浙江省杭州市醫保局執法人員在定點醫療機構開展現場檢查。 　　杭州市醫保局供圖

工作人員在展示寧夏回族自治區大數據醫保智能監控系統。 　　本報記者 張 文攝

　　醫療保障基金是人民群眾的“看病錢”“救命錢”。近年來，通過飛行檢查、專項整治和日常監管相結合，醫保基金監管的高壓態勢已初步形成。

　　在我國，醫保基金要監管的醫保定點醫療機構、定點藥店超過95萬家﹔目前全國統一醫保信息平台日均結算量約為1800萬人次，最高日結算量約為3476萬人次。如此巨大的監管工作量，僅靠常規手段很難全面覆蓋監管對象。近年來，國家醫保局持續強化現代信息技術運用，推動監管方式不斷創新，打造醫保基金的“安全閘”。

　　醫保基金監管具有復雜性、專業性等特點，以智能監控破解監管難題

　　前不久，浙江省杭州市拱墅區醫保中心接到省市醫保部門發來的一份協查通報：位於拱墅區祥符街道的某定點醫療機構存在25—羥基維生素D及視黃醇結合蛋白測定等項目批量異常預警。接報后，拱墅區醫保中心立即組織工作人員上門開展實地核查，通過浙江省“智慧醫保”大數據分析比對，確認違規事實后，現場要求該機構立行整改，暫停相應檢測行為，並追回違規醫保費用19萬元。

　　“醫保大數據監管讓基層醫療機構能及時發現不規范問題並有效糾正。”拱墅區醫保中心相關負責人表示，綜合運用大數據分析、審核技術，幫助監管部門快速篩查、精確鎖定醫保基金使用過程中的違法違規問題，提高了線索發現、追溯取証、証據固定等針對違法行為的查處能力。

　　基金安全穩定運行是實現全民醫保的前提。在今年6月舉辦的國新辦政策吹風會上，國家醫保局副局長顏清輝介紹，目前，醫保基金監管的形勢依然嚴峻復雜：“明目張膽”的騙保行為有所遏制，但“跑冒滴漏”現象依然比較普遍，騙保手段更趨隱蔽、更加專業，監管難度不斷加大。

　　首都醫科大學國家醫保研究院副院長應亞珍認為，騙保手段有向更隱蔽、更專業方向發展的趨勢，導致監管難度不斷增加，基金監管隊伍能力不足問題凸顯。

　　“醫保基金監管具有復雜性、專業性等特點，特別是臨床實際中病情轉歸變化具有典型的不確定性，診療方式又復雜多樣，醫保基金監管隊伍需更多借助於臨床、藥學、法律、財務、計算機等多學科知識，以及相關的專業人員。尤其是隨著醫保支付方式改革推進，部分醫院出現不當應對行為，比如借用院端的一些所謂分組管理系統，在診斷、編碼填寫等環節表現出做高診斷、編碼高套等不規范做法，給醫保監管帶來新的挑戰。”應亞珍說，據統計，截至2022年底，全國共有醫保基金專職監管機構150余家，醫保基金每名專職或兼職監管人員每天需審查病歷1200份，人均監管近100家定點醫藥機構和16萬參保人。

　　寧夏回族自治區醫保局監控信息中心主任郭倫告訴記者，去年在寧夏回族自治區石嘴山市平羅縣一次隨機人工抽查中，發現一家醫院存在重復收費、虛記費用、過度檢查等至少8類濫用醫保基金的行為，涉及金額超過40萬元。“醫保數據太過繁雜，靠人工逐個監管，難免有漏網之魚。”郭倫說。

　　“運用現代信息技術尋求破解之道，用新技術賦能。”顏清輝表示，基於醫保大數據的智能監控是破解監管痛點難點問題的重要舉措。通過智能監控的推廣應用，可以實現醫院前端提醒、經辦端事中審核、行政端事后監管的全流程防控。

　　自動抓取、智能研判和快速預警，構建大數據全方位、全流程、全環節的智能監控“防火牆”

　　智能監管，大數據是基礎，數據聯通是關鍵。國家醫保局成立前，相關信息系統由各地區各部門自行建設，業務編碼不統一，數據不互認，信息系統碎片化嚴重，形成了一些信息孤島。去年，全國統一的醫保信息平台建成，數據與聯通問題得到進一步解決。

　　“2022年3月，寧夏回族自治區大數據醫保智能監控系統正式上線運行。通過數據接入，該系統對寧夏涉及醫保結算的6000余家定點醫療機構全部實現實時數據監控。”郭倫介紹，截至6月25日，寧夏回族自治區大數據醫保智能監控系統中，總共上傳醫保數據接近6800萬條，其中有超過11萬條因觸發監控規則被自動列入系統疑點庫，3.3萬條數據被核實確屬違規使用醫保資金，違規總額達326萬元。

