摘? ? ? 要：醫(yī)療保障基金是人民群眾的“保命錢”“救命錢”，管好、用好醫(yī)?；?，關(guān)系到我國醫(yī)療保障體系的健康持續(xù)發(fā)展，更關(guān)系到廣大人民群眾的切身利益。近年來，醫(yī)療保障基金規(guī)模大、業(yè)務(wù)鏈條長、使用主體多、風(fēng)險點多、監(jiān)管難度大與專業(yè)監(jiān)管力量不足、監(jiān)管手段有限、制度體系不完善之間的矛盾日益突出，欺詐騙保、過度診療、基金濫用等問題較多，醫(yī)療保障基金安全也受到挑戰(zhàn)。因此，如何破解醫(yī)療保障基金監(jiān)管難題，管好、用好百姓的“救命錢”，保證其安全、高效、可持續(xù)發(fā)展，是重要的社會問題。山西省呂梁市在醫(yī)療保障基金監(jiān)管方面積極探索，應(yīng)用人工智能技術(shù)（Artificial Intelligence，AI）創(chuàng)新機(jī)制，打出監(jiān)管組合拳，筑牢基金使用安全“防火墻”，在提升醫(yī)療保障基金智能監(jiān)管方面，取得了明顯成效。一系列的創(chuàng)新探索，創(chuàng)造了醫(yī)療保障基金監(jiān)管的“呂梁實踐”，為破解醫(yī)療保障基金監(jiān)管難題給出了“呂梁答案”，為推進(jìn)我國醫(yī)療保障基金監(jiān)管提供了“呂梁經(jīng)驗”。

關(guān)? 鍵? 詞：醫(yī)保基金；監(jiān)管方式；“三醫(yī)聯(lián)動”；智能化

中圖分類號：F840.684；C913.7 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-8207（2024）02-0117-12

一、 醫(yī)?；鸨O(jiān)管改革“呂梁實踐”的動因

（一）確保醫(yī)?；鸱€(wěn)健運行，是關(guān)系我國醫(yī)療保障制度健康可持續(xù)發(fā)展的基本條件

醫(yī)療保障是黨和國家減輕群眾就醫(yī)負(fù)擔(dān)、增進(jìn)民生福祉、維護(hù)社會和諧穩(wěn)定的重要制度安排。黨的十八大以來，醫(yī)療保障事業(yè)發(fā)展進(jìn)入新階段，我國已建立覆蓋全民的基本醫(yī)療保障制度。截至2022年底，全國基本醫(yī)療保險參保人數(shù)達(dá)13.4億，參保率穩(wěn)定在95%以上。黨的二十大報告提出：“深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革，促進(jìn)醫(yī)保、醫(yī)療、醫(yī)藥協(xié)同發(fā)展和治理?！笨梢?，醫(yī)保是“三醫(yī)聯(lián)動”的首位。醫(yī)療保障基金（以下簡稱醫(yī)保基金）作為醫(yī)療保障制度的“血液”，在我國醫(yī)療保障事業(yè)發(fā)展中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。它承載著減輕群眾就醫(yī)負(fù)擔(dān)、增進(jìn)民生福祉、維護(hù)社會和諧穩(wěn)定的使命，為我國的全民醫(yī)保制度提供了堅實的資金支持。因而，醫(yī)?；鸬姆€(wěn)健運行是確保醫(yī)療保障制度可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。2023年5月30日，《國務(wù)院辦公廳關(guān)于加強(qiáng)醫(yī)療保障基金使用常態(tài)化監(jiān)管的實施意見》（國辦發(fā)〔2023〕17號）指出：“加強(qiáng)基金監(jiān)管能力建設(shè)，綜合運用多種監(jiān)管方式，不斷完善長效監(jiān)管機(jī)制，加快構(gòu)建權(quán)責(zé)明晰、嚴(yán)密有力、安全規(guī)范、法治高效的醫(yī)?；鹗褂贸B(tài)化監(jiān)管體系，以零容忍態(tài)度嚴(yán)厲打擊欺詐騙保、套保和挪用貪占醫(yī)?；鸬倪`法行為，堅決守住醫(yī)?；鸢踩拙€，實現(xiàn)好、維護(hù)好、發(fā)展好最廣大人民根本利益。”2021年9月23日，國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《“十四五”全民醫(yī)療保障規(guī)劃》也明確提出：“引入信息技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)、會計師事務(wù)所、商業(yè)保險機(jī)構(gòu)等第三方力量參與醫(yī)?；鸨O(jiān)管，提升監(jiān)管的專業(yè)性、精準(zhǔn)性、效益性?！?/p>

