醫管通原創

還在逐條核對醫保數據？DeepSeek智能工具現已支持精準場景化應用。

針對四大高頻業務，醫管通梳理出「場景關鍵詞+結構化提問」組合公式，5分鐘完成跨系統數據比對，助您減少重復檢索、壓縮人工核驗時長。
使用技巧

結構化輸入：采用“場景描述+分析維度+輸出要求”三段式結構。

（例：“針對...現象，從...角度分析，需輸出...”

動態校準：對初步結果追加“請用蒙特卡洛模擬法重新測算不確定性范圍”等指令。
多模態輸出：明確要求“生成可交互儀表盤/導出SPSS兼容數據”等指令。
一、醫保基金測算類

多變量趨勢預測

“基于【2020-2024年】的【城鄉居民醫?；鹬С鰯祿?，預測2025年分季度支出金額，需考慮【老齡化率提升1.5%】【門診報銷比例上調至65%】【集采藥品降價10%】三項變量，輸出帶置信區間的折線圖及Excel可編輯表格?！?br/>使用要點：①時間跨度明確 ②關鍵變量量化 ③可視化與數據雙輸出
提效價值：自動生成動態測算模型，參數調整響應時間縮短。

政策敏感性分析
“模擬【慢病門診報銷封頂線】從5000元提升至8000元對【2025年基金支出】的影響，要求對比不同調整幅度（+20%/30%/50%）下的支出變化，并計算參保人年均受益金額?！?br/>使用要點：①設定多情景對比 ②同步輸出人均/總量指標
提效價值：快速完成傳統需1周的政策模擬測算。

預算缺口預警

“根據【2024年1-6月實際支出數據】與【年度預算執行進度】，預測全年基金缺口概率，需結合【住院率季節性波動】【DRG支付標準調整】因素，按紅/黃/綠三色標注風險等級?！?br/>使用要點：①實時數據導入 ②動態風險閾值設置
提效價值：實現預算執行動態監控，異常預警響應速度提升。

二、智能監管類

異常行為圖譜構建

“分析【XX區二級醫院】2024年【骨科耗材使用數據】，識別【單臺手術耗材費用>區域均值2倍】【手術量環比激增50%】的異常關聯模式，生成帶時間熱力圖的關聯網絡圖?！?br/>使用要點：①多維度閾值設定 ②可視化異常關聯
提效價值：欺詐線索發現效率提升，誤報率降低。

規則動態驗證
“提取【2024年Q2】【血液透析】結算記錄，篩查【單次治療時長<2小時但收費≥3次】【耗材使用量與治療次數不匹配】的疑似違規案例，輸出帶醫保編碼的可追溯清單?！?br/>使用要點：①臨床規則嵌入 ②數據穿透查詢
提效價值：規則驗證耗時壓縮。

三、政策效果評估類

雙重差分法評估

“采用DID方法評估【2023年按病種付費改革】對【基層醫療機構次均費用】的影響，控制組選擇【未改革地區同級醫院】，需輸出政策效應值及統計顯著性檢驗結果?！?br/>使用要點：①明確對照組選擇 ②要求計量模型驗證
提效價值：專業評估報告產出周期縮短。