近一個月間，國家醫(yī)保局密集通報了包括無錫虹橋醫(yī)院、哈爾病藥店在內(nèi)的50余起欺詐騙保案例，對違法違規(guī)使用醫(yī)?；鸬钠毓饬Χ惹八从?。

　　多地頻發(fā)的欺詐騙保案例也表明，我國醫(yī)?；鸨O(jiān)管的嚴(yán)峻形勢尚未實現(xiàn)根本好轉(zhuǎn)。如何加大監(jiān)管力度和完善監(jiān)管方式，以保障每年近3萬億醫(yī)?；鸬陌踩?/p>

　　在22日舉行的2024年醫(yī)?；鸨O(jiān)管趨勢交流會暨《中國醫(yī)療保障基金監(jiān)督管理發(fā)展報告（2023~2024）》（下稱“藍(lán)皮書”）發(fā)布會上，國家醫(yī)保局基金監(jiān)管司副司長謝章澍表示，下一步國家醫(yī)保局將從推動飛行檢查擴(kuò)面、強(qiáng)化大數(shù)據(jù)監(jiān)管、健全長效機(jī)制等方面持續(xù)發(fā)力，維護(hù)好醫(yī)?；鸢踩?。

　　醫(yī)?；鸨O(jiān)管的數(shù)字化是未來監(jiān)管發(fā)展的方向。和以往相比，今年國家醫(yī)保局更加注重發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，實現(xiàn)了現(xiàn)場檢查和大數(shù)據(jù)結(jié)合下的“精準(zhǔn)打擊”。

　　近年來，國家醫(yī)保局持續(xù)強(qiáng)化醫(yī)保基金監(jiān)管反欺詐智能檢測，搭建系統(tǒng)平臺，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用人工智能，知識圖譜等新技術(shù)，構(gòu)建多場景騙保數(shù)據(jù)模型，借助醫(yī)保海量數(shù)據(jù)深入挖掘，精準(zhǔn)鎖定騙保對象和問題。

　　從國家醫(yī)保局連續(xù)5期公布的《異常高住院率背后的故事》曝光的案例看，國家醫(yī)保局均是先通過大數(shù)據(jù)模型線索鎖定有疑點的醫(yī)療機(jī)構(gòu)后，再派出飛行檢查組后發(fā)現(xiàn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)違法違規(guī)行為的。

　　此前，國家醫(yī)保局已經(jīng)通過“糖化血紅蛋白”篩查線索查實并追回醫(yī)?；鸾?000萬元，通過“限制性別類診療、檢查、用藥”篩查線索追回醫(yī)保基金近1400萬元。

攝影/郭晉暉

　　截至9月，國家飛檢已覆蓋全國所有省份，檢查定點醫(yī)藥機(jī)構(gòu)500家，查出涉嫌違規(guī)金額 22.1億元，預(yù)計今年全年飛行檢查數(shù)量將超過過去5年的總和。其中，根據(jù)大數(shù)據(jù)模型線索，開展專項飛檢的定點醫(yī)藥機(jī)構(gòu)就達(dá)到185家，查實欺詐騙保機(jī)構(gòu)111家。今年1至9月，全國各級醫(yī)保部門共追回醫(yī)保資金160.6億元。

　　高住院率是當(dāng)前我國醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域較為突出的問題。國家醫(yī)保局大數(shù)據(jù)分析顯示，部分地區(qū)參保人住院率顯著高于其他地區(qū)，個別醫(yī)院住院率畸高，極其反常。根據(jù)大數(shù)據(jù)的線索，國家醫(yī)保局對重慶、四川、黑龍江、廣西、安徽等地進(jìn)行了飛行檢查，發(fā)現(xiàn)了多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)存在拉攏群眾虛假住院、無指征住院，無資質(zhì)行醫(yī)、偽造醫(yī)療文書、篡改檢查檢驗報告、虛構(gòu)診療項目等欺詐騙保的行為。

　　藍(lán)皮書提出，全國統(tǒng)一醫(yī)保信息平臺建成，奠定了實施大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)。醫(yī)保以信息化賦能推動基金監(jiān)管向數(shù)字化監(jiān)管轉(zhuǎn)型，持續(xù)提升監(jiān)管質(zhì)效。

　　中國勞動學(xué)會薪酬福利專業(yè)委員會會長譚中和表示，醫(yī)?；鸨O(jiān)管的數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)從盤點基金監(jiān)管業(yè)務(wù)、建立醫(yī)?；鹑湕l監(jiān)管體系、強(qiáng)化醫(yī)?；鸨O(jiān)管的數(shù)字化意識、提高對醫(yī)保基金監(jiān)管數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級意義的認(rèn)識等方面著手。

　　金仕達(dá)衛(wèi)寧首席戰(zhàn)略官茅煜宸認(rèn)為，大數(shù)據(jù)與醫(yī)保智能審核“兩庫”有機(jī)結(jié)合，可進(jìn)一步提升監(jiān)管準(zhǔn)確性。同時，大數(shù)據(jù)能突破傳統(tǒng)監(jiān)管手段的限制，抓取某些較為隱蔽復(fù)雜的違法違規(guī)問題。另外，大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能，能夠?qū)Ω黝惒±?、診療過程、定點機(jī)構(gòu)行為特征等相似性進(jìn)行量化分析，更為精準(zhǔn)、及時地發(fā)現(xiàn)違法違規(guī)風(fēng)險。

　　藍(lán)皮書還建議，深化醫(yī)保大數(shù)據(jù)應(yīng)用，進(jìn)一步提升醫(yī)?；鸨O(jiān)管能力，同時要規(guī)范第三方服務(wù)機(jī)制，防范信息技術(shù)泛化應(yīng)用。

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責(zé)任編輯：曹睿潼