（二）醫(yī)?；饌鹘y(tǒng)監(jiān)管模式面臨多方面挑戰(zhàn)，亟待進(jìn)一步優(yōu)化提升

⒈在傳統(tǒng)醫(yī)?；鸨O(jiān)管模式下，人工審核存在標(biāo)準(zhǔn)把握不一致和方式滯后的問題。一方面，由于人工審核中存在對診療標(biāo)準(zhǔn)的中草藥類、器械類診療項目等標(biāo)準(zhǔn)把握不一致，導(dǎo)致使用標(biāo)準(zhǔn)不明確，增加審核難度，造成監(jiān)管力度不一致，提高了醫(yī)?；鸢踩\行風(fēng)險。另一方面，醫(yī)療領(lǐng)域具有高度專業(yè)性和現(xiàn)代性，不斷涌現(xiàn)新的材料和技術(shù)，伴隨而來的是新的違規(guī)行為。然而“我國的醫(yī)保經(jīng)辦機(jī)構(gòu)在開展監(jiān)管審核工作時，大部分的監(jiān)管審核切入點選擇還是依靠審核工作人員的經(jīng)驗，對定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)上傳的結(jié)算申請側(cè)重在審核經(jīng)常出現(xiàn)的普遍性問題”。因此，傳統(tǒng)的基金監(jiān)管模式在應(yīng)對新的違規(guī)行為和技術(shù)應(yīng)用方面就相對滯后。此外，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的虛擬性質(zhì)也為醫(yī)?；鸨O(jiān)管工作帶來了更多的不確定性。隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，一些新型的醫(yī)療服務(wù)和費用結(jié)構(gòu)可能需要更加靈活和創(chuàng)新的監(jiān)管方法，以確保醫(yī)?；鸬挠行褂煤桶踩?。

⒉傳統(tǒng)醫(yī)?；鸨O(jiān)管模式較側(cè)重于事后監(jiān)管，存在監(jiān)管后置和發(fā)揮作用有限的問題。傳統(tǒng)醫(yī)?；鸨O(jiān)管主要以事后審核、抽樣檢查和飛行檢查為主，是一種事后追責(zé)的監(jiān)管方式。傳統(tǒng)的醫(yī)保病歷審核是指監(jiān)管人員手動抽檢定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)保數(shù)據(jù)，將疑似違規(guī)問題現(xiàn)場整理并以書面形式告知醫(yī)療機(jī)構(gòu)，要求其限期申訴和整改，然后再正式下發(fā)拒付文件，整個過程可能需要數(shù)月的時間。由于審核周期較長，加之醫(yī)療機(jī)構(gòu)在實際臨床工作中防止醫(yī)保違規(guī)意識較弱，許多違規(guī)行為可能不斷發(fā)生。同時，由于抽樣檢查覆蓋范圍有限，只涉及部分違規(guī)行為，而違規(guī)行為的收益通常大于成本，一些定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)可能持有“僥幸心理”，導(dǎo)致醫(yī)?；鸨O(jiān)管出現(xiàn)“漏網(wǎng)之魚”，即一些定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)可能會在未經(jīng)審核的情況下直接進(jìn)入結(jié)算撥付流程，進(jìn)而導(dǎo)致醫(yī)?；鸬牧魇В黾恿酸t(yī)?；鸬倪\行風(fēng)險。這種事后、被動的監(jiān)管方式未能觸及監(jiān)管問題的根本，對定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)的約束力有限，無法真正解決醫(yī)保違規(guī)問題。因此，醫(yī)?；鸨O(jiān)管亟需改進(jìn)。

二、醫(yī)?；鸨O(jiān)管改革“呂梁實踐”的做法

（一）AI引領(lǐng)醫(yī)?；鸨O(jiān)管技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)全面場景化監(jiān)管

⒈引入第三方技術(shù)監(jiān)管力量，構(gòu)建基于全病歷內(nèi)含解析的醫(yī)保審核模型。建立“三方共審”的現(xiàn)代治理機(jī)制，整合行政監(jiān)管、協(xié)議管理和社會智能監(jiān)管以實現(xiàn)醫(yī)?；鸨O(jiān)管的專業(yè)化、精準(zhǔn)化和高效化。實現(xiàn)對區(qū)域定點醫(yī)院全病歷、結(jié)算數(shù)據(jù)、進(jìn)銷存數(shù)據(jù)的全量覆蓋、全部接入，全過程、實時風(fēng)控，精準(zhǔn)識別違規(guī)行為。構(gòu)建全病歷內(nèi)含解析的醫(yī)保審核模型，基于醫(yī)學(xué)知識圖譜、醫(yī)學(xué)自然語言理解、診斷深度推理、大數(shù)據(jù)疾病畫像等醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)，對包括病歷首頁、入院記錄、醫(yī)囑、病程、出院記錄、檢查、檢驗等31類醫(yī)保結(jié)算數(shù)據(jù)，運用知識庫、案例庫進(jìn)行多維度的深度審核。知識庫包括醫(yī)學(xué)知識、藥學(xué)知識和醫(yī)保知識，而案例庫則主要來源于國家飛檢案例、城市檢查案例和醫(yī)保管理經(jīng)驗案例。這一模型將為醫(yī)?；鸨O(jiān)管提供更為精確和全面的數(shù)據(jù)分析和識別工具，有助于提高監(jiān)管效能和減少違規(guī)行為。

