如何破解醫(yī)保基金監(jiān)管難題

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)保基金，關(guān)系到我國(guó)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(lái)，醫(yī)療保障基金規(guī)模大、業(yè)務(wù)鏈條長(zhǎng)、使用主體多、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)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(huì)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(shí)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(guó)醫(yī)療保障基金監(jiān)管提供了“呂梁經(jīng)驗(yàn)”。

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

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

一、 醫(yī)保基金監(jiān)管改革“呂梁實(shí)踐”的動(dòng)因

（一）確保醫(yī)保基金穩(wěn)健運(yùn)行，是關(guān)系我國(guó)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(guó)家減輕群眾就醫(yī)負(fù)擔(dān)、增進(jìn)民生福祉、維護(hù)社會(huì)和諧穩(wěn)定的重要制度安排。黨的十八大以來(lái)，醫(yī)療保障事業(yè)發(fā)展進(jìn)入新階段，我國(guó)已建立覆蓋全民的基本醫(yī)療保障制度。截至2022年底，全國(guó)基本醫(yī)療保險(xiǎn)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(bào)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。”可見，醫(yī)保是“三醫(yī)聯(lián)動(dòng)”的首位。醫(yī)療保障基金（以下簡(jiǎn)稱醫(yī)保基金）作為醫(yī)療保障制度的“血液”，在我國(guó)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(huì)和諧穩(wěn)定的使命，為我國(guó)的全民醫(yī)保制度提供了堅(jiān)實(shí)的資金支持。因而，醫(yī)保基金的穩(wěn)健運(yùn)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(guó)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(shí)施意見》（國(guó)辦發(fā)〔2023〕17號(hào)）指出：“加強(qiáng)基金監(jiān)管能力建設(shè)，綜合運(yùn)用多種監(jiān)管方式，不斷完善長(zhǎng)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)保基金使用常態(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)保基金的違法行為，堅(jiān)決守住醫(yī)保基金安全底線，實(shí)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(guó)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(huì)計(jì)師事務(wù)所、商業(yè)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)等第三方力量參與醫(yī)保基金監(jiān)管，提升監(jiān)管的專業(yè)性、精準(zhǔn)性、效益性。”

（二）醫(yī)保基金傳統(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)保基金監(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(duì)診療標(biāo)準(zhǔn)的中草藥類、器械類診療項(xiàng)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)保基金安全運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。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(lái)的是新的違規(guī)行為。然而“我國(guó)的醫(yī)保經(jīng)辦機(jī)構(gòu)在開展監(jiān)管審核工作時(shí)，大部分的監(jiān)管審核切入點(diǎn)選擇還是依靠審核工作人員的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)上傳的結(jié)算申請(qǐng)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(duì)新的違規(guī)行為和技術(shù)應(yīng)用方面就相對(duì)滯后。此外，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的虛擬性質(zhì)也為醫(yī)保基金監(jiān)管工作帶來(lái)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(fèi)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)保基金的有效使用和安全性。

⒉傳統(tǒng)醫(yī)保基金監(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)保基金監(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(dòng)抽檢定點(diǎn)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(chǎng)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(gè)過程可能需要數(shù)月的時(shí)間。由于審核周期較長(zhǎng)，加之醫(yī)療機(jī)構(gòu)在實(shí)際臨床工作中防止醫(yī)保違規(guī)意識(shí)較弱，許多違規(guī)行為可能不斷發(fā)生。同時(shí)，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(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)可能持有“僥幸心理”，導(dǎo)致醫(yī)保基金監(jiān)管出現(xiàn)“漏網(wǎng)之魚”，即一些定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)可能會(huì)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)保基金的流失，增加了醫(yī)保基金的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。這種事后、被動(dòng)的監(jiān)管方式未能觸及監(jiān)管問題的根本，對(duì)定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的約束力有限，無(wú)法真正解決醫(yī)保違規(guī)問題。因此，醫(yī)保基金監(jiān)管亟需改進(jìn)。

