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摘 要：医保政策实施以来，为 了保 障参保人员的合法权益，医保中心等相关 监管部门会采取定期抽查定点医疗机构 的医保支付数据等方法来监管医保支付 情况。但是随着缴纳医保人数越来越多， 人们使用医保支付的情况也逐渐增多，海 量的医保支付数据极大地加重了医保监 管人员的工作量，同时，通过人工抽查也 难以保障数据的全面性和精准性， 因此， 在这样的背景下，利用大数据对医保工作 实行精准监管是时代发展的需要，文章对 当前医保监管工作存在的难点进行了分 析，并针对难点提出了利用大数据精准监 管医保工作的几点建议。
关键词：大数据 医保 监管 精准
一、前言
随着我国医疗保险的不断推进和普 及，我国参加医疗保险缴纳的人数越来越 多，医保的支付方式也在信息技术的革新 下，变得更加智能化和便捷化，医保经办 服务机构的服务质量也在不断提升，但是 我国的医疗保险监管至今仍然是我国医 保系统工作中的“短板”，违规、违约使用医 保，欺诈骗取医疗保险基金的现象时有发 生。2018 年，国务院办公厅发布了《关于促 进“互联网+ 医疗健康”发展的意见》明确 指出要大力推行医保智能审核和实时监 控，严格医疗行为和费用监管。该文件对 新时代医保监管工作提供了明确的发展 方向，“互联网 + 医疗健康”将大数据技术 应用到了医保监管工作，是医保监管工作 的实际需要， 也是时代发展的必然趋势， 本文研究大数据精准监管医保工作在理 论和实践上均具有一定的意义。
二、当前医保监管工作存在的难点
（一）海量信息增加了信息处理难度
随着参加医保人员的数量越来越多， 在新时代人们不断重视健康的情况下，越 来越多的人愿意在医院系统中使用医保 卡支付自己的医疗费用，每天海量的患者 前往各大医院使用医保卡支付各种医疗 费用，医保监管人员既需要将海量患者的 医疗费用在信息系统中进行录入和统计， 还需要对 医生所开具的处方单和 费 用 明细进行检查、统计和归档，另外，还需要对 不同诊疗费用和诊疗项目的医疗费用根 据医保报销相关制度和流程进行相关报 销。这些工作量对于医疗监管人员而言十 分巨大，而在巨大的数据处理工作中出现 核算错误、报销错误等现象难以避免，同 时也为部分不法分子欺瞒诈骗医疗保险 提供了可乘之机。 医保监管人员面对海量 信息所存在的医保监管困难问题，亟需利 用大数据技术为其提供解决之策[1]。
（二）医保监管职权缺乏约束力
医疗机构自负盈亏的经营制度，使得 医疗机构不得不使用现代化管理理念和 方法来提高医疗机构的经济效益。 医疗机 构作为一个庞大的整体，要实现季度和年 度经营目标， 需要将这些目标进行细分， 将每一个细分的目标，以绩效的方式落实 到每一位医护工作人员身上。随着医疗行 业的竞争日益增大，私立医院与公立医院 之间的市场竞争不断加剧，医院除了需要 提高医疗技术、服务水平外，还需要提高 诊疗性价比，在这样的压力下，部分医护 工作人员为了每个月完成工作绩效，以及 获得一定的经济报酬，在为患者进行诊治 的过程中容易出现过度医疗和过量开药 的情况，同时会根据患者使用医保权益的 情况，开具区别对待的处方单，从而使得 医护人员存在滥用医保权益的情况 。 目 前，滥用医保职权也成为了 医保监管工作 中难以解决的棘手性问题。
（三）医保监管制度不完善
目前，我国的医疗保险监管制度不完 善，也是我国医疗保险监管存在问题的主 要原因之一。 医疗保险监管人员对医疗保 险使用情况以及相关信息的查看权限，仅 局限在对患者的病历、住院人数、住院天 数、医疗费用明细等基本信息上，对这些 信息的真实性和合理性无法进行核实，同 时， 在医疗机构的监管与远程医疗方面， 各部门之间也缺乏合作机制，对待医保监 管工作中出现的沟通、协调不当，或者医 保监管工作中出现的多支付、错支付等问 题，普遍不做相关处罚或处罚较轻，仅仅 对不当获利医疗保险基金的违法行为才 进行相关处罚，从而出现处罚范畴较窄的 情况，这种制度使得医疗保险基金极易出 现内部人员欺诈骗保事件，或者外部人员利用医保监 管 漏洞 而 出现违规使 用 医保基金或欺诈骗保事件。从而给医疗保险基 金造成巨大损失。
三、利用大数据精准监管医保工作的 几点建议
（一）建立医保反欺诈制度
利用大数据精准监管医保工作，首先 应做好事前监督事宜，通过预防手段将部 分医保欺诈行为进行事先遏制。建立事前 监督事宜，第一，应建立基础数据标准，即 根据医保监管的相关核心信息，对医疗机 构、药店、医生、保险人、药物和医疗结算等 信息， 按照信息系统技术完成信息编码。 第二，制定欺诈识别策略规则，利用实施 监控策略规则，建立医疗服务监控系统策 略规则库。 第三，建立一套实施监控报警 系统，通过数据挖掘、数据分析等技术，建 立自动预警、监控分析和核查功能，系统 通过对所采集的数据信息进行分析，对异 常数据能进行报警，数据分析人员能够通 过报警系统的提示对异常数据进行重点 关注，从而达到医疗保险基金事先风险防 范的目的[2]。
（二）定期采集医保数据信息
