大数据分析技术，在医保基金监管中如何应用？

医疗保障是一项基本的民生制度，基金监管是这项制度平稳发展的重要保障。近年来，国家医保局通过推动深化医保基金监管制度体系改革，加强常态化监管，全面提升医保治理能力，深度净化制度运行环境。新形势下，“跑冒滴漏”的骗保现象依然存在，骗保手段趋于隐蔽、专业，传统的监管方式已满足不了精准打击的要求，为此，我国医保部门引入大数据分析技术广泛应用于医保基金监管工作中，通过智能监控、多形式检查和大数据监测等方式，为医保基金持续、稳定运行提供支撑。本文通过介绍医保基金监管领域中常用的大数据分析技术和典型场景，进行风险分析研究，并提出相关对策，以期为全国医保基金工作的大数据应用提供参考性方向。

一、现状分析

（一）顶层设计提供保驾护航

国家高度重视医保工作，过去5年多，中央全面深化改革委员会、国务院常务会议多次审议通过了关于医疗保障制度和医保基金监管等一系列重磅医保改革文件，均强调“大数据”的不可替代性，支持加强大数据分析技术在基金监管工作中的应用。2019年，作为中长期医保顶层设计的纲领性文件，《中共中央国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》提出完善创新基金监管方式，实施大数据实时动态智能监控；2020年，国务院办公厅印发《国务院办公厅关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》，提出完善医保智能监控系统，加强大数据应用。2023年，国务院办公厅印发《国务院办公厅关于加强医疗保障基金使用常态化监管的实施意见》，再次强调要通过大数据分析锁定医保基金使用违法违规行为；此外，《2023年医保领域打击欺诈骗保专项整治工作方案》提出要强化大数据监管，加强部门间数据共享运用，打破数据壁垒，不断强化数据赋能提升精准化、智能化水平；《国家医疗保障局关于进一步深入推进医疗保障基金智能审核和监控工作的通知》提出要依托大数据技术推进数据互通、场景互联，探索以患者为中心归集诊疗数据，建立相关主题的大数据模型，加强对高风险人群、机构的诚信画像以及对欺诈骗保行为的风险识别。

（二）提高监管效能的现实需要

据统计，全国医保专（兼）职监管人员总计8600多人，且缺乏医学、财务、法律等专业人员，估算每名监管人员每天需审查病历1200多份，人均监管近100家定点医药机构和16万参保群众，远高于美国人均监管4万参保群众的工作量。全国省、市、县级医保基金监管专职机构占同级医保部门总数的比例分别为37.5%、12%、3%，专职机构数量普遍偏少且越往基层配置比例越低。由此可见，基金监管工作人员配置、能力水平与监管对象的数量、专业性形成鲜明对比。

二、典型应用场景分析

（一）应用场景一：智能审核和监控

医保部门依托智能监控子系统，动态采集分析业务数据，可实时筛查医保异常结算情况，精准定位虚构就诊记录等欺诈骗保行为，做到全方位、全流程、全环节智能监控。该系统的主要运行逻辑为，通过运用大数据分析技术对医保结算数据进行智能分析，一旦触发事先嵌入在数据中台中智能审核和监控规则的阈值，即可对不合理诊疗、虚假住院等医保违法违规行为进行自动拦截，以期实现定点医药机构事前提醒、医保经办机构事中审核和医保行政部门事后监管等全过程智能监控的目标。目前应用于智能监控子系统的规则共有79条，分为政策类、管理类和医疗类。2022年，全国医保部门通过智能监控子系统拒付和追回医保资金达38.5亿元。

表：医疗保障基金智能审核和监控规则库框架（1.0版）

（二）应用场景二：飞行检查

近年来，随着信息技术的发展和医保部门属地管理责任意识的增强，部分地市级医保部门参照国家和省级飞行检查的模式，探索开展地市级飞行检查，如浙江省金华市医保局通过购买第三方服务的方式，根据飞行检查的工作流程和数据处理需求，研制开发飞行检查专用设备“风控魔方”并广泛应用于市级飞行检查。“风控魔方”内置大量智能筛查规则，运用知识图谱技术、相似算法、自然语言处理技术等技术对医保结算数据开展分析，具有体积小、可携带、运行快的特点。金华市医保局借助“风控魔方”完成2022年度国家飞行检查和多次省市级飞行检查，追回医保基金超过5000万元。

