醫保基金智能監管平臺構建與應用*

——李 木 高 偉 王澤陽 劉新平 崔有文

作為醫院收入的重要組成部分，醫保基金決定著醫院的生存和發展。提高醫院精細化管理水平，保障醫保基金合理使用，是目前亟待解決的問題[1-3]。國務院《醫療保障基金使用監督管理條例》(國令第735號)[4]明確指出，要“創新監督管理方式，推廣使用信息技術”。本研究以河北省人民醫院醫保工作為例，介紹了信息技術支持下的醫保基金智能監管模式。

1 傳統醫保基金監管模式分析

傳統醫保基金監管模式下，醫療機構主要依靠醫保管理部門人工抽檢規避違規情況，后期由社保中心統一對醫保數據展開核查，對疑似違規問題進行匯總并反饋給醫療機構。

該監管模式存在如下問題：(1)主要聚焦事后監管，缺乏事前和事中閉環監管鏈條[5-6]；(2)醫院信息系統多、信息面廣，主要依靠人工審查，效率低下，難以覆蓋全部醫保違規風險點；(3)醫保政策專業性強，醫護人員由于對醫保政策理解偏差可能造成違規；(4)事后監管為被動監管，監督作用有限，無法及時制止不規范醫療行為，且由于拒付增加了患者負擔，造成患者滿意度下降。

2 醫保基金智能監管模式

為解決傳統醫保基金監管模式存在問題，河北省人民醫院依托信息技術，構建了醫保基金智能監管平臺。其總體架構分為數據層、審計服務層、應用層。數據層分為3部分：一是通過醫院信息集成平臺與數據中心整合醫院信息系統(Hospital Information System，HIS)、電子病歷系統(Electronic Medical Record，EMR)、實驗室信息管理系統(Laboratory Information Management System，LIS)、影像歸檔和通信系統(Picture Archiving and Communication System，PACS)等業務系統數據；二是構建醫保審計規則庫；三是構建醫保審計知識庫。審計服務層是基于醫保審計規則庫與知識庫對患者診療數據進行系統審計，包括對藥品收費、材料收費、診療項目收費以及診斷合理性等進行規則校驗。應用層是通過醫保審計規則庫開放的REST API服務接口嵌入HIS進行事前提醒、事中監控、事后稽核，并依托“智能審計引擎”對在院患者診療信息進行動態審計，完成違規醫療行為的智能監管和審計分析。如圖1所示。

2.1 醫保審計規則庫與知識庫構建

醫保審計規則庫與知識庫是醫保基金智能監管的核心，也是規范醫療行為的有力保障。該院以現有法律法規、政策規范、醫藥學知識、醫保信息業務編碼、管理規范等[7]為依據，結合醫保基金監管部門飛行檢查經驗，構建醫保審計規則庫與知識庫。審計對象包括職工醫保、城鄉農合醫保、工傷醫保、患者自費等，審計內容包括藥品、耗材、診療項目、疾病診斷等。規則庫支持年齡限定、性別限定、病種限定、手術限定、診療項目限定、頻次限定、使用天數限定、二線用藥限定、醫囑限定、單方不支付限定等條件的單獨或組合配置。為滿足審計要求，平臺配置了高度靈活的“規則生成器”，可將復雜的審計規則通過工具翻譯為計算機可識別的語言，通過在配置界面中設定各種參數及條件即可完成規則擴展，如圖2所示。同時，依據醫保違規行為的嚴重程度，將每條規則劃分為定性和疑似兩個級別，并確定其應用場景。規則庫涵蓋常規診療過程中可能出現的分解住院、重復收費、超標準收費、過度診療、過度檢查、超量開藥等違規情況，其具體構成如表1所示，部分規則示例如表2所示。各臨床科室人員均可通過規則庫與知識庫查詢并了解詳細的審計規則。

圖2 醫保審計規則庫配置界面示例

表1 醫保審計規則庫的構成

表2 醫保審計規則庫中的部分規則示例

2.2 醫保智能審核

醫保智能審核可為醫保基金智能監管提供決策支持。在平臺中定義不同級別規則的控制強度，通過開放接口將審核結果嵌入醫生、護士工作站，以事前提醒、事中監控、事后稽核方式，全過程、全方位、多層級實時監控醫療服務行為。醫保智能審核總體架構見圖3。

圖3 醫保智能審核總體架構

2.2.1 事前提醒 在醫生開立醫囑時，通過平臺對醫囑合理性進行分析，并將結果以彈窗方式向醫生實時反饋。

2.2.2 事中監控 每日定時自動審計所有在院患者診療數據，結果以科室為單位進行統計，自動分析違規行為和疑似違規行為，如分解住院審計、住院次數疑點分析、住院費用疑點分析等。臨床醫護人員可查看本科室審計結果明細，對發現問題及時修正。醫保管理部門對于審計過程中的定性違規問題，進行現場解答并提出指導性建議，以規范醫護人員診療行為。

