數據之外，規則設置與知識庫數據是智能審核和監控的工作核心。在國家醫保信息化平台上線以前，各地自建的智能監控規則數量從幾十條到幾百條不等，知識數量從幾萬條到幾百萬條不等，繁簡不一。
5月15日，國家醫保局公布《醫療保障基金智能審核和監控知識庫、規則庫框架體系（1.0版）》。知識庫包括政策類、管理類、醫療類3類知識目錄，含有法律法規和政策規範、醫保信息業務編碼、醫藥學知識、管理規範等內容。規則庫包括79條規則，是基於知識庫對違法違規行為劃出的“紅線”。智能審核和監控系統通過運行規則、調用知識，發揮提示提醒作用。
“比如兒童用藥，只能給兒童開，假如開給成人，系統就會通過年齡和兒科藥的邏輯校驗，發現違背邏輯，立即對這一現象自動發出預警。”國家醫保局醫保事業管理中心負責人隆學文表示，醫保經辦機構每天每一筆結算都要應用智能審核和智能監控“兩庫”進行審核，智能審核監控已經成為醫療機構安全規範使用醫保基金的“第一道防線”。
監管場景不斷豐富，逐步構建非現場監管和現場監管有機結合的監管新模式
各類實時統計數據動態更新：每家醫院的醫保使用額度，每筆醫保結算明細，每張處方的用藥內容……在電腦上打開大數據醫保智能監控系統，寧夏醫保使用審核情況立馬映入眼簾。打開“疑點庫”，隨意點擊一則疑點數據，相關疑似違規行為一目了然。
蔣成嘉告訴記者，為更精準打擊醫保基金違法違規行為，2022年開始，國家醫保局依托全國統一的醫保信息平台，建立反欺詐數據監測專區，研究開發了“虛假住院”“醫保藥品倒賣”“醫保電子憑證套現”“重點藥品監測分析”等大數據模型，並與公安機關積極推進線索聯合查辦，取得了初步成效。2022年，全國通過智能監控拒付和追回醫保資金達38.5億元。
以“誘導住院、虛假住院”為例，不法分子多通過返還現金禮品、提供免費體檢等方式，收取參保人的就醫憑證辦理住院，參保人“被住院”情況屢見不鮮。
“依托‘虛假住院’模型，運用大數據分析技術，僅一周時間就完成對全國42萬餘家定點醫療機構近38億條海量數據篩查分析，有效破解了傳統人工核查發現難、效率低的難題。”蔣成嘉說，在公安機關大力支持下，最終查獲醫藥機構62家，抓獲犯罪嫌疑人499人，涉案金額高達1.5億元。
除全國統一的數據模型外，各地也不斷研發具有當地特點的大數據監管模型，幾乎涵蓋了所有就醫結算的場景。杭州市醫保局基金監管處處長蔡呈曦介紹，目前，杭州已在智慧醫保系統中上線“卡聚集”、群體住院、門診異常、異常購藥、高頻就診、體檢住院、慢特病人群分析7類大數據分析模型。比如，通過“卡聚集”模型精準定位，杭州市富陽區2020年9月查實一違規機構存在利用團夥刷卡涉嫌虛構費用行為。目前，根據大數據系統的線索，公安機關已將17名犯罪嫌疑人一網打盡，查實涉案金額200餘萬元，有效解決了醫保違法行為隱蔽的難題。
蔣成嘉表示，今年國家醫保局將在大數據監管方面重點發力，開展大數據監管試點，通過強化已有醫保反欺詐大數據模型應用，推動建立一批重點領域的反欺詐大數據模型，逐步構建非現場監管和現場監管有機結合的監管新模式，推進醫保基金監管能力不斷提升。 |