　　國家醫保局基金監管司司長蔣成嘉表示，國家醫保局在現有醫保結算數據的基礎上，不斷豐富大數據維度，拓展應用誠信畫像、人臉識別、行為軌跡、區塊鏈進銷存、“互聯網+”醫療服務等新領域數據，採用知識圖譜、聚類分析、無監督機器學習等現代信息技術，建立不同主體、不同場景的反欺詐大數據動態智能監控體系，實現各類疑點的自動抓取、智能研判和快速預警，構建大數據全方位、全流程、全環節的智能監控“防火牆”，積極推動大數據技術向醫保監管全面賦能，為打擊騙保、專項治理提供有力支撐。

　　數據之外，規則設置與知識庫數據是智能審核和監控的工作核心。在國家醫保信息化平台上線以前，各地自建的智能監控規則數量從幾十條到幾百條不等，知識數量從幾萬條到幾百萬條不等，繁簡不一。

　　5月15日，國家醫保局公布《醫療保障基金智能審核和監控知識庫、規則庫框架體系（1.0版）》。知識庫包括政策類、管理類、醫療類3類知識目錄，含有法律法規和政策規范、醫保信息業務編碼、醫藥學知識、管理規范等內容。規則庫包括79條規則，是基於知識庫對違法違規行為劃出的“紅線”。智能審核和監控系統通過運行規則、調用知識，發揮提示提醒作用。

　　“比如兒童用藥，隻能給兒童開，假如開給成人，系統就會通過年齡和兒科藥的邏輯校驗，發現違背邏輯，立即對這一現象自動發出預警。”國家醫保局醫保事業管理中心負責人隆學文表示，醫保經辦機構每天每一筆結算都要應用智能審核和智能監控“兩庫”進行審核，智能審核監控已經成為醫療機構安全規范使用醫保基金的“第一道防線”。

　　監管場景不斷豐富，逐步構建非現場監管和現場監管有機結合的監管新模式

　　各類實時統計數據動態更新：每家醫院的醫保使用額度，每筆醫保結算明細，每張處方的用藥內容……在電腦上打開大數據醫保智能監控系統，寧夏醫保使用審核情況立馬映入眼帘。打開“疑點庫”，隨意點擊一則疑點數據，相關疑似違規行為一目了然。

　　蔣成嘉告訴記者，為更精准打擊醫保基金違法違規行為，2022年開始，國家醫保局依托全國統一的醫保信息平台，建立反欺詐數據監測專區，研究開發了“虛假住院”“醫保藥品倒賣”“醫保電子憑証套現”“重點藥品監測分析”等大數據模型，並與公安機關積極推進線索聯合查辦，取得了初步成效。2022年，全國通過智能監控拒付和追回醫保資金達38.5億元。

　　以“誘導住院、虛假住院”為例，不法分子多通過返還現金禮品、提供免費體檢等方式，收取參保人的就醫憑証辦理住院，參保人“被住院”情況屢見不鮮。

　　“依托‘虛假住院’模型，運用大數據分析技術，僅一周時間就完成對全國42萬余家定點醫療機構近38億條海量數據篩查分析，有效破解了傳統人工核查發現難、效率低的難題。”蔣成嘉說，在公安機關大力支持下，最終查獲醫藥機構62家，抓獲犯罪嫌疑人499人，涉案金額高達1.5億元。

　　除全國統一的數據模型外，各地也不斷研發具有當地特點的大數據監管模型，幾乎涵蓋了所有就醫結算的場景。杭州市醫保局基金監管處處長蔡呈曦介紹，目前，杭州已在智慧醫保系統中上線“卡聚集”、群體住院、門診異常、異常購藥、高頻就診、體檢住院、慢特病人群分析7類大數據分析模型。比如，通過“卡聚集”模型精准定位，杭州市富陽區2020年9月查實一違規機構存在利用團伙刷卡涉嫌虛構費用行為。目前，根據大數據系統的線索，公安機關已將17名犯罪嫌疑人一網打盡，查實涉案金額200余萬元，有效解決了醫保違法行為隱蔽的難題。

　　蔣成嘉表示，今年國家醫保局將在大數據監管方面重點發力，開展大數據監管試點，通過強化已有醫保反欺詐大數據模型應用，推動建立一批重點領域的反欺詐大數據模型，逐步構建非現場監管和現場監管有機結合的監管新模式，推進醫保基金監管能力不斷提升。

　　《 人民日報 》（ 2023年07月14日 19 版）

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