二、醫(yī)保基金監(jiān)管改革“呂梁實(shí)踐”的做法

（一）AI引領(lǐng)醫(yī)保基金監(jiān)管技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)全面場(chǎng)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(huì)智能監(jiān)管以實(shí)現(xiàn)醫(yī)保基金監(jiān)管的專業(yè)化、精準(zhǔn)化和高效化。實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域定點(diǎn)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(shí)時(shí)風(fēng)控，精準(zhǔn)識(shí)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(shí)圖譜、醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)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(duì)包括病歷首頁(yè)、入院記錄、醫(yī)囑、病程、出院記錄、檢查、檢驗(yàn)等31類醫(yī)保結(jié)算數(shù)據(jù)，運(yùn)用知識(shí)庫(kù)、案例庫(kù)進(jìn)行多維度的深度審核。知識(shí)庫(kù)包括醫(yī)學(xué)知識(shí)、藥學(xué)知識(shí)和醫(yī)保知識(shí)，而案例庫(kù)則主要來(lái)源于國(guó)家飛檢案例、城市檢查案例和醫(yī)保管理經(jīng)驗(yàn)案例。這一模型將為醫(yī)保基金監(jiān)管提供更為精確和全面的數(shù)據(jù)分析和識(shí)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)保基金監(jiān)管，構(gòu)建四大核心能力，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)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)保“三目錄”（基本醫(yī)療保險(xiǎn)藥品目錄、診療項(xiàng)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)保基金監(jiān)管需求。與傳統(tǒng)的結(jié)算清單和費(fèi)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(yàn)、手術(shù)記錄等。截至2022年8月，基于醫(yī)保“三目錄”已經(jīng)構(gòu)建了18個(gè)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)保基金監(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(jià)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(dòng)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(wú)指征檢驗(yàn)”“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(xiàng)檢查和600多項(xiàng)檢驗(yàn)項(xiàng)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(duì)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(yùn)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(xiàng)目、虛假就醫(yī)、冒名就醫(yī)等異常費(fèi)用和行為。在發(fā)現(xiàn)、識(shí)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(duì)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(xiàng)目平均費(fèi)用及占比、常見項(xiàng)目檢查、單次住院總費(fèi)用、平均住院次數(shù)、平均住院日等五十多項(xiàng)指標(biāo)的大數(shù)據(jù)畫像，在醫(yī)保審核時(shí)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(xiàng)目等，進(jìn)而識(shí)別出非常規(guī)的檢查項(xiàng)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(duì)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(shí)現(xiàn)全流程化監(jiān)管

⒈事前預(yù)警自律。“呂梁實(shí)踐”形成了一整套涉及定點(diǎn)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(shí)實(shí)現(xiàn)診療數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳，通過數(shù)據(jù)分析對(duì)相關(guān)問題進(jìn)行匯總并生成預(yù)警報(bào)告，從而及時(shí)反饋被監(jiān)管對(duì)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(shí)時(shí)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(fèi)、分解收費(fèi)、超額次收費(fèi)、限價(jià)格、單日限數(shù)量、支付限制天數(shù)、診療項(xiàng)目限定數(shù)量、項(xiàng)目組合限定頻次、無(wú)關(guān)聯(lián)項(xiàng)目單獨(dú)收費(fèi)等25種違規(guī)場(chǎng)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(xiàng)輔導(dǎo)”和“線下精準(zhǔn)打擊”，以協(xié)助醫(yī)保基金監(jiān)管取得更好的成效。在“專項(xiàng)輔導(dǎo)”方面，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)各類異常現(xiàn)象，針對(duì)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(jì)劃、執(zhí)行、檢查、處理四個(gè)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(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)保基金使用行為良性發(fā)展（見圖3）。

在“線下精準(zhǔn)打擊”方面，通過“串換項(xiàng)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(gè)方面實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)識(shí)別異常行為，提高線下專項(xiàng)行動(dòng)的精準(zhǔn)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意違規(guī)的“零容忍”（見圖4）。

