浙江省杭州市医疗保险局执法人员在指定医疗机构进行现场检查。
杭州市医保局供图
工作人员正在展示宁夏回族自治区大数据医疗保险智能监控系统。
本报记者 张 文摄
医疗保障基金是人民群众的“看病钱”和“救命钱”。近年来，通过飞行检查、专项整改和日常监管的结合，初步形成了医疗保险基金监管的高压局面。
在中国，医疗保险基金需要监督95万多家指定医疗机构和药店；目前，全国统一医疗保险信息平台的日平均结算量约为1800万人次，最高结算量约为3476万人次。如此巨大的监管工作量，仅仅通过传统手段很难完全覆盖监管对象。近年来，国家医疗保险管理局继续加强现代信息技术的应用，促进监管模式的不断创新，建设医疗保险基金的“安全门”。
医疗保险基金监管具有复杂性、专业性等特点，通过智能监控解决监管问题
不久前，浙江省杭州市拱墅区医疗保险中心接到省、市医疗保险部门的协商通知：拱墅区祥福街某指定医疗机构存在25-羟基维生素D、视黄醇结合蛋白测定等项目批量异常预警。拱墅区医疗保险中心接到报告后，立即组织工作人员进行现场检查，通过浙江省“智能医疗保险”大数据分析比较，确认违规事实后，要求机构进行整改，暂停相应的检测行为，收回19万元的非法医疗保险费用。
拱墅区医疗保险中心相关负责人表示：“医疗保险大数据监管使基层医疗机构能够及时发现不规范问题，有效纠正。”，综合运用大数据分析审计技术，帮助监管部门快速筛查和准确锁定医疗保险基金使用过程中的违法行为，提高查处线索发现、追溯取证、证据固定等违法行为的能力。
基金的安全稳定运行是实现国家医疗保险的前提。在今年6月举行的国家新政策会议上，国家医疗保险局副局长颜清辉表示，目前，医疗保险基金监管形势依然严峻复杂：“公开”保险欺诈行为遏制，但“泄漏”现象仍较为普遍，保险欺诈手段更加隐蔽、专业，监管难度越来越大。
首都医科大学国家医疗保险研究院副院长应亚珍认为，保险欺诈手段有向更隐蔽、更专业的方向发展的趋势，导致监管难度增加，基金监管团队能力不足。
“医疗保险基金监管具有复杂性和专业性的特点，特别是在临床实践中，病情转移的变化具有典型的不确定性，诊疗方法复杂多样。医疗保险基金监管团队需要借助临床、药学、法律、财务、计算机等多学科知识和相关专业人员。特别是随着医疗保险支付方式改革的推进，一些医院出现了应对不当的行为，如借用一些所谓的医院分组管理系统，在诊断、编码填写等环节表现出高诊断、高编码等非标准实践，给医疗保险监督带来了新的挑战。英亚珍表示，据统计，截至2022年底，全国共有医疗保险基金专职监管机构150多家，每个专职或兼职监管机构每天需要审查1200份病历，人均监管近100家指定医疗机构和16万被保险人。
宁夏回族自治区医疗保险局监测信息中心主任郭伦告诉记者，去年在宁夏回族自治区石嘴山市平罗县随机人工抽查中，发现至少有8类医疗保险基金滥用，如重复收费、虚假记录费、过度检查等，涉及金额超过40万元。“医疗保险数据太复杂了。依靠人工监督，难免会有漏网的鱼。”郭伦说。
颜清辉表示，基于医疗保险大数据的智能监控是解决监管痛点和难点问题的重要措施。通过智能监控的推广和应用，可以实现医院前端提醒、处理审计、行政监督的全过程防治。
自动抓取、智能判断、快速预警，构建全方位、全流程、全环节智能监控“防火墙”
智能监管，大数据是基础，数据连接是关键。在国家医疗保险局成立之前，相关信息系统由各地区和部门建立，业务代码不统一，数据不相互识别，信息系统严重碎片化，形成了一些信息岛。去年，建立了全国统一的医疗保险信息平台，进一步解决了数据和连接问题。
“2022年3月，宁夏回族自治区大数据医疗保险智能监控系统正式启动。通过数据访问，该系统实现了宁夏6000多家涉及医疗保险结算的定点医疗机构的实时数据监控。郭伦说，截至6月25日，宁夏回族自治区大数据医疗保险智能监控系统已上传近6800万份医疗保险数据，其中11万多份因触发监控规则自动纳入系统疑点数据库，3.3万份数据被确认为非法使用医疗保险资金，总违规金额达到326万元。