⒉AI助力醫(yī)?；鸨O(jiān)管，構(gòu)建四大核心能力，實現(xiàn)全場景化監(jiān)管。首要核心能力是“AI+醫(yī)保合規(guī)性審核”，主要依托醫(yī)?！叭夸洝保ɑ踞t(yī)療保險藥品目錄、診療項目目錄與醫(yī)療服務(wù)設(shè)施范圍目錄）和地方管理政策，以滿足醫(yī)?；鸨O(jiān)管需求。與傳統(tǒng)的結(jié)算清單和費用明細(xì)審核方式不同，其采用了一種基于全病歷的醫(yī)保審核方法，包括入院記錄、病程記錄、醫(yī)囑、檢查、檢驗、手術(shù)記錄等。截至2022年8月，基于醫(yī)?！叭夸洝币呀?jīng)構(gòu)建了18個大類和超過40000條細(xì)則的規(guī)則體系，規(guī)則覆蓋率高達(dá)95%，違規(guī)檢出準(zhǔn)確率達(dá)到了90%。這一核心能力在醫(yī)?；鸨O(jiān)管中發(fā)揮了重要作用，提高了審核效率和準(zhǔn)確性。第二大核心能力是“AI+診療合理性審核”，主要圍繞價值醫(yī)療回歸臨床本質(zhì)，打擊過度醫(yī)療。該能力依托于AI和大數(shù)據(jù)，主動學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)指南、臨床路徑等醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，構(gòu)建過度診療醫(yī)保審核，包括但不限于“低標(biāo)準(zhǔn)入院”“套餐式檢查”“無指征檢驗”“非常規(guī)用藥”“過度檢查”“非常規(guī)檢查”六大類審核功能。此外，其支持常見1000多種疾病診斷，覆蓋10000多種臨床藥品使用規(guī)范，以及常見的400多項檢查和600多項檢驗項目，以確保合理診療。第三大核心能力是“AI+欺詐騙保監(jiān)管”，通過構(gòu)建欺詐騙保監(jiān)管模型，守護(hù)人民群眾“救命錢”。依托“AI+大數(shù)據(jù)監(jiān)管”引擎，對患者從入院到治療、出院再到結(jié)算的全過程可能涉及的違規(guī)行為，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)深度分析、挖掘數(shù)據(jù)，借助AI構(gòu)建疾病畫像，以準(zhǔn)確判斷并監(jiān)管串換項目、虛假就醫(yī)、冒名就醫(yī)等異常費用和行為。在發(fā)現(xiàn)、識別和定位違規(guī)問題方面，這一能力表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率和更短的周期。如針對常見的糖尿病，形成涉及年齡分布、性別比例、就診醫(yī)院登記、特殊項目平均費用及占比、常見項目檢查、單次住院總費用、平均住院次數(shù)、平均住院日等五十多項指標(biāo)的大數(shù)據(jù)畫像，在醫(yī)保審核時可直接通過糖尿病畫像分析患者信息、主要診斷、入院指征、檢查項目等，進(jìn)而識別出非常規(guī)的檢查項目。第四大核心能力是“AI+DRG/DIP監(jiān)管”，區(qū)別于傳統(tǒng)基于診斷與醫(yī)療資源消耗映射匹配，基于全病歷的診斷推理、診斷和手術(shù)選擇、ICD智能編碼等核心技術(shù)，構(gòu)建DRG/DIP深層次監(jiān)管模型，對DRG/DIP支付下“低碼高編”等新型違規(guī)行為形成有效監(jiān)管。

（二）事前預(yù)警、事中攔截、事后精準(zhǔn)稽核，實現(xiàn)全流程化監(jiān)管

⒈事前預(yù)警自律。“呂梁實踐”形成了一整套涉及定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)保部門以及第三方技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)的完整、科學(xué)的事前預(yù)警流程。在患者接受診療服務(wù)的同時實現(xiàn)診療數(shù)據(jù)的實時上傳，通過數(shù)據(jù)分析對相關(guān)問題進(jìn)行匯總并生成預(yù)警報告，從而及時反饋被監(jiān)管對象進(jìn)行約談?wù)模ㄒ妶D1）。

⒉事中攔截糾正。通過構(gòu)建事中“防火墻”，實時反饋和攔截異常違規(guī)行為。這一過程發(fā)生在患者接受診療服務(wù)并上傳數(shù)據(jù)后支付結(jié)算前，借助人工智能醫(yī)保審核系統(tǒng)，在事中進(jìn)行控制、攔截異常的違規(guī)行為（見圖2）。目前，事中“防火墻”可以覆蓋重復(fù)收費、分解收費、超額次收費、限價格、單日限數(shù)量、支付限制天數(shù)、診療項目限定數(shù)量、項目組合限定頻次、無關(guān)聯(lián)項目單獨收費等25種違規(guī)場景，準(zhǔn)確率高達(dá)99.5%。

⒊事后精準(zhǔn)稽核。包括常態(tài)化的“專項輔導(dǎo)”和“線下精準(zhǔn)打擊”，以協(xié)助醫(yī)?；鸨O(jiān)管取得更好的成效。在“專項輔導(dǎo)”方面，實時發(fā)現(xiàn)各類異?，F(xiàn)象，針對每類問題制定改善方案并持續(xù)輔導(dǎo)改進(jìn)。利用PDCA管理方法（即按計劃、執(zhí)行、檢查、處理四個階段循環(huán)不止地進(jìn)行全面質(zhì)量管理），從問題發(fā)現(xiàn)、整改、檢查和處理構(gòu)成完整閉環(huán)，引導(dǎo)定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)?；鹗褂眯袨榱夹园l(fā)展（見圖3）。

