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大数目时期,医保智能监察和控制的上扬与展望

发布时间:2019-10-16 18:13编辑:环球彩票登陆浏览(63)

    应用视频、可穿戴设备采集参保患者图片、影像数据、生命活动体征数据,实现对参保患者机构购药行为和定点服务机构医保服务行为的精准画像,精准监控。比如在慢病管理领域内,通过向慢性病患者提供心电监护仪等便携式可穿戴式医疗设备,实现对患者的“7×24”小时生命体征监管,随时对患者进行观察、测量和全程干预,在保证医疗救护时效的同时,提升患者的满意度。结合慢病管理APP的使用情况与医疗费用支出进行跟踪对比,督促、教育和引导参保人员加强自身健康管理,提升自我健康管理意识和能力,在提升参保人员就医质量的同时,减少医保基金的不合理支出。

    构建多维动态分析,做好事后分析和前瞻性预测

    2.2.1智能审核系统

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    参考医保政策、临床规范、用药指南等行业通用准则,自建22大类审核规则,共计600余万条细则。我们利用规则库可实现逐单、高效的费用明细数据审核,可有效识别出阶梯用药、重复收费、药品禁忌、超频次等违规行为。

    在智能审核基础之上,我们结合医保审核业务,设计出一套科学、合理的线上办理流程,以规范业务办理流程,并提升业务办理效率。

    业务办理后,我们从各维度对业务办理过程数据、结果数据进行分析,帮助管理者清晰掌握违规分布、业务办理效率相关情况,在解决解决医疗违规的同时,也可有效监督审核人员违纪行为。

    本文来源于中国医疗保险,作者吴奎;经亿欧大健康编辑,供行业人士参考。

    新型监管方式为采用无监督学习和监督学习的深度学习网络方式,对大数据进行多维度动态分析,通过整合系统和前端连接前线业务人员,形成循环式的闭环。拿平安医保科技公司的智能审核为例:首先对所服务的全国200多个地区的医保、人社等部门的数据进行标准化,开发一系列工具,构建整体的底层体系化的知识库、数据治理和智能编码,形成300多个不同维度的变量(覆盖医保、医院、药店、医生和患者),对5000种疾病、17万种药品进行分组,形成可分析的数据基础;之后运用模型进行多维度分析,比如对就诊行为、费用支付、医疗项目、患者信息等多个维度的特征指标进行一系列分析,得出综合得分,再运用可视化工具,帮助前线的业务人员更好的变成数据分析专家进行应用。这种多维度的动态监管,由于理赔的规则阈值难以被不法人员测试出,可以有效阻止医疗欺诈。整体来讲,对比之前医学或者政策方面规则性的引擎的做法,智能审核有效率提高了约500%,审核的费用支出降低了50%以上,整体降低医疗开支5-10%。

    3.2减少人为经办误差,统一审核标准

    通过推进基于医疗规则的统一审核以及基于大数据的监管,推动审核监管的标准统一,规避由于经办人员的个体背景差异带来的人为经办误差。

    比如,成都通过完善11个医保基础数据,建成全域医保数据中心,实时采集基础数据、行为数据(入院、出院、用药、治疗、手术)、结算数据,并建成医疗机构上传数据分析系统,判定医疗机构是否按规定进行数据上传。

    2019年3月9日,《中国医疗保险》杂志社于北京举办了第十六期“医”“保”对话论坛,专家围绕大数据在智能监管方面的应用进行了深入探讨,来自平安医疗健康管理股份有限公司郑毅副总经理分享了商保公司应用大数据开展智能监管的经验。

    2.2.5决策支持系统

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    决策支持系统以管理科学、运筹学、行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段,针对医保决策问题,为管理者提供数据支持的智能人机系统。

    该系统能够为决策者提供所需的数据、信息,帮助决策者明确决策目标和问题,并建立决策模型,并且对各种方案进行评价和优选,通过人机交互功能进行分析、比较和判断,为正确的决策提供必要的支持。通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求和设想,从而达到支持决策的目的。

    本系统中所使用的相关参数值,极大可能从本方案相关模块自动获取,如机构考核、平均住院天数、均次费用等数据,以降低使用成本、提升用户体验。

    二是辅助决策。评估现行制度运行效能。建立医保起付标准调整模型、参保患者个性化报销模型、诊疗方案分组模型、药品价格及准入模型、医保筹资模型、医患网络模型、医疗行为模式模型、用药行为模式模型,提升监控决策能力。

    发言专家:郑毅 平安医疗健康管理股份有限公司CMO、副总经理

    1.案例的总体目标和思路

    随着医改进程整体加速,我国逐步实现了全民医保,同时伴随着社会自办医院和大病保险的不断推广,社会保险的加入,如何有效控制医疗基金的滥用,骗用,真正做到基金的有效、合理、健康使用。这些是当前基金面临的一个非常严峻的问题,部分地区的医保基金已经穿底,而由商业保险公司承担的大病保险也是普遍处于亏损状态。传统的监管手段一直存在效率低,人工开销高,无法全面监控基金使用的问题,并且监管主要还停留在事后监管,也就是医疗费用已经产生之后的监控。这种传统的模式已经逐渐无法满足医疗服务监管的新要求,同时也无法满足医疗保险业务科学化,数据化的管理要求。

