2004年以来，安徽省审计厅对省属五家大型综合性医院进行了审计。医院审计的内容涵盖财务收支管理、医疗服务和药品材料价格管理、资产管理、货币资金管理、采购管理等方面。这几家医院对财务、收费、资产已实行计算机网络管理，因此对这些业务电子数据的审计已成为医院审计的重要组成部分。现就这几家医院信息管理系统的运行模式、软件特点和审计情况，重点是收费审计中计算机技术方法的应用，谈一些初步总结和体会。 一、信息系统的审前调查 针对医院信息管理系统的审前调查并不局限于对系统运行、内部控制的一般性了解，也不止步于业务电子数据的采集。审前调查开展的深度通常受到系统功能结构、流程复杂度、数据规模量、数据库类型，以及能否得到对方技术上的支持等方面因素的影响。在审前调查阶段，审计组必须投入相当的精力，引入相应的技术方法，进行数据清理、转换、整理、分析，为编制项目审计实施方案乃至单独编制计算机审计方案奠定基础。 （一）基本情况。审计组应当了解的医院信息管理系统的基本情况：软件系统开发商、系统软硬件运行环境、后台数据库类型、数据接口、系统模块功能、年运行数据量、数据备份方式、系统运行维护情况、数据字典等技术资料。其中，要重点了解收费系统的数据库类型和数据接口标准，以便结合审计行业软件具备的接口标准，做好数据采集的前期基础工作。 （二）功能结构。医院信息管理系统覆盖诊疗、收费、医保、固定资产、物资材料、行政和人事管理等诸多方面。审计组要在院方或开发商技术人员的配合下，重点调查与医院财务审计内容相关的功能模块及其运行情况。以住院计费系统为例，审计组要详细了解数据库文件格式、基本数据表结构、数据表间关联性、各表中字段特别是关键字段的含义和作用。如对方能提供数据字典，审计组对系统运行及数据内容的调查将可能进展迅速。而在缺少数据字典的情况下，这项工作就需要院方技术人员、计费管理人员参与，共同研究确认数据表关联性与数据标准含义。此时，我们通常采用汉语拼音分析法、数据输入测试法解决有关问题，为数据整理、审计分析扫除障碍。 （三）调查目的。审前调查直接为编制审计方案、指导审计作业服务。在此阶段，计算机技术与审计业务技术的紧密结合显得尤为重要。审计组形成一个科学严谨、切实可行的审计方案时，需要统筹谋划数据清理验证、整理分析、关注事项、检查方法、审计取证、风险防范、经验总结等方面工作。因此，开展审前调查，要考虑到这些方面的工作需要。严格地说，在工作内容上，这一阶段工作与审计实施阶段工作的界线是模糊的，我们只能在时间上加以划分。 二、数据采集与整理 （一）方法选择。数据采集的常用方法有三种：直接读取、备份取数、文件传输。具体采用哪种方法，要根据数据类型和系统平台进行选择。对于小型数据库如Access，审计人员可以直接拷贝；对于中型数据库SQL Server，可以采集备份数据，或是在系统不运行时拷贝原始数据；对于大型数据如Oracle、Sybase、Informix等，则利用开放数据库互联(ODBC)技术进行数据采集。 省属几家大型综合性医院的医疗信息管理(HIS)系统，后台数据库为SQL Server，使用Windows操作系统。审前调查期间，我们采集了HIS系统原始备份数据。相对于其他事业单位，省属医院业务数据量比较大，一般在30GB以上。采集全部数据不但会延长采集的时间，而且会影响下一步的数据整理分析，降低审计人员的计算机运行速度，因此数据是否需要全部采集、需要采集哪些数据，审计人员需要根据系统功能、审计内容等进行分析选择。 （二）数据内容。综合几家医院情况，我们认为以下数据是医院审计的重要基础数据。 1.住院数据库。其主要包括： 病人基本信息表：住院号、姓名、入／出院日期、住院科室名称及代码； 记账费用明细表：住院号、科室代码与名称、收费项目代码与名称、收费标准、计费次数、收费金额、记账时间； 发票表：住院号、发票金额、个人负担金额、发票号、结算时间； 发票明细表：住院号、收费项目名称及代码、收费金额。 2.门诊数据库。其内容与住院数据库类似。 3.标准数据库。其主要包括： 收费类型表：收费类型及代码、收费项目名称及代码； 收费价格表：项目明细代码及名称、执行价格、收费类别代码。 4.器械耗材数据库。其主要包括： 器械耗材基本表：器材代码及名称、价格、供应商、生产厂家； 器械耗材入库表：器材名称及代码、入库数量、入库时间、入库价格； 器械耗材出库表：器材名称及代码、出库数量、出库时间、出库价格。 5.药库药房数据库。其内容与器械耗材数据库类似。 不同医院中，包含以上所列的共性数据的表现格可能形式不同，在数据采集过程中，要充分考虑到每一板块数据内容的完整性，尽可能避免多次采集。 （三）数据清理验证。被审计单位原始数据中可能存在多种数据质量问题，如缺失数据、不准确数据、重复记录等。我们采集的原始备份数据中，也有部分与审计内容关联度不大。因此，必须对采集的数据业务进行清理验证，按照完整性、准确性、有效性的要求，对数据质量进行分析评价，为后续的数据分析做好准备。这一阶段的主要工作，一是根据审计内容和审计范围要求，清除冗余数据；二是检查板块数据的完整性，解决不完整数据（对象值缺失）问题；三是根据系统管理的关联性，检验板块数据之间的对应性、一致性。经清理验证所发现的非正常数据，有必要与被审计单位一起查明原因，形成一致的处理意见。