在“線下精準(zhǔn)打擊”方面，通過“串換項目”“冒名就醫(yī)”“虛假就醫(yī)”等欺詐騙保模型，從宏觀、微觀兩個方面實時、精準(zhǔn)識別異常行為，提高線下專項行動的精準(zhǔn)性，實現(xiàn)對惡意違規(guī)的“零容忍”（見圖4）。

（三）多措并舉、多方發(fā)力，實現(xiàn)醫(yī)保基金監(jiān)管效力最大化

在引入第三方技術(shù)監(jiān)管力量建立人工智能審核平臺的基礎(chǔ)上，呂梁市醫(yī)?；鸨O(jiān)管部門堅持多措并舉，多方發(fā)力，繼續(xù)強(qiáng)化基金監(jiān)管力度，構(gòu)筑起全鏈條、全領(lǐng)域、全過程、閉環(huán)式基金監(jiān)

管防線。一方面，建立“基金預(yù)算-運行分析-稽核審核-績效評估”閉環(huán)式基金管理，加強(qiáng)基金預(yù)算和協(xié)議管理，堅持“以收定支、收支平衡、略有結(jié)余”總額預(yù)算編制原則，科學(xué)、規(guī)范地編制基金預(yù)算方案。建立基金運行分析制度，對次均費用、收支增減等重點指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，做到月分析、季研判。堅持基金稽核檢查，通過常態(tài)化日?；藢徍恕⑼粨粜燥w行檢查、大數(shù)據(jù)智能監(jiān)控等對定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)協(xié)議履行、政策落實等進(jìn)行監(jiān)督檢查，實現(xiàn)日?；?、自查自糾和抽查復(fù)核“三個全覆蓋”。建立基金使用績效評價體系，制定對醫(yī)保經(jīng)辦機(jī)構(gòu)、定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)、定點零售藥店、大病保險商保公司的績效考評方案，將年末考核轉(zhuǎn)變成全周期日?？己?，考核結(jié)果與年終清算、保證金退還、協(xié)議續(xù)簽等掛鉤。另一方面，建立呂梁市醫(yī)?；鸨O(jiān)管工作聯(lián)席會議制度。建立呂梁市醫(yī)保基金監(jiān)管工作聯(lián)席會議制度，由醫(yī)保、衛(wèi)生健康、市場監(jiān)管、公安等16個部門組成，定期召開部門聯(lián)席會議，強(qiáng)化部門協(xié)作，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)工作，形成監(jiān)管合力。同時開展專項行動。一是聯(lián)合打擊欺詐騙保行為。組織全覆蓋檢查，2022年1月1日至2023年1月5日，累計檢查定點醫(yī)藥機(jī)構(gòu)4550家，檢查率100%，處理3784家，共追回醫(yī)保資金843.9萬元，行政罰款26.28萬元。二是開展2021年度基金監(jiān)管存量問題“清零行動”，追回醫(yī)保資金1448.18萬元。三是強(qiáng)化行刑銜接、行紀(jì)銜接，累計向公安機(jī)關(guān)移送案件5起，并在部分縣由紀(jì)委監(jiān)委牽頭開展醫(yī)療領(lǐng)域欺詐騙保專項整治。

三、醫(yī)?；鸨O(jiān)管改革“呂梁實踐”的成效

（一）人工智能審核，實現(xiàn)醫(yī)?；鸨O(jiān)管的革新與優(yōu)化

⒈人工智能審核提升了醫(yī)?；鸨O(jiān)管的效率性、準(zhǔn)確性。首先，人工智能審核系統(tǒng)的引入顯著提高了醫(yī)保基金監(jiān)管的效率，其高速的數(shù)據(jù)處理能力使得審核可以瞬間完成，實現(xiàn)實時審查和是否拒付。這不僅有助于快速發(fā)現(xiàn)和阻止?jié)撛诘倪`規(guī)行為，還減輕了監(jiān)管部門的工作負(fù)擔(dān)。其次，人工智能審核以總體數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用預(yù)定義的規(guī)則和算法，既消除了樣本與總體之間的誤差，也消除了主觀判斷和審查員個人因素對審核過程的影響，保證了審核結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時，依托全病歷數(shù)據(jù)的審查模式，通過深入分析各數(shù)據(jù)變量之間的關(guān)聯(lián)，不僅包括了基金的收支和管理情況的審查，還擴(kuò)展到了醫(yī)保基金的合法和合理使用問題。這一綜合性的審查方法，使監(jiān)管更全面、更精準(zhǔn)。再次，人工智能審核進(jìn)一步提升了線下稽核的精確性。基于大數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法，能夠快速準(zhǔn)確識別潛在違規(guī)模式和風(fēng)險因素，有針對性地展開線下稽核，將重點精力聚焦在高風(fēng)險案件上。這種精確性不僅有助于保障醫(yī)?；鸬陌踩?，也節(jié)省了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的時間和資源，使其能夠更有效地應(yīng)對復(fù)雜的監(jiān)管挑戰(zhàn)。2022年9月，呂梁市醫(yī)療保障基金管理中心聯(lián)合某第三方技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)，針對2022年1-5月份預(yù)警分析報告中問題整改情況進(jìn)行了專項線下稽核，稽核對象為二級（含）以下定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)和違規(guī)預(yù)警金額超5萬的個別醫(yī)療機(jī)構(gòu)。其中，32家定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)累計稽核違規(guī)病案454份，現(xiàn)場直接確認(rèn)420份，確認(rèn)率達(dá)到93%（見表1）。

