國家醫保局6月29日發布消息稱，在5月遼寧省飛檢啟動會上，直接指定遼寧省沈陽林濟中醫院、遼寧省金城原種場職工醫院作為被檢機構，經查，兩家醫院涉嫌存在欺詐騙保問題。就在一周前，國家醫保局就曾披露河南兩家醫院涉嫌欺詐騙保情況。

　　自2024年國家飛檢正式啟動以來，一個多月的時間中，國家醫保基金飛行檢查組已觸達7個省份。

　　在今年的醫保基金飛行檢查工作中，國家醫保局強化大數據監管模型運用，提前通過大數據模型篩查發現可疑問題線索。在此次遼寧省和河南省的飛行檢查中，飛行檢查組均根據大數據篩查線索，對醫院進行全面檢查，最終發現違反診療規范、涉嫌欺詐騙保等問題。

　　在醫保基金飛行檢查中，大數據模型如何發揮作用？

　　中國醫藥衛生文化協會醫聯體醫保支付研究中心研究員仲崇明在接受21世紀經濟報道記者采訪時介紹，一是從數量發現問題，在與同級醫療機構、同期發生、患者自身等數據的比較中，能夠發現異常；二是從質量發現問題，從醫療單據、醫保結算材料看，一些缺漏、錯誤，就暴露了“貓膩”“故意”。

　　“醫保部門實際能夠早發現、動態掌握，今后也可能對一些猖獗太久的類似騙保行為做常態化的管治、處置，這首先能阻斷一些低級粗糙的騙保。”仲崇明說。

　　醫保飛行檢查已覆蓋多省

　　據國家醫保局介紹，在沈陽林濟中醫院，飛行檢查組根據大數據篩查線索，對醫院進行全面檢查，初步發現違反診療規范過度醫療、超標準收費等違法違規問題，涉及醫藥費用166.2萬元。

　　另外，還發現涉嫌欺詐騙保問題。一是涉嫌偽造病歷文書；二是涉嫌偽造CT檢查報告；三是疑似虛構醫藥服務項目。

　　在遼寧省金城原種場職工醫院，飛行檢查組根據大數據篩查線索，對醫院進行全面檢查，發現過度診療以及藥品耗材無進銷存臺賬、出入庫管理混亂等問題。此外，通過數據線索延伸檢查發現涉嫌欺詐騙保問題。一是疑似偽造CT檢查報告、虛構CT檢查項目，二是疑似虛構檢驗項目。

　　在一周前的6月23日，國家醫保局官方微信就曾披露河南兩家醫院涉嫌欺詐騙保情況。國家醫保局運用大數據模型，對被檢城市醫保基金使用數據作了篩查，根據可疑線索，指定鄭州管城豫豐醫院、周口市商水慶康醫院為被檢機構，初步發現涉嫌欺詐騙保問題。

　　自5月11日2024年國家飛檢正式啟動以來，在5~6月，河南、海南、遼寧、吉林、浙江、山東、四川均已先后召開2024年國家醫療保障基金飛行檢查啟動會。

　　《2024年醫療保障基金飛行檢查工作方案》政策解讀中強調，2024年，國家飛行檢查在覆蓋地區和機構方面，堅持地域廣覆蓋，飛行檢查將實現全國各省份全覆蓋，并進一步增加抽查城市范圍。原則上，每個省份抽查城市數由以往每年每省份1個增加為2個，其中各省會城市必查。

　　當前，國家醫保基金飛行檢查組已觸達7省份，今年的飛行檢查工作表現出更強的監管力度和效能。對于今年飛行檢查工作的特點，仲崇明向21世紀經濟報道記者表示，首先是大興調查研究，案件披露更加透明、具體，讓人一看就明白、一看就氣憤，堅持將“涉嫌”“疑似”都建立在一定的常理、客觀基礎上，比單純放一些籠統標簽、小結數字更有殺傷力。“飛檢工作組大興調查研究，把調查研究結果的關鍵線索公示給社會、行業，帶動更多利益相關方有耐心、有關心，讓沉疴痼疾、‘還能這么干？’避無可避。”

　　其次，是“拔出蘿卜帶出泥兒”。仲崇明指出，飛檢工作組是言之有物、擲地有聲，像抓貪腐、老虎蒼蠅一起打，把這種樸素的治理理念放在曝光處，吸引利益相關方沉浸式體驗思考。“對遼寧省金城原種場職工醫院的通報簡報里甚至沒有提及金額，因為一些基本事實已然清楚，這種現象是比具體涉案金額重要很多，警示面很寬。”