运用大数据技术必然会经历数据采 集环节，数据采集是一项复杂、专业且庞 大的工程，医保数据采集人员一是需要通 过医保中心的业务数据，对其进行提取并 转换成为相关标准化格式，以方便后期数 据分析人员对数据进行深度分析。二是需 要对药店的销售数据进行采集，但是医保 数据采集人员采集药店数据存在诸多现 实困难，例如药店的销售人员对医保数据 采集人员存在戒备心理，担心客户的信息 被泄露，而不愿意为医保数据人员提供完 整的数据信息，同时，药店销售人员对销 售数据的统计普遍采用的是手工式纸质 化记账法或手工式 EXCEL 表格记账法， 即使部分药店采用数据库记录销售数据， 也可能存在数据库多次更换导致数据不 完整等问题，从而使得药店的医保数据被 导入出来十分麻烦。三是需要采集部分医 疗机构的数据，一般情况下，大型医院均 有 HIS 系统，医保数据采集人员可以通过 医院数据工程师的协助，完整导出整个相 关数据库。 四是采集殡仪馆等外部数据， 该数据可以通过殡仪馆、交通事故部门等 进行提供。这些医保相关数据，医保监管人 员应定期安排数据采集人 员对这些数据进行采集，并提供给大数据技术人员对 数据进行分析， 得出异常分析结果后，对 异常数据进行跟踪与调查，从而及时制止 欺诈骗保事件[3]。
（三）搭建大数据监管平台
医保监管部门可以对联网的医疗机 构的医保累积数据，通过对数据进行监控 和分析，实时发现违规性异常数据，同时 对定期采集的非联网的医疗机构、药店等 医保相关数据进行数据挖掘和分析，提取 出异常数据，再根据对相关目标进行分析 与测量，建立单病种模板、场景化综合、专 家经验和重点监控目录四类监控场景规 则。在这四种监控场景中，单病种模板规 则由临床路径与大数据相结合制定，可以 通过大数据分析相关病种的诊断流程、所 需要检测的身体项目及费用、药物费用和 疗程等数据信息，通过对这些数据信息的 实时监控，能够及时发现医保定点医疗机 构的医保违规情况。专家经验规则则是医 保监管机构需要构建智能化监控系统，该 系统能够将医保数据信息的分析结果与 知识库的规则相结合，并将相结合的数据 结果发送给相关专家，相关专家通过对病 历进行分析，再根据病历分析结果与智能 监控系统呈送的结果进行比对，最后根据 以往的工作经验，对智能监控系统的结果 进行人工审核， 从而对医保基金进行监 控，以确保医保基金的支出合理性与科学 性。场景化综合规则是以特定的医保基金 违规为假设条件，对医保数据库中的大数据进行数据分析， 检验两者之间的相关 性，对相关性较高的数据进行提取，从而 遏制特定违规情况。重点监控目录规则是 将多次出现且费用较高的项目进行重点 关注， 对重点关注项目设置提醒功能，当 大数据系统中出现多次高费用项目时，系 统会进行相关提示，提醒医保监管人员重 点关注[4]。
（四）实现大数据精准监管
实现大数据精准监管目的，在构建制 度、搭建平台、采集数据的基础上，设置精 准的事前提醒规则、确定违规后的扣费规 则和稽查规则。事前提醒规则一方面需要 系统在各大定点医院医生执行医疗诊断 任务时，实时地给医生推送医保规则和诊 疗规范，确保能够让诊疗规范和医保规则 知识能够普及到每一位医生；另一方面需 要提醒医生在执行诊疗过程时应坚守医 疗规范和医保规则，以免出现违规使用医 保规定的相关行为。确定违规问题后的扣 费规则则是出现明确的医保违规使用情 况时，系统会直接向相关医疗机构进行扣 费。稽查规则则是系统检测出异常数据或 疑点信息，相关医保监管人员对这些异常 数据和疑点信息进行再度的审核，确保异 常数据或疑点信息得到准确的确认。从而 实现医保基金的精准监管[5]。
四、结束语
综上所述，医保监管工作是一项复杂 且庞大的工程，这项工作仅仅依靠人工来 进行监管显然难以达到理想的监管效果。医保监管工作必须利用新时代大数据技 术对其实行智能化监控，才能达到对医保 基金支出情况的精准监控 。 当前，我国大 数据技术已经运用于各行各业，部分医疗 机构和医保监管机构也开始搭建大数据 监管平台，运用大数据对医保数据进行监 管，并获得了一定的监管效果。目前，“大数 据 + 医保监管”技术还需要进一步的普及 和优化，将与医保相关联的机构进行统一 规划和连接，通过智能化手段将医保数据 进行精准监控，以达到解决医保支付工作 中出现的违规、违约和欺诈骗保等问题。
参考文献：
[1] 任佳.基于大数据的医保智能监管探析 [J].新财经,2019(20):134-136.
[2] 芮晨，尹淼，郭栋伟，李艳霞.基于大数据 的医保费用欺诈监管智库的智慧化研究[J]. 中小 企业管理与科技,2019(12):122-125.
[3] 张海波，周民伟，刘晓辉等.单病种分值 付费管理下的医保智能监管系统的构建[J]. 中国 数字医学,2019(1):77-79.
[4] 翟邵果，陈兴怡.大数据在医疗服务与医 保治理中的应用—基于数据技术、 网络形态 和政策支持的向度[J].江汉学术,2018(3):5-10.
[5] 黄德斌，秦佳佳，毛勇全.发挥医保数据 监测和警示作用的创新之路—基于成都市医 保大数据挖掘的实践[J]. 中国医疗保险,2017(5):38-41.
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