⒉人工智能審核在醫(yī)?；鸨O(jiān)管中的運用，抓住并化解了基金監(jiān)管的根本矛盾。人工智能審核在醫(yī)?；鸨O(jiān)管中的應(yīng)用，變懲罰扣費為主的監(jiān)管方式為以自律為主的監(jiān)管方式，這無疑是一項革命性的舉措，不僅提高了監(jiān)管的效率性和準(zhǔn)確性，更抓住并化解了醫(yī)?；鸨O(jiān)管的根本矛盾。加強(qiáng)對定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)臨床診療行為的引導(dǎo)和審核，通過強(qiáng)化事前、事中監(jiān)管，切實落實定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)自我管理的主體責(zé)任。事前提醒預(yù)警，利用系統(tǒng)內(nèi)完備的“兩庫”知識可以對醫(yī)師的診斷、用藥、處置等進(jìn)行實時監(jiān)測、及時預(yù)警提醒，從而減少不合理的醫(yī)?；鹬С觥瘟耗橙揍t(yī)院數(shù)據(jù)顯示：2022年1-6月份人工智能審核監(jiān)管共處理311萬張?zhí)幏?，智能提示處?3萬張，金額占比4%，涉及金額3421萬元。其中采納7萬張，采納占比21%，采納涉及金額達(dá)到1110萬元。事中及時攔截糾正，區(qū)域醫(yī)院“全病歷+結(jié)算+進(jìn)銷存”數(shù)據(jù)實時全量接入，實時識別過度醫(yī)療、醫(yī)保違規(guī)行為，實時攔截、拒付，避免了對醫(yī)保基金造成不可挽回的損失，避免了事后追責(zé)，事后懲罰。事后精準(zhǔn)稽核，實時連續(xù)監(jiān)測醫(yī)療服務(wù)各個環(huán)節(jié)，具備自動觸發(fā)細(xì)顆粒度現(xiàn)場稽核的能力，可以精準(zhǔn)篩選出問題病案，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供高效的靶向稽核支持。事前提醒預(yù)警、事中攔截糾正、事后精準(zhǔn)稽核的全流程監(jiān)管，幫助醫(yī)院自查自糾，將監(jiān)管前置化，全面構(gòu)筑不敢違規(guī)、不想違規(guī)、不能違規(guī)的一體化監(jiān)管體系?？梢哉f，醫(yī)?；鹑斯ぶ悄軐徍讼到y(tǒng)有效化解了醫(yī)?；鸨O(jiān)管的矛盾。

⒊人工智能審核優(yōu)化完善了傳統(tǒng)監(jiān)管模式。DRG支付傳統(tǒng)監(jiān)管模式，只依賴結(jié)算清單進(jìn)行DRG支付，采用簡單規(guī)則和異常點檢測的方式來對醫(yī)保結(jié)算清單做淺層次分組信息監(jiān)管，主要包括：費用是否異常，診斷是否填寫，手術(shù)是否填寫，病案首頁、醫(yī)保清單信息是否一致，呼吸機(jī)使用時間是否填寫等，無法保證入組關(guān)鍵信息的真實性、準(zhǔn)確性、診療合理性、邏輯一致性等要求，雖然規(guī)模大、效率高，但僅能實現(xiàn)對于醫(yī)?；鹜暾浴⒁?guī)范性監(jiān)管，沒有實現(xiàn)全病歷的結(jié)合，無法實現(xiàn)對分組信息的深層次監(jiān)管。傳統(tǒng)線下監(jiān)管模式，實行人工抽檢，主要基于結(jié)算清單和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行DRG支付，可以實現(xiàn)結(jié)合病歷信息做深層次的信息監(jiān)管，但人力耗費大、監(jiān)管效率低，無法實現(xiàn)大規(guī)模監(jiān)管。人工智能醫(yī)保審核監(jiān)管，基于全病歷的DRG分組關(guān)鍵信息深層次監(jiān)管和“結(jié)算清單+臨床數(shù)據(jù)”，構(gòu)建了由臨床數(shù)據(jù)解析到分組關(guān)鍵信息合理性、編碼合理性監(jiān)管，再到DRG入組支付分析的全量化、深層次監(jiān)管方案（見圖5）。

（二）人工智能審核，優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)與精細(xì)化醫(yī)保管理

⒈優(yōu)化醫(yī)療行為，提高醫(yī)療服務(wù)水平。人工智能審核強(qiáng)化事前、事中監(jiān)管，使診療行為科學(xué)化，醫(yī)保行為規(guī)范化，電子病歷檔案標(biāo)準(zhǔn)化，從而提高醫(yī)保合規(guī)水平，提升醫(yī)師診療水平，幫助醫(yī)師及時發(fā)現(xiàn)錯誤、及時糾正錯誤。人工智能審核，既能避免對醫(yī)?；鹪斐蓳p失，又可避免定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)師被事后追責(zé)。同時，智慧化醫(yī)療服務(wù)引入智能輔助系統(tǒng)，針對基層門診場景覆蓋常見病種，自動推薦優(yōu)選治療用藥方案，從而提高醫(yī)療診斷和治療的精確性和效率。借助電腦或智能移動終端，打通上級醫(yī)院優(yōu)質(zhì)資源向基層流動的通道，實現(xiàn)縱向醫(yī)療資源整合，形成基層診療服務(wù)閉環(huán)，提高基層首診率。