（三）应用场景三：专项核查

2022年8月，国家医保局联合公安部开展“虚假住院”专项大数据分析核查行动，共查实14省21市欺诈骗保行为，抓获犯罪嫌疑人400余人，涉案金额超1亿元。2023年4月24日，国家医保局、最高人民检察院、公安部、财政部、国家卫生健康委在北京联合召开2023年全国打击欺诈骗保专项整治工作会议，会议指出将继续通过“虚假住院”“医保药品倒卖”“医保电子凭证套现”“重点药品监测分析”等模型开展大数据分析并交由地方医保部门核查，进一步发挥数据赋能作用。如“医保药品倒卖”模型主要针对不法分子通过设点收购、收集、保管、代刷医保卡等方式骗取医保药品，转卖后非法牟利。模型逻辑为监测定点医药机构药品交易量、药品销售轨迹、药品价格、药品流向、购药行为等，与既往平均数据偏离度大，则输出相应数据，主要应用技术为关联挖掘技术、聚类分析、离群点检测、模式识别、推荐系统等。

三、风险及对策

大数据分析技术作为基金监管的一种手段，有着潜在风险和缺陷，必须进行有效的规避和应对，才能帮助医保部门在医保基金监管博弈之中真正实现公平正义。

（一）风险一：信息安全

海量的医保结算数据及跨部门共享数据在大数据分析技术的加工下，被挖掘出巨大监管价值，可以监测“虚假住院”“药品倒卖”等违法违规行为，其中所涉及的个人基础信息、交通出行信息、医疗信息等个人隐私信息不可避免被医保部门或第三方机构掌握，面临着侵犯隐私权和信息泄露等风险。

对策：建立健全数据安全制度体系，对医保结算数据的采集范围、使用行为和安全保密性进行合法性规制。规范医保结算数据所涉及的个人信息采集、存储、传递、分析的数据全生命周期安全管理，严格划定个人信息分析应用与数据隐私保护的边界。

（二）风险二：决策可信度

大数据分析技术作为一种手段或工具，用以辅助医保部门在医保基金监管活动中的决策，但大数据技术具有客观性，无法判断医保结算数据中主观因素影响，也不能对医保结算数据真实性负责。如基本医疗保险药品目录虽在全国层面进行了基本统一，但国家医保局依旧赋予了各省级医保部门一定的自主权，部分药品的适应症和用量限制等存在差异，在大数据分析时若不考虑政策差异带来的客观因素影响，将导致决策错误。

对策：摒弃“技术至上”“数据至上”的盲目崇拜与过度依赖，坚持以事实为依据的决策导向，个性化制定大数据分析解决方案，平衡大数据分析技术的客观性和医保结算数据存在的“人性”。

（三）风险三：人才掣肘

因大数据分析技术具有很高的专业壁垒，医保部门主要依托第三方机构开展大数据分析工作，包括平台开发，SQL语句的设计，数据的采集、清洗和输出等，若无医保部门信息专业人员的参与和监督，可能会导致第三方机构与被监管对象存在内外勾结现象的风险。

对策：建立健全医保基金监管专业人才培养体系，加强医保部门信息专业人员的招考与培养。围绕基金监管有效性和规范性，建立规范透明、标准科学、约束有力的绩效评价体系。

四、展望

推进国家治理体系和治理能力现代化，是完善和发展中国特色社会主义制度的必然要求，实现社会主义现代化的应有之义。医保基金监管工作的特点决定了大数据分析技术作为首要治理手段的不可替代性。国家医保局应进一步牵头深化全国统一医保信息平台智能监管子系统的落地应用，充分运用关联挖掘、知识图谱、离群点检测等大数据分析技术用于医保基金监管工作，不断提升监管工作的精准性、智能性和规范性。出台规范性文件和绩效评价标准，进一步规范和支持符合条件的信息技术服务机构、会计师事务所、商业保险机构等第三方机构和专业人员协助开展医保基金监管工作，构建政府、公众、第三方力量协同共治的新局面。

作者 | 郑考  浙江省乐清市医疗保障局 

来源 | 中国医疗保险

编辑 | 符媚茹 买晓飞

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