隨著醫(yī)保監(jiān)管工作的持續(xù)深入開展，大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網等新一代信息技術以及機器學習、機器人技術、AI、自然語言處理、生物識別技術、計算機視覺等智能技術在醫(yī)保基金監(jiān)管中的應用越來越受到重視。近日，國家醫(yī)保局辦公室發(fā)布《關于開展智能監(jiān)管改革試點的通知》（以下簡稱：《通知》），預示著我國醫(yī)保智能監(jiān)管工作將進一步走向深入，醫(yī)保智能監(jiān)管時代即將來臨。

對各級醫(yī)保部門來說，準確領會《通知》精神顯然是創(chuàng)造性開展改革試點工作的基礎，而全面了解如下三個問題，不僅有助于《通知》精神的準確把握，也有助于在改革實踐中活學活用、融會貫通。

一、醫(yī)藥服務大數(shù)據(jù)亟需醫(yī)保監(jiān)管智能化

醫(yī)藥服務數(shù)據(jù)可以算得上是真正意義上的“大數(shù)據(jù)”。

首先，醫(yī)療服務數(shù)據(jù)不僅體量龐大而且呈爆發(fā)式增長態(tài)勢。從橫向上看，每一次門診、住院、用藥、檢查、醫(yī)保結算、線上問診甚至可穿戴設備監(jiān)測都會生成數(shù)據(jù)。據(jù)統(tǒng)計，2023年我國的年診療量超80億人次，某些三甲醫(yī)院的日醫(yī)療數(shù)據(jù)量就達TB級。從縱向上看，從健康管理到疾病治療再到康復，一個人的醫(yī)療數(shù)據(jù)可能持續(xù)數(shù)十年，且需長期存儲（如電子健康檔案需保存15年以上）。

其次，醫(yī)療服務數(shù)據(jù)不僅維度復雜而且相互間關聯(lián)度較高。這主要包括：一是醫(yī)療數(shù)據(jù)大多是多源異構數(shù)據(jù)，既包括結構化數(shù)據(jù)，也包括非結構化數(shù)據(jù)，還包括時序數(shù)據(jù)。二是醫(yī)療數(shù)據(jù)具有高維度特征。例如，單個患者的基因組數(shù)據(jù)可達數(shù)百GB，一次PET-CT掃描就可能包含數(shù)萬張切片圖像。三是臨床診療需進行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。比如：需整合臨床數(shù)據(jù)（如CT影像）、基因數(shù)據(jù)（如全基因組測序）、行為數(shù)據(jù)（如用藥依從性）、環(huán)境數(shù)據(jù)（如空氣污染指數(shù)）等。

第三，醫(yī)療服務數(shù)據(jù)雖然蘊藏極高價值但是挖掘難度極大。主要體現(xiàn)為：一是精準醫(yī)療的有效性有賴于數(shù)據(jù)的精準性和完整性。例如，腫瘤靶向治療需匹配患者基因突變、用藥史和療效數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)誤差可能導致治療方案失敗。二是有關醫(yī)藥方面隱藏規(guī)律的發(fā)現(xiàn)需要進行數(shù)據(jù)的深度挖掘。比如：需要通過分析百萬級患者的用藥記錄，才有可能發(fā)現(xiàn)罕見的藥物不良反應。三是在開展流行病學研究中可能還需要結合地理信息數(shù)據(jù)（如疫情熱力圖）和時間序列數(shù)據(jù)（如疾病發(fā)展軌跡）來進行時空關聯(lián)性分析。

由于醫(yī)療服務的大數(shù)據(jù)特性且更多是醫(yī)生病歷文本、檢查影像等非結構化數(shù)據(jù)，而許多欺詐套騙醫(yī)保基金的行為往往隱藏在多數(shù)據(jù)維度中，再加上在高新技術的加持下騙保手段不斷升級，不僅使得傳統(tǒng)的監(jiān)管手段（如人工抽查、簡單規(guī)則篩查）難以應對，也使得傳統(tǒng)的監(jiān)控規(guī)則引擎無法解析。因此，迫切需要采用新技術、新手段進一步提升醫(yī)保基金使用監(jiān)管的精準度、有效性和工作效率。

大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等新一代信息技術以及機器學習、AI、自然語言處理、生物識別技術、計算機視覺等智能技術，具有高效數(shù)據(jù)處理能力、自主學習與精準分析能力，以及支持多技術融合與實時交互、支持在線學習和遷移學習等特點，如果將其運用在醫(yī)保基金使用監(jiān)管上，就可以有效防范欺詐騙保者對海量、高維、動態(tài)醫(yī)藥服務行為數(shù)據(jù)的惡意利用。如，通過分布式計算實時處理TB級數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對醫(yī)療服務數(shù)據(jù)的全量審核而非抽樣檢查；利用圖計算準確識別“藥販子-患者-醫(yī)療機構”黑色網絡；通過時序模型檢測異常就診頻率（如慢性病患者每月開藥量突然翻倍）；利用NLP提取電子病歷中的關鍵信息（如ICD編碼與實際診療是否匹配）；通過CV識別CT影像與收費項目是否一致，等等。可以說，只有通過智能技術的“顯微鏡”（精準識別）、“雷達網”（實時監(jiān)控）和“防護盾”（風險預判），才能實現(xiàn)從“被動響應”到“主動防御”的轉型，從而切實保障醫(yī)保基金的使用安全。