（三）多措并舉、多方發(fā)力，實(shí)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(tái)的基礎(chǔ)上，呂梁市醫(yī)保基金監(jiān)管部門堅(jiān)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(yùn)行分析-稽核審核-績(jī)效評(píng)估”閉環(huán)式基金管理，加強(qiáng)基金預(yù)算和協(xié)議管理，堅(jiān)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(yùn)行分析制度，對(duì)次均費(fèi)用、收支增減等重點(diǎn)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，做到月分析、季研判。堅(jiān)持基金稽核檢查，通過常態(tài)化日常稽核審核、突擊性飛行檢查、大數(shù)據(jù)智能監(jiān)控等對(duì)定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)協(xié)議履行、政策落實(shí)等進(jìn)行監(jiān)督檢查，實(shí)現(xiàn)日常稽核、自查自糾和抽查復(fù)核“三個(gè)全覆蓋”。建立基金使用績(jī)效評(píng)價(jià)體系，制定對(duì)醫(yī)保經(jīng)辦機(jī)構(gòu)、定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、定點(diǎn)零售藥店、大病保險(xiǎn)商保公司的績(jī)效考評(píng)方案，將年末考核轉(zhuǎn)變成全周期日常考核，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)保基金監(jiān)管工作聯(lián)席會(huì)議制度。建立呂梁市醫(yī)保基金監(jiān)管工作聯(lián)席會(huì)議制度，由醫(yī)保、衛(wèi)生健康、市場(chǎng)監(jiān)管、公安等16個(gè)部門組成，定期召開部門聯(lián)席會(huì)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(shí)開展專項(xiàng)行動(dòng)。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(jì)檢查定點(diǎn)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(wàn)元，行政罰款26.28萬(wàn)元。二是開展2021年度基金監(jiān)管存量問題“清零行動(dòng)”，追回醫(yī)保資金1448.18萬(wàn)元。三是強(qiáng)化行刑銜接、行紀(jì)銜接，累計(jì)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(xiàng)整治。