国家医疗保险局基金监管部主任姜成佳表示，在现有医疗保险结算数据的基础上，国家医疗保险局不断丰富大数据维度，扩大应用诚信肖像、人脸识别、行为轨迹、区块链采购、销售、存储、“互联网+”医疗服务等新领域数据，利用知识地图、聚类分析、无监督机器学习等现代信息技术，建立不同主体、不同场景的反欺诈大数据动态智能监控系统，实现各种疑问的自动抓取、智能判断和快速预警，构建全面、全过程、全环节的智能监控“防火墙”，积极推动大数据技术全面授权医疗保险监督，为打击保险欺诈和专项治理提供有力支持。
除了数据，规则设置和知识库数据是智能审计和监控的核心。在国家医疗保险信息平台推出之前，各地建立的智能监控规则数量从几十条到几百条不等，知识数量从几万条到几百万条不等。
5月15日，国家医疗保险局发布了《医疗保障基金智能审计监控知识库、规则库框架系统(1.0版)》。知识库包括三种知识目录：政策、管理和医疗，包括法律法规和政策规范、医疗保险信息业务编码、医学知识和管理规范。规则库包括79条规则，是基于知识库对违法行为的“红线”。通过操作规则和调用知识，智能审核和监控系统起到提醒作用。
“例如，儿童只能给儿童开药。如果给成年人开药，系统会通过年龄和儿科药物的逻辑验证发现违反逻辑，并立即自动预警这种现象。国家医疗保险管理局医疗保险管理中心负责人龙学文表示，医疗保险机构应每天使用智能审计和智能监控“两个数据库”进行审计，智能审计监控已成为医疗机构安全标准使用医疗保险基金的“第一道防线”。
监管场景不断丰富，逐步构建非现场监管与现场监管有机结合的新监管模式
各种实时统计数据动态更新：各医院医疗保险使用金额、各医疗保险结算细节、各处方药品内容。。。在计算机上打开大数据医疗保险智能监控系统，立即看到宁夏医疗保险使用审计。打开“疑问库”，随意点击疑问数据，相关疑似违规行为一目了然。
江成佳告诉记者，为了更准确地打击医疗保险基金违法行为，自2022年以来，国家医疗保险局依托国家统一的医疗保险信息平台，建立反欺诈数据监测区，研究开发“虚假住院”、“医疗保险药品转售”、“医疗保险电子凭证现金”、“重点药品监测分析”等大数据模型，积极推进公安机关线索联合调查，取得初步成果。2022年，全国通过智能监控拒付，追回医保资金38.5亿元。
以“诱导住院、虚假住院”为例，犯罪分子通过返还现金礼品、提供免费体检等方式，收取被保险人的医疗凭证，被保险人“住院”并不少见。
“依托‘虚假住院’模型，利用大数据分析技术，仅一周就完成了近42万家指定医疗机构的近38亿大量数据筛选分析，有效解决了传统人工验证发现困难、效率低下的问题。”江成佳表示，在公安机关的大力支持下，最终逮捕了62家医疗机构，逮捕了499名嫌疑人，涉及1.5亿元。
除全国统一的数据模型外，各地还不断开发具有地方特色的大数据监管模型，几乎涵盖了所有的医疗结算场景。杭州市医疗保险局基金监管部主任蔡表示，目前，杭州已在智能医疗保险系统中推出“卡聚集”、群体住院、门诊异常、异常药品购买、高频医疗、体检住院、慢性病患者分析七种大数据分析模型。例如，2020年9月，杭州市富阳区通过“卡聚集”模式的准确定位，发现一家非法机构涉嫌使用团伙刷卡虚构费用。目前，根据大数据系统的线索，公安机关已抓获17名嫌疑人，核实200多万元，有效解决了医疗保险违法行为的隐藏问题。
江成佳表示，今年国家医疗保险局将重点关注大数据监管，开展大数据监管试点，通过加强现有医疗保险反欺诈大数据模型的应用，促进建立多个关键领域的反欺诈大数据模型，逐步建立非现场监管和现场监管有机结合监管新模式，促进医疗保险基金监管能力。
《 人民日报 》（ 2023年07月14日 19 版）
(责编:牛勇、胡永秋)