　　仲崇明也認為，今年飛行檢查工作是強調“根據大數據篩查線索，對醫院進行全面檢查，初步發現違反診療規范過度醫療、超標準收費等違法違規問題，還發現涉嫌欺詐騙保問題”，上述問題往往共生。“大數據篩查的生產力，在現階段擴增一定很容易，但通報中很少提及大數據篩查，而將更多篇幅用于飛檢工作組的‘細心發現’。這是負責到底的態度，不假技術之名，輕易為嚴肅監管畫上句號。”

　　大數據監管模型賦能

　　在今年的醫保基金飛行檢查工作中，國家醫保局也特別強調了大數據監管模型的運用。在此次遼寧省和河南省的飛行檢查中，都提前通過大數據模型對醫保基金使用數據進行分析，發現可疑問題線索。

　　近年來，國家醫保局也在持續探索和應用醫保基金的大數據監管方式。國家醫保局2023年9月發布的《國家醫療保障局關于進一步深入推進醫療保障基金智能審核和監控工作的通知》（以下簡稱《通知》）中提出，到2025年底，規范化、科學化、常態化的智能審核和監控體系基本建立，“兩庫”（醫療保障基金智能審核和監控知識庫、規則庫）建設應用、智能審核、反欺詐大數據智能監測分析更加成熟完善，信息化、數字化、智能化全面賦能醫保審核和基金監管，形成經辦日常審核與現場核查、大數據分析、全場景智能監控等多種方式的常態化監管體系，確保基金安全、高效、合理使用。

　　對于推進醫療保障基金智能審核和監控工作的必要性，《通知》政策解讀中指出，當前醫保基金監管面對眾多監管對象、龐大的資金量，以及海量的結算數據，靠過去的人海戰術、手工審核、人工監管不能適應新形勢的需要。醫保基金智能審核和監控是醫保部門日常審核結算的必備工具，也是信息化時代醫保基金監管的重要手段，更是有效守護好群眾“看病錢”的重要技術支撐。

　　在大數據發現線索后，飛行檢查的進一步工作也需要及時跟進，仲崇明介紹，首先是把現場全面檢查，將不該容忍的情況都予以記錄、曝光，真正守住原則；其次是將這些情形曝光，積極地投放到社會、行業更多利益相關方、關注者，使討論氛圍、改善工作的氛圍得到持續發展，及時說明嚴肅嚴重些，避免“不教而誅”。

　　“飛檢工作組及時出手，很有現實意義。因為大數據發現的是‘涉嫌’和‘疑似’，被檢查對象有權利‘解釋’和‘辯解’。在一些現實工作中，不排除有證據銷毀，也不排除飛檢工作組要被動放棄一些情形性質的本來認定。飛檢工作組展開線下及時果斷深入排查線索，就是在搶時間、守住大數據篩查的線索成果和原貌。”仲崇明分析稱。

　　相比傳統監管手段，大數據監管模型的優勢眾多，仲崇明介紹，首先，基金監管難在“查誰”，大數據監管模型比“抓鬮”更有依據，在機制方面，大數據是不停生產的一條條產線，就像有自動報案；其次，大數據監管不唯大案要案，且飛檢工作組可以摳出很多“典型、接地氣的騙保做法”，使“查誰”變得不那么重要。“因為屢次發現同樣的騙保情形不斷復制，就倒逼完善基金監管條款、改進行業實操共識和做法，以至于行業內誰也難逃影響。”

　　“大數據監管模型真正把達摩克利斯劍懸于任何醫院醫生頭頂，從一件基金監管案件、他人被飛檢查處案件的事前、事中、事后，對社會、行業形成長期有效的宣教和震懾，敢于持續犯法、大量試法者越來越少。”仲崇明也強調。

　　未來，在醫保飛行檢查中，大數據監管模型的應用還可以如何發展和提高？仲崇明認為，首先，不應滿足于“查了誰”“查到什么”“實錘什么”，而應從戰斗結果梳理總結經驗，通過建章立制、細化要求來賦能大數據監管的普世生產力；

　　其次，也不應滿足于“查了哪家醫院”，要貫通到具體的處方醫師、醫務人員等，要能觸動到具體人的利益影響，從而瓦解“一塊鐵板”；

　　再者，大數據監管模型與飛檢工作組的榜樣精神要有機結合，避免大數據監管模型流于技術形式，飛檢工作組的價值觀和方法論要反哺大數據模型發展，大數據監管模型需要深度學習、交互，也應考慮向醫療行業釋放善意、開明、輔導，減少誤傷，發揮機器的智慧；

　　此外，大數據監管模型也要強調回頭看，堅持原則，避免反復打擊現象出現。

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責任編輯：何松琳