⒉精細(xì)化醫(yī)保管理，培育自主合規(guī)能力。“一個完善的信息化監(jiān)管平臺也是有效管理醫(yī)師個人行為的精細(xì)化體現(xiàn)?！薄搬t(yī)保數(shù)據(jù)+醫(yī)療數(shù)據(jù)+人工智能”能夠?qū)崿F(xiàn)對醫(yī)師的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)畫像和定量分析，將醫(yī)?；鸬谋O(jiān)管延伸細(xì)化至醫(yī)務(wù)人員的個人行為，真正做到對醫(yī)師日常醫(yī)療行為的全方位監(jiān)管。AI賦能既強(qiáng)化了監(jiān)管主體，也激發(fā)了監(jiān)管客體自查、自糾、自我提升的積極性、主動性，能夠從根本上扼制違規(guī)行為。通過預(yù)警報告書提出問題、分析問題，有助于盡快解決問題并具體化到部門、科室、醫(yī)師，以明確自身整改方向、整改內(nèi)容、整改方法?！癆I+個性化輔導(dǎo)”針對每一位醫(yī)師、藥師、醫(yī)技人員自動構(gòu)建醫(yī)保合規(guī)知識圖譜，持續(xù)幫助監(jiān)管客體提升醫(yī)保合規(guī)能力。

四、醫(yī)?；鸨O(jiān)管改革“呂梁實踐”的經(jīng)驗借鑒

（一）惠于數(shù)據(jù)建設(shè)更耕于數(shù)據(jù)建設(shè)

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是信息化、智能化的前提。“沒有信息化的支撐，就無法將基金監(jiān)管從人工抽單向全方位、全流程、全環(huán)節(jié)智能監(jiān)控轉(zhuǎn)變?！贬t(yī)?；鸨O(jiān)管創(chuàng)新的核心是“數(shù)據(jù)+算力+算法”。“數(shù)谷呂梁”建設(shè)促進(jìn)大數(shù)據(jù)與政務(wù)服務(wù)的融合互動，為呂梁當(dāng)?shù)刂腔刍t(yī)保監(jiān)管奠定了重要基礎(chǔ)。因此，醫(yī)保數(shù)據(jù)的獲取和處理是實現(xiàn)醫(yī)?；鸨O(jiān)管的重要環(huán)節(jié)。提高醫(yī)保數(shù)據(jù)的上傳率、標(biāo)準(zhǔn)化水平是適應(yīng)現(xiàn)代醫(yī)?；鸨O(jiān)管的必然需求。

作為監(jiān)管客體，定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)主動提高醫(yī)保數(shù)據(jù)的上傳率、標(biāo)準(zhǔn)化水平，保證醫(yī)保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性，以更好地與人工智能審核相融合?！笆紫龋瑢︶t(yī)療機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一和標(biāo)準(zhǔn)化，如疾病診斷、病區(qū)床號、醫(yī)療科室和醫(yī)生編碼，確保醫(yī)保能精確定位；其次，對醫(yī)保藥品、材料和診療庫數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一和標(biāo)準(zhǔn)化，確保醫(yī)保能精確分析。”同時，提供數(shù)據(jù)培訓(xùn)和教育，以幫助醫(yī)療工作人員理解數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和人工智能審核的重要性，培訓(xùn)員工如何正確記錄和上傳數(shù)據(jù)，確保醫(yī)保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。擴(kuò)充數(shù)據(jù)采集范圍，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的100%上傳，減少數(shù)據(jù)缺失、無效數(shù)據(jù)上傳等現(xiàn)象。另外，設(shè)立智能審核系統(tǒng)專管員，負(fù)責(zé)醫(yī)囑打包映射、接收、申訴、反饋等相關(guān)數(shù)據(jù)與人工智能審核監(jiān)管的對接。

（二）推進(jìn)“兩庫”建設(shè)的同步更新和本土化應(yīng)用

創(chuàng)新醫(yī)保監(jiān)管是一項持續(xù)性的系統(tǒng)工程，既要有明確的方向和重點，也要有精準(zhǔn)的方略和步驟。智慧化醫(yī)?；鸨O(jiān)管對當(dāng)?shù)亍皟蓭臁苯ㄔO(shè)起到了積極的推動作用，但“大數(shù)據(jù)分析主要依托第三方機(jī)構(gòu)，難免因第三方機(jī)構(gòu)缺少醫(yī)保政策和醫(yī)療專業(yè)知識而導(dǎo)致認(rèn)識偏差，最終影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的精準(zhǔn)性和可信度”。同時，“第三方機(jī)構(gòu)出于保護(hù)知識庫和規(guī)則庫商業(yè)價值的考慮，智能審核執(zhí)行過程中往往選擇不公開或不直接公開智能審核規(guī)則的具體配置和應(yīng)用情況，導(dǎo)致審核規(guī)則內(nèi)涵不明確，導(dǎo)致醫(yī)院報銷審核與醫(yī)保經(jīng)辦機(jī)構(gòu)之間信息不對稱以及執(zhí)行層面存在不一致”。所以，這種推動也可能帶來一些潛在問題，形成對第三方機(jī)構(gòu)的過度依賴。