三、醫(yī)保基金監(jiān)管改革“呂梁實(shí)踐”的成效

（一）人工智能審核，實(shí)現(xiàn)醫(yī)保基金監(jiān)管的革新與優(yōu)化

⒈人工智能審核提升了醫(yī)保基金監(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(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)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(yùn)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(gè)人因素對(duì)審核過程的影響，保證了審核結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時(shí)，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(shí)別潛在違規(guī)模式和風(fēng)險(xiǎn)因素，有針對(duì)性地展開線下稽核，將重點(diǎn)精力聚焦在高風(fēng)險(xiǎn)案件上。這種精確性不僅有助于保障醫(yī)保基金的安全，也節(jié)省了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的時(shí)間和資源，使其能夠更有效地應(yīng)對(duì)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(duì)2022年1-5月份預(yù)警分析報(bào)告中問題整改情況進(jìn)行了專項(xiàng)線下稽核，稽核對(duì)象為二級(jí)（含）以下定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和違規(guī)預(yù)警金額超5萬(wàn)的個(gè)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)。其中，32家定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)累計(jì)稽核違規(guī)病案454份，現(xiàn)場(chǎng)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)保基金監(jiān)管中的運(yùn)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)保基金監(jiān)管中的應(yīng)用，變懲罰扣費(fèi)為主的監(jiān)管方式為以自律為主的監(jiān)管方式，這無(wú)疑是一項(xiàng)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)保基金監(jiān)管的根本矛盾。加強(qiáng)對(duì)定點(diǎn)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(shí)落實(shí)定點(diǎn)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(kù)”知識(shí)可以對(duì)醫(yī)師的診斷、用藥、處置等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、及時(shí)預(yù)警提醒，從而減少不合理的醫(yī)保基金支出。呂梁某三甲醫(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(wàn)張?zhí)幏剑悄芴崾咎幏?3萬(wàn)張，金額占比4%，涉及金額3421萬(wàn)元。其中采納7萬(wàn)張，采納占比21%，采納涉及金額達(dá)到1110萬(wàn)元。事中及時(shí)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(shí)時(shí)全量接入，實(shí)時(shí)識(shí)別過度醫(yī)療、醫(yī)保違規(guī)行為，實(shí)時(shí)攔截、拒付，避免了對(duì)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(shí)時(shí)連續(xù)監(jiān)測(cè)醫(yī)療服務(wù)各個(gè)環(huán)節(jié)，具備自動(dòng)觸發(fā)細(xì)顆粒度現(xiàn)場(chǎng)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。可以說，醫(yī)保基金人工智能審核系統(tǒng)有效化解了醫(yī)保基金監(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(jiǎn)單規(guī)則和異常點(diǎn)檢測(cè)的方式來(lái)對(duì)醫(yī)保結(jié)算清單做淺層次分組信息監(jiān)管，主要包括：費(fèi)用是否異常，診斷是否填寫，手術(shù)是否填寫，病案首頁(yè)、醫(yī)保清單信息是否一致，呼吸機(jī)使用時(shí)間是否填寫等，無(wú)法保證入組關(guān)鍵信息的真實(shí)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(shí)現(xiàn)對(duì)于醫(yī)保基金完整性、規(guī)范性監(jiān)管，沒有實(shí)現(xiàn)全病歷的結(jié)合，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)分組信息的深層次監(jiān)管。傳統(tǒng)線下監(jiān)管模式，實(shí)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(shí)現(xiàn)結(jié)合病歷信息做深層次的信息監(jiān)管，但人力耗費(fèi)大、監(jiān)管效率低，無(wú)法實(shí)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(shí)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤、及時(shí)糾正錯(cuò)誤。人工智能審核，既能避免對(duì)醫(yī)保基金造成損失，又可避免定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)師被事后追責(zé)。同時(shí)，智慧化醫(yī)療服務(wù)引入智能輔助系統(tǒng)，針對(duì)基層門診場(chǎng)景覆蓋常見病種，自動(dòng)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(dòng)終端，打通上級(jí)醫(yī)院優(yōu)質(zhì)資源向基層流動(dòng)的通道，實(shí)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(gè)完善的信息化監(jiān)管平臺(tái)也是有效管理醫(yī)師個(gè)人行為的精細(xì)化體現(xiàn)。”“醫(yī)保數(shù)據(jù)+醫(yī)療數(shù)據(jù)+人工智能”能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)醫(yī)師的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)畫像和定量分析，將醫(yī)保基金的監(jiān)管延伸細(xì)化至醫(yī)務(wù)人員的個(gè)人行為，真正做到對(duì)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(dòng)性，能夠從根本上扼制違規(guī)行為。通過預(yù)警報(bào)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。“AI+個(gè)性化輔導(dǎo)”針對(duì)每一位醫(yī)師、藥師、醫(yī)技人員自動(dòng)構(gòu)建醫(yī)保合規(guī)知識(shí)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)保基金監(jiān)管改革“呂梁實(shí)踐”的經(jīng)驗(yàn)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(wú)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。”醫(yī)保基金監(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(dòng)，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(shí)現(xiàn)醫(yī)保基金監(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)保基金監(jiān)管的必然需求。

作為監(jiān)管客體，定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)主動(dòng)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。“首先，對(duì)醫(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(hào)、醫(yī)療科室和醫(yī)生編碼，確保醫(yī)保能精確定位；其次，對(duì)醫(yī)保藥品、材料和診療庫(kù)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(shí)，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(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的100%上傳，減少數(shù)據(jù)缺失、無(wú)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(duì)接。

（二）推進(jìn)“兩庫(kù)”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(xiàng)持續(xù)性的系統(tǒng)工程，既要有明確的方向和重點(diǎn)，也要有精準(zhǔn)的方略和步驟。智慧化醫(yī)保基金監(jiān)管對(duì)當(dāng)?shù)亍皟蓭?kù)”建設(shè)起到了積極的推動(dòng)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(shí)而導(dǎo)致認(rèn)識(shí)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(shí)，“第三方機(jī)構(gòu)出于保護(hù)知識(shí)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)商業(yè)價(jià)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(bào)銷審核與醫(yī)保經(jīng)辦機(jī)構(gòu)之間信息不對(duì)稱以及執(zhí)行層面存在不一致”。所以，這種推動(dòng)也可能帶來(lái)一些潛在問題，形成對(duì)第三方機(jī)構(gòu)的過度依賴。