二、醫(yī)藥服務行為的復雜性需要試點先行

之所以要先行開展智能監(jiān)管改革試點工作，國家醫(yī)保局在《通知》中給出的說法是，通過改革試點，提煉典型經驗和做法，做好技術總結推廣，從而推動國家局公布公開的“兩庫”在定點醫(yī)藥機構自建事前提醒系統(tǒng)中落地應用，將參加試點的定點醫(yī)藥機構建設成為國家醫(yī)保局“兩庫”開發(fā)建設、公布公開的“試驗田”，以及自查自糾的“標桿”；同時，推動全國醫(yī)保系統(tǒng)智能監(jiān)管子系統(tǒng)應用成效提升，實現(xiàn)監(jiān)管關口前移，從源頭上減少使用醫(yī)保基金違法違規(guī)行為發(fā)生，推動定點醫(yī)藥機構在事中審核、飛行檢查等事中事后監(jiān)管工作中發(fā)現(xiàn)問題明顯減少，使“兩庫”公開、智能監(jiān)管成為定點醫(yī)藥機構主動合規(guī)的有效途徑。

其實，早在2020年6月，國務院辦公廳在《關于推進醫(yī)療保障基金監(jiān)管制度體系改革的指導意見》中就明確提出，全面建立智能監(jiān)控制度。隨后，國家醫(yī)保局分別在2022年和2023年制定頒布了《醫(yī)療保障基金智能審核和監(jiān)控知識庫、規(guī)則庫管理辦法（試行）》、《醫(yī)療保障基金智能審核和監(jiān)控知識庫、規(guī)則庫框架體系（1.0版）》以及《關于進一步深入推進醫(yī)療保障基金智能審核和監(jiān)控工作的通知》等一系列政策文件。國家醫(yī)保局之所以還要于2025年4月發(fā)文開展醫(yī)保智能監(jiān)管改革試點工作，在筆者看來，有著更為深層的原因。

一是醫(yī)保基金的戰(zhàn)略敏感性決定了智能監(jiān)管的容錯率必須保持極低水平。醫(yī)保基金是14億多參保人的“救命錢”，一旦智能監(jiān)管系統(tǒng)出現(xiàn)大規(guī)模誤判（如錯誤攔截合規(guī)報銷），可能直接導致患者無法及時就醫(yī)，從而引發(fā)社會問題。再加上，醫(yī)保基金支出金額巨大（如我國基本醫(yī)療保險基金（含生育保險基金）在2024年的總支出額就高達近3萬億元），智能監(jiān)管算法若存在漏洞（如未能識別新型騙保手段），單點失誤就可能造成億元級損失。因此，對于醫(yī)保智能監(jiān)管工作在全國范圍內的全面實施必須慎之又慎。

二是醫(yī)療數(shù)據(jù)的區(qū)域性差異決定了智能監(jiān)管規(guī)則設定必須與地方實際適配。由于我國不同地區(qū)的醫(yī)療水平、疾病譜、不同等級醫(yī)療機構的電子病歷標準化程度、醫(yī)保政策等，客觀上還存在著較大差異，決定了智能監(jiān)管系統(tǒng)的部署實施需要結合地方實際進行針對性建模，而不是一上來就一刀切。

三是智能監(jiān)管的實用性需求決定了模型設計必須得到真實應用場景的驗證。一方面，智能監(jiān)管算法的可靠性有待在實際中得到檢驗。比如：欺詐檢測模型在實驗室準確率可達95%，但真實場景中可能因數(shù)據(jù)漂移（如疫情后就診模式突變）而失效。另一方面，智能監(jiān)管中的人機協(xié)同模式尚有待在實際中探索。畢竟智能監(jiān)管并非能夠完全替代人工，還需要通過改革試點確定兩者的最優(yōu)分工（如AI初篩+專家復核比例）。

四是積極穩(wěn)妥的漸進性要求決定了醫(yī)保智能監(jiān)管改革工作必須要先行先試。不管怎么說，醫(yī)保智能監(jiān)管工作的開展直接觸動的是醫(yī)療機構的利益，如果激進推廣就極易引發(fā)抵觸，而通過試點先行的辦法逐步調整規(guī)則則可以有效緩釋矛盾，減少改革阻力。再說，通過改革試點積累判例，不斷實現(xiàn)監(jiān)管標準的迭代升級，從而形成全國統(tǒng)一的智能監(jiān)管知識庫和規(guī)則庫。

三、試點以取得可復制推廣的經驗為目的

從根本上來說，試點的目的是為了形成在全國范圍內可復制、可推廣的成功經驗，而不是搞成一個個僅供參觀的“盆景展示”。而為了保證改革試點工作取得預期成效，就需要將改革試點的系統(tǒng)性設計與分階段推進相結合，既要確保技術應用的可行性，又要兼顧政策實施的平穩(wěn)性。為此，改革試點工作應著力解決好如下5個問題。