2022年4月，國家醫(yī)保局印發(fā)的《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）》提出：“‘兩庫’建設(shè)和管理應(yīng)當(dāng)遵循科學(xué)合理、多方協(xié)商、公開透明、動態(tài)完善的原則?！币蚨t(yī)保管理部門應(yīng)該積極主動推進(jìn)本地區(qū)“兩庫”建設(shè)，做好“兩庫”的同步更新和本地化應(yīng)用。遵循科學(xué)合理、多方協(xié)商、公開透明、動態(tài)完善的原則，平衡“兩庫”建設(shè)的覆蓋面和精準(zhǔn)度。一方面，采用多方建設(shè)模式。醫(yī)保協(xié)同衛(wèi)健、藥監(jiān)等部門，共同梳理“兩庫”的基礎(chǔ)功能模塊，如規(guī)則庫中的規(guī)則名稱、應(yīng)用場景以及具體違規(guī)情形等要素。廣泛征求意見，針對專業(yè)性強(qiáng)、操作復(fù)雜的醫(yī)學(xué)診療和臨床路徑知識與規(guī)則、較為復(fù)雜的規(guī)則閾值設(shè)定等重點內(nèi)容，組織多方進(jìn)行學(xué)術(shù)論證、業(yè)務(wù)論證、行業(yè)論證，爭取形成最大共識。另一方面，“兩庫”建設(shè)應(yīng)借鑒各地醫(yī)保飛行檢查、專項治理行動的稽核結(jié)果，針對某一階段欺詐騙保的新趨勢（如團(tuán)伙作案、跨區(qū)域作案）、新手段（如篡改基因檢測結(jié)果）以及最新政策調(diào)整（如醫(yī)保目錄藥品限定支付條件）等，靈活配置“兩庫”中的知識和規(guī)則。

（三）通過“人機(jī)協(xié)同”使監(jiān)管合力最大化

AI賦能醫(yī)保監(jiān)管，在改變傳統(tǒng)的醫(yī)?；鸨O(jiān)管模式的同時也成為了基金監(jiān)管過程中一個十分重要主體。與此同時，醫(yī)?；鸨O(jiān)管主體的部分工作也會發(fā)生一定變化，這就需要醫(yī)保局主動采取一定的措施與之配合，形成基金監(jiān)管的最大合力。

首先，要積極主動學(xué)習(xí)智能審核系統(tǒng)。包括了解系統(tǒng)的功能與特點，探究其在醫(yī)保監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，明晰其具體處理流程，熟悉數(shù)據(jù)源和接口以及了解異常處理和反饋機(jī)制。其次，與第三方服務(wù)建立明確的合作框架，以確保雙方能夠無縫協(xié)同工作。要配合智能審核系統(tǒng)，積極建立相應(yīng)的處理程序，根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、參考指標(biāo)、參考閥值等進(jìn)行等級判斷，然后啟動相應(yīng)的處理程序，按照申報、初審、申訴、復(fù)審、終審、匯總等流程有序推進(jìn)，形成科學(xué)完整的監(jiān)管流程。再次，主動構(gòu)建基金監(jiān)管大數(shù)據(jù)分析機(jī)制。關(guān)注數(shù)據(jù)問題背后的政策效應(yīng)和輿情反饋，開展飛行檢查涉嫌違規(guī)問題專項研究分析，從全省概況、二級及三級定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)違規(guī)問題情況、一級及以下定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)違規(guī)問題情況等層面，分析違規(guī)問題情形、違規(guī)問題金額、違規(guī)問題數(shù)量、違規(guī)問題判定、地域分布影響、定性定量影響、機(jī)構(gòu)性質(zhì)影響，對典型問題形成案例分析，抓住重點領(lǐng)域，深挖根源性問題。充分發(fā)揮智能監(jiān)管大數(shù)據(jù)的潛力，為增強(qiáng)當(dāng)?shù)蒯t(yī)?；鸨O(jiān)管的頂層設(shè)計提供依據(jù)，使監(jiān)管合力最大化。

（四）確保醫(yī)保合規(guī)性與監(jiān)管有效性的平衡

在監(jiān)管的過程中，人工智能提供了一個準(zhǔn)確、科學(xué)的答案，但它并不一定是最“完美”的答案。醫(yī)?；鸨O(jiān)管需要綜合考慮各方面因素，以確保這份答案合情合理。當(dāng)發(fā)現(xiàn)定點醫(yī)院存在醫(yī)保違規(guī)問題時，必須結(jié)合具體實際，綜合考慮醫(yī)院自身經(jīng)濟(jì)狀況、床位利用率、患者來源、收入狀況等多方面因素，以更全面的視角分析違規(guī)問題，確保監(jiān)管決策的有效性。