在患者轉科或出院時進行強制審核，如存在定性問題則不允許操作，直至違規項糾正完畢后方可執行。若平臺發現異常則會阻斷轉科或出院操作，并彈窗提示，醫護人員根據提示進行修正，患者出院或轉科事中監控流程見圖4。針對確實需要轉科或出院的患者，科室負責人在平臺填寫特殊情況說明后進行操作，平臺同時記錄填寫內容，以備管理部門核查。

圖4 患者出院或轉科事中監控流程

門診醫生開具處方用藥環節，通過將規則嵌入門診醫生站，及時審計診斷用藥是否符合醫保基金監管要求，對于存在定性問題的情況進行阻斷攔截，避免醫保違規情況發生。

2.2.3 事后稽核 基于醫保審核規則，對所有患者數據進行專項審計，如住院費用異常、住院頻次異常、門診頻繁就診、疑似體檢住院等，平臺將疑似違規問題自動反饋給醫保管理部門，由醫保管理部門合理調整醫保審計規則，促進醫保基金監管工作持續改進。

2.3 醫保監管分析

醫保監管分析可自動對管理部門關注的醫保監控指標進行不同維度分析，如：全院醫療收費異常情況統計分析，科室違規記錄處理情況統計分析，醫療項目違規占比統計分析，特殊情況轉科或出院統計分析等。通過各維度指標分析，輔助管理人員制定相應監控規則，保障收費合理性。同時，可通過歷史審計數據自動繪制對比圖、趨勢圖、構成圖等，向醫院管理部門直觀展示，從而幫助其制定管理策略，提高醫保基金監管效果。

3 應用效果

3.1 完善了審計規則，有效阻斷了違規行為

自2021年2月平臺全面上線應用以來，該院不斷完善醫保審計規則庫，共建立規則14 706條。通過患者轉科或出院時的強制審核，及時攔截了違規問題，有效避免了違規扣款，實現了不合規事項的閉環管理。截至2021年底,累計阻斷違規問題32 180次，涉及金額1 506.49萬元，違規糾正率達94.38%。具體違規問題分類見表3。

表3 醫保基金智能監管平臺阻斷違規問題分類

3.2 強化了指標監測，提升了精細化監管水平

通過篩查該院醫保智能審核違規歷史數據發現，違規問題主要集中在材料、藥品、診療項目等方面，具體如表4所示。通過違規問題分析，該院進行針對性管控，有效減少了違規醫療行為的發生。統計數據顯示，該院2021年全年醫保拒付比例從1.14%下降至0.21%，院內重點監控指標醫保目錄外藥品費用占比從第一季度的1.93%下降至第四季度的0.91%。

表4 醫保智能審核違規問題占比前10統計

4 討論

依托信息化手段構建醫保基金智能監管平臺，使醫保監管從“人制”到“機制”，從“以罰代管”到“以防為主”，從“被動管理”轉向“自主管控”，通過事前提醒、事中監管、事后稽核，實現了對醫療服務行為的全過程監管，有效減少了違規醫療行為的發生，提升了醫療機構的精細化管理水平。但與此同時，醫保基金智能監管也存在一定問題：一是規則庫不完善，規則庫涉及內容廣泛，需隨政策法規和臨床知識更新進行動態調整；二是智能審核停留在較低水平，部分患者病情復雜，智能審核結果可能出現偏差，當遇到特殊情況時需人工介入；三是智能監管系統與臨床診療系統的集成水平有待提高。這提示未來醫保基金智能監管可以從以下方面完善：

4.1 須構建分層級管理規則庫

醫療機構應構建“分級、分類、分層”管理醫保審計規則庫，通過上下聯動、信息互通，制定階梯式管理方案；設置專項工作組，匯總智能審核結果，從醫療、信息、財務等層面分類探討，依據知識搜集、規則編寫、多方論證、審核發布等程序完善醫保審計規則庫，從而真正發揮規則庫的導向作用，促進醫保基金監管提質增效。

4.2 須完善多模型融合監控體系

隨著醫保支付方式改革的持續推進，按疾病診斷相關分組付費(Diagnosis Related Group，DRG)、區域點數法總額預算和按病種分值付費(Diagnosis Intervention Packet，DIP)等模式相繼在各試點地區開展。醫保基金智能監管應打破自身局限性，做到與DRG、DIP等付費方式互補，形成多層次、立體化的閉環監管體系。

4.3 須提高監管智能水平

醫療機構應利用人工智能技術深度挖掘數據潛能，自動讀取、采集、分析醫療服務行為相關數據，形成基于卷積神經網絡、全連接神經網絡等多種神經網絡及算法訓練庫，同時結合臨床醫護人員實際，減少對正常診療的不合理干預，提高醫保智能審核效率和準確率，切實維護患者合法權益。

4.4 須強化與臨床診療系統的集成

將智能監管系統與臨床診療信息系統進行深度集成，主動進行智能提示與干預，這對醫療機構的信息化水平提出了較高要求。一方面，醫療機構需完善信息接口規范，提升數據治理能力，做好數據清洗和標準化，通過規范接口快速、準確地獲取患者臨床診療相關數據；另一方面，醫療機構需完善信息表述規范，使工作人員易于理解，從而幫助管理者更好地做出正確決策。