一是試點地區(qū)和試點單位的選擇問題。《通知》提出的原則要求是，各省級醫(yī)保局向國家醫(yī)保局報送改革試點地區(qū)3個、試點單位10家（其中定點醫(yī)療機構8家、定點零售藥店2家）。由于我國幅員遼闊，不同地區(qū)、不同醫(yī)療機構之間的差異性較大，這就要求試點地區(qū)和試點單位的選擇要具有普遍代表性，試點地區(qū)的選擇應該分別覆蓋較發(fā)達地區(qū)、中等發(fā)達地區(qū)、欠發(fā)達地區(qū)，試點單位的選擇則應該兼顧不同等級的專科醫(yī)療機構、全科醫(yī)療機構、連鎖零售藥店、單體零售藥店等不同類型醫(yī)藥機構。為此，國家醫(yī)保局在《通知》中要求，各省級醫(yī)保局申報時綜合考慮定點醫(yī)藥機構級別、類型、中西醫(yī)、綜合專科等因素。

二是智能監(jiān)管技術方案的選型問題。在開展改革試點時，應遵從循序漸進原則，優(yōu)先部署成熟技術（如規(guī)則引擎+機器學習），選擇能輸出拒付理由的算法（如決策樹而非深度神經網絡），盡量避免過度依賴大模型，以期從小切口入手實現(xiàn)智能監(jiān)管的新突破。

三是智能監(jiān)管技術的應用場景問題。對重點領域、重點人員、重點行為，搭建場景監(jiān)控模塊，通過接入定點醫(yī)藥機構端硬件設備抓取生物特征、人臉識別，并與定點醫(yī)療機構就醫(yī)結算信息、定點藥店購藥信息等進行比對分析，發(fā)現(xiàn)“假病人、假病情、假票據(jù)”等欺詐騙保行為疑點信息。同時，在不影響患者正常就醫(yī)、不干預正常診療活動、不增加醫(yī)務人員額外負擔的情況下，實現(xiàn)對醫(yī)藥服務行為的全流程監(jiān)控，從而帶動智能監(jiān)管事前提醒、事中審核、事后監(jiān)管全流程工作質效提升。

四是試點效果評估與迭代升級問題。醫(yī)保智能監(jiān)管試點的“效果評估與迭代升級”是確保改革從“實驗性探索”轉向“規(guī)模化推廣”的核心環(huán)節(jié)，需建立“量化評估-問題診斷-動態(tài)優(yōu)化”的閉環(huán)體系。具體來說：一是搭建試點效果評估框架，從基金安全、醫(yī)療質量、運行效率三個維度進行度量化驗證；二是建立規(guī)范化的問題發(fā)現(xiàn)與診斷機制，通過數(shù)據(jù)溯源定位錯誤案例根源，將發(fā)現(xiàn)的問題分為技術類（如算法偏差）、規(guī)則類（如政策理解差異）、數(shù)據(jù)類（如字段缺失）進行問題分析診斷；三是根據(jù)問題的分析診斷進行智能監(jiān)管系統(tǒng)的迭代升級。

五是試點經驗標準化與全面推廣問題。醫(yī)保智能監(jiān)管試點經驗的標準化與全面推廣是實現(xiàn)改革成果轉化的關鍵一躍，需解決“從1到N”的規(guī)模化難題。首先是試點經驗標準化。重點是按照《通知》要求，省平臺全面落地應用國家1.0版“兩庫”框架體系及其增補“兩庫”；統(tǒng)籌地區(qū)細化本地化、特色化的規(guī)則和知識；合理區(qū)分事前提醒、事中審核、事后監(jiān)管“三道防線”，事前、事中、事后選用規(guī)則形成梯次。其次是實行分層分類的落地策略。發(fā)達地區(qū)直接復用復雜模型（如深度學習反欺詐模型），欠發(fā)達地區(qū)優(yōu)先部署規(guī)則引擎+簡化版AI，部分特殊區(qū)域則實行定制開發(fā)（如民族地區(qū)藏藥使用規(guī)則）。第三是構建可持續(xù)的保障體系。制定配套的政策法規(guī)體系，實現(xiàn)組織機制創(chuàng)新，建立激勵約束機制。第四是加強教育培訓，著眼于能力提升，確保全面推廣工作不走樣。

我們完全有理由相信，隨著智能監(jiān)管改革試點工作的深入開展，在不遠的將來，我國的醫(yī)保智能監(jiān)管工作將實現(xiàn)如下目標：一是技術層面能夠“通過算法發(fā)現(xiàn)人眼看不到的風險”，二是管理層面全面構建“人機協(xié)同的新型監(jiān)管流程”，三是政策層面形成“可全國復制的標準化解決方案”。

作者 | 蔡海清 江西省醫(yī)保局待遇保障處原處長，原一級調研員

來源 | 中國醫(yī)療保險

編輯 | 符媚茹 張雯卿

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