2022年4月，國(guó)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(shí)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)管理辦法（試行）》提出：“‘兩庫(kù)’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(dòng)態(tài)完善的原則。”因而，醫(yī)保管理部門應(yīng)該積極主動(dòng)推進(jìn)本地區(qū)“兩庫(kù)”建設(shè)，做好“兩庫(kù)”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(dòng)態(tài)完善的原則，平衡“兩庫(kù)”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(kù)”的基礎(chǔ)功能模塊，如規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則名稱、應(yīng)用場(chǎng)景以及具體違規(guī)情形等要素。廣泛征求意見，針對(duì)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(shí)與規(guī)則、較為復(fù)雜的規(guī)則閾值設(shè)定等重點(diǎn)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(zhēng)取形成最大共識(shí)。另一方面，“兩庫(kù)”建設(shè)應(yīng)借鑒各地醫(yī)保飛行檢查、專項(xiàng)治理行動(dòng)的稽核結(jié)果，針對(duì)某一階段欺詐騙保的新趨勢(shì)（如團(tuán)伙作案、跨區(qū)域作案）、新手段（如篡改基因檢測(cè)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(kù)”中的知識(shí)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)保基金監(jiān)管模式的同時(shí)也成為了基金監(jiān)管過程中一個(gè)十分重要主體。與此同時(shí)，醫(yī)保基金監(jiān)管主體的部分工作也會(huì)發(fā)生一定變化，這就需要醫(yī)保局主動(dòng)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(dòng)學(xué)習(xí)智能審核系統(tǒng)。包括了解系統(tǒng)的功能與特點(diǎn)，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(wú)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(jí)判斷，然后啟動(dòng)相應(yīng)的處理程序，按照申報(bào)、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(dòng)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(xiàng)研究分析，從全省概況、二級(jí)及三級(jí)定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)違規(guī)問題情況、一級(jí)及以下定點(diǎn)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(duì)典型問題形成案例分析，抓住重點(diǎn)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)保基金監(jiān)管的頂層設(shè)計(jì)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(gè)準(zhǔn)確、科學(xué)的答案，但它并不一定是最“完美”的答案。醫(yī)保基金監(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(diǎn)醫(yī)院存在醫(yī)保違規(guī)問題時(shí)，必須結(jié)合具體實(shí)際，綜合考慮醫(yī)院自身經(jīng)濟(jì)狀況、床位利用率、患者來(lái)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(zhǎng)牙”“帶電”，但是這給部分基層醫(yī)院或?qū)？漆t(yī)院帶來(lái)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?xiàng)l件等限制，可能會(huì)存在很多既有問題。因此，部分基層醫(yī)院可能存在非主動(dòng)性違規(guī)的情況。對(duì)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(jí)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(jí)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(duì)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(dòng)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(shí)，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(yùn)用上形成新的思考，區(qū)別違規(guī)行為的主動(dòng)性與被動(dòng)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(yùn)用。結(jié)合各定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的實(shí)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(dòng)醫(yī)院積極性，提高醫(yī)保基金監(jiān)管質(zhì)量。

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［7］譚思然，蒲川.實(shí)現(xiàn)醫(yī)保對(duì)醫(yī)療行為監(jiān)管模式轉(zhuǎn)變的路徑思考［J］.中國(guó)衛(wèi)生事業(yè)管理，2018（7）：507-508+524.

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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(jiǎn)介：張園園，中共中央黨校（國(guó)家行政學(xué)院）黨的建設(shè)教研部碩士研究生，研究方向?yàn)閲?guó)家治理。

①文中有關(guān)呂梁醫(yī)保基金監(jiān)管相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)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(jià)格、收費(fèi)、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(cè)乃至精算模式，利用真實(shí)、全量數(shù)據(jù)客觀還原病種變化的顯示，通過對(duì)疾病共性特征乃至個(gè)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(guó)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(cè)、衛(wèi)生事業(yè)管理部門應(yīng)用。

①“兩庫(kù)”即知識(shí)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)，知識(shí)庫(kù)是一個(gè)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(shí)、法律法規(guī)、醫(yī)保政策等；規(guī)則庫(kù)則是建立在知識(shí)庫(kù)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。