人工智能審核監(jiān)管，在審核深度、審核維度、審核顆粒度上都有所強(qiáng)化，真正做到了讓監(jiān)管“長牙”“帶電”，但是這給部分基層醫(yī)院或?qū)？漆t(yī)院帶來了挑戰(zhàn)。一方面，基層醫(yī)院與區(qū)醫(yī)院、市醫(yī)院等相比，本身面臨很強(qiáng)的生存壓力。另一方面，基層醫(yī)院受自身條件等限制，可能會存在很多既有問題。因此，部分基層醫(yī)院可能存在非主動性違規(guī)的情況。對此，應(yīng)明確醫(yī)保監(jiān)管的主要目的是“以查促改”，提升醫(yī)院服務(wù)患者水平，使患者花合理的錢得到更好的診療服務(wù)。所以，人工智能審核監(jiān)管的推進(jìn)需要以分級診療制度作為基礎(chǔ)。通過建立“小病在基層醫(yī)院，大病到大醫(yī)院，雙向轉(zhuǎn)診就診”的分級診療制度，合理配置當(dāng)?shù)蒯t(yī)療資源，促進(jìn)基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)均等化。通過對患者的合理分流，增加基層醫(yī)院業(yè)務(wù)量，解決基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的生存壓力，進(jìn)而帶動基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)展，提高基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療水平和合規(guī)能力建設(shè)。同時，在人工智能使得審核監(jiān)管獲得“質(zhì)”的飛躍之后，也應(yīng)該在審核結(jié)果運用上形成新的思考，區(qū)別違規(guī)行為的主動性與被動性，區(qū)別醫(yī)療腐敗行為與工作失誤等，并以此為基礎(chǔ)探究監(jiān)管結(jié)果的合理運用。結(jié)合各定點醫(yī)療機(jī)構(gòu)的實際情況，在審核結(jié)果與處罰之間設(shè)置合理的緩沖區(qū)間，促進(jìn)醫(yī)院自改自糾，從而調(diào)動醫(yī)院積極性，提高醫(yī)?；鸨O(jiān)管質(zhì)量。

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How to Solve the Problem of China’s Medical Insurance Fund Supervision

——Analysisases Based on the “Three-Medical-Reform” and Artificial Intelligence Review in Lvliang City， Shanxi Province

Zhang Yuanyuan

Abstract：Medical insurance fund is “l(fā)ife-saving money” of the people.Effectively managing and utilizing medical?insurance fund is crucial for the sustainable development of China’s healthcare security system and the well-being?of the general public.In recent years，the contradictions have become increasingly prominent between the large scale of medical insurance fund，the complexity of the business chain，the multitude of stakeholders，the numerous risk factors，and the challenges in supervision due to insufficient specialized regulatory personnel， limited regulatory tools，and an imperfect institutional framework.The security of medical insurance fund is under threat.Therefore，solving the supervision problem of medical insurance fund and ensuring the prudent and efficient use of this “l(fā)ife-saving money” have become significant social concerns.Lvliang City in Shanxi Province?has actively explored the supervision of medical insurance fund，employing Artificial Intelligence（AI）technology， innovating mechanisms，employing a combination of regulatory measures，and building a secure “firewall” for fund?usage.Significant progress has been made in enhancing intelligent supervision of medical insurance fund.It can be said that a series of innovative explorations have created the “Lvliang Practice” of medical insurance fund?supervision，providing a “Lvliang Solution” to the challenges of medical insurance fund supervision and offering the?“Lvliang Experience” for promoting the supervision of medical insurance fund.

Key words：medical insurance fund；supervision method；“three-medical-reform”；intelligent

（責(zé)任編輯：馬海龍）

收稿日期：2023-09-20

作者簡介：張園園，中共中央黨校（國家行政學(xué)院）黨的建設(shè)教研部碩士研究生，研究方向為國家治理。

①文中有關(guān)呂梁醫(yī)?；鸨O(jiān)管相關(guān)數(shù)據(jù)均來自作者調(diào)研資料。

①DRG是Diagnosis Related Groups縮寫，即疾病診斷相關(guān)分組，是指根據(jù)病人年齡、性別、主要診斷、住院天數(shù)、疾病嚴(yán)重程度及合并癥等因素，將臨床特征及醫(yī)療資源的消耗相近病人分入同組，以組為單位打包確定價格、收費、醫(yī)保支付標(biāo)準(zhǔn)；DIP是Big Data Diagnosis-Intervention Packet縮寫，即大數(shù)據(jù)病組合，以大數(shù)據(jù)技術(shù)作為基礎(chǔ)，改變樣本推算總體的仿真、預(yù)測乃至精算模式，利用真實、全量數(shù)據(jù)客觀還原病種變化的顯示，通過對疾病共性特征乃至個性變化規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，建立的病種組合體系。

②ICD是International Classification of Diseases縮寫，即國際疾病分類，由世界衛(wèi)生組織主持編寫并發(fā)布的一種疾病分類方法，是衛(wèi)生信息標(biāo)準(zhǔn)體系的重要組成部分，供世界范圍內(nèi)的臨床研究、醫(yī)療監(jiān)測、衛(wèi)生事業(yè)管理部門應(yīng)用。

①“兩庫”即知識庫和規(guī)則庫，知識庫是一個包含各種必要信息和依據(jù)的集合，這些信息可以包括醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)知識、法律法規(guī)、醫(yī)保政策等；規(guī)則庫則是建立在知識庫基礎(chǔ)上的邏輯和參數(shù)的集合，其定義了各種情況下的行為標(biāo)準(zhǔn)、參考數(shù)值、判斷邏輯等。