鼠游戏 。今后 ，随着健康大数据日益公开透明 、互通共享 ，一方面 ，强大主管部门拥有了更多的监察权 、议价权;另一方面 ，也让中国的医改有机会从经验决策有机会升级到循证决策 、循数决策的全新阶段 ，让数据治理推进公共治理的优化 。让我们想象未来吧——
随着大数据洞察到医院的真实成本结构 、临床诊疗规律 ，医保局分给各家医院的医保额度就不是靠医保官员、评审专家拍脑袋，或是在历史数值基础上定同一个增长率 ，而是实现“一院一策”甚至“一科(室)一策” ，精准分配报销额度 。
随着大数据洞察到医药企业的真实成本结构，以及药品上市后在患者全生命周期产生的真实世界数据 ，在国家集中带量采购和国家医保药品谈判中，医保局就不需要盲目追求全国/全球最低价 ，而是综合评估药品的质量疗效 、社会价值、创新价值 、患者满意度，实现基于价值的定价 。
长期以来，医保更倾向于为住院医疗服务报销，而医院门诊和药店得不到足额报销，社区病床、家庭病床模式更是难以报销，原因就在于支付结算、智能监管系统无法延伸到更高流动性的患者、医院以外的其他场景 。笔者在参观国家智慧医保实验室后感受到 ，随着数据不可篡改的区块链技术、绑定人体数据的智能可穿戴技术在医保领域应用 ，社区/居家护理服务、虚拟现实(VR)心理治疗设备的医保支付也将成为可能。
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