    在此背景下数联易康提出了基于大数据的医疗监管解决方案。以“统一规范”、“安全稳定”、“技术领先”等为基本原则,满足医保局对审核、监管、实时监控、决策支持、风险预警等相关业务需求,同时遵循中华人民共和国人力资源和社会保障行业标准(LD/T90-2012)等文件要求,提供一套集智能审核、实时监管以及大数据挖掘、分析为一体的医保监管大数据解决方案。

    2019年7月25日-27日,亿欧大健康将主办“GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会”,峰会以“雁栖健谈——从的医疗变革”为主题,围绕医疗大数据、医药创新、非公医疗和科技医疗四大细分领域的市场环境、投资热点和产业变革等话题展开探讨。与此同时,亿欧大健康将会在3月-4月陆续举办:医药创新产业沙龙、医疗大数据产业沙龙、非公医疗产业沙龙、科技医疗产业沙龙。欢迎大家关注!

    传统基于规则的审核引擎的监管能力有限

    关于数联易康

    成都数联易康科技有限公司(以下简称数联易康)是一家以人工智能、大数据为核心价值的新兴医保控费企业,专注于利用人工智能 大数据的高精手段为各地人力资源和社会保障局、卫生和计划生育委员会、医疗机构、商业保险公司提供智能审核、政策制定辅助决策、医疗行为监管等服务。

    数联易康依托电子科技大学大数据研究中心,拥有十余年经验的数据挖掘、医疗行业、医疗保险、信息技术知名专家团队以及丰富的大数据实践经验;拥有来自于四川循证医学委员会以及商业医疗保险公司专家资源;团队具备深厚的医疗信息化背景及行业经验,拥有10余项大数据相关专利,50余篇高水平论文,超过600万条自建规则库,拥有自主知识产权的大数据自学习引擎(MIBSLE),超过10亿条医疗相关数据,并获得多项省部级科技课题大力支持。

    经过多年数亿条业务数据淬炼,公司自主研发百余种针对医疗保险的大数据算法模型,涉及行为模式识别、医学文本解析、医疗图像处理、信任传播等,成功打造了基于大数据的医疗保险审核、监管、决策系列解决方案,受到国家、省、市各级领导的高度重视和肯定。截止目前,合作的人社局、卫计委、商业保险公司已达数十家、医疗机构达数千家,累计覆盖参保人群达8000万,数联易康以其先进的技术手段赢得了客户的高度认可。

    目前,数联易康已通过高新技术企业认证、软件能力成熟度模型集成CMMI3认证、ISO9001质量体系认证,确保为客户提供规范标准、优质高效的全方位服务。

    “中国数据创新琅琊榜”活动,面向各行业进行数据应用创新的企业,广征案例,择优推广。无论是数据初创企业,还是开展数字化转型的传统企业;无论是大数据行业,还是金融、教育、医疗等垂直行业,均可报名参加评选。

    《大数据周刊》希望通过此次活动,让企业数据创新项目实现网状覆盖的最大化传播效果,用媒体声量推动大数据创新发展,并通过领袖意见及经典案例引发深思,进一步引爆数据正在喷薄而出的无穷力量!

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    活动小助手

      如果你们是一家拥有独特创新能力的公司;

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    “中国数据创新琅琊榜”评选活动组

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    王靖一:13520027831     wjy@bigdatamag.cn

    座机:010-57524293        tougao@bigdatamag.cn

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    欢迎关注大数据周刊微信

    面对这系列新情况、新问题,有行业内专家将欺诈骗保行为总结成10类,并与孙子兵法《三十六计》里的计谋一一对应,足以显示出监管形势的严峻,同时也彰显医保监管从业者的无奈。故此,医保监管部门必需采取新的监控措施、手段来提升医保监管效能。

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    2.1.2部署架构图

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    数联易康医疗大数据平台

    服务器物理主机是基于KVM搭建,提供高可用、可伸缩的私有云服务。数联易康监管决策系统所需的虚拟服务器都部署在私有云基础架构之上。

    四是精准监控。通过对海量医疗数据进行多维度、长周期的深度挖掘分析。从医疗行为是否合理、数据是否真实可信、医疗是否存在过度治疗、医疗费用是否虚高、药品耗材是否存在滥用等角度精准监控真实性、合理性。即挂床、大处方、过度检查、阴阳处方等,保障医保基金安全。

    第一是经办管理,依托大病保险,商保公司承接部分医保经办机构职责,分派线下核查人员进行现场审核。

    3.1提升审核效率,实现单据全量高效审核

    通过高效的规则引擎实现结算单据全量、高效的审核,与过去人工抽样的审核方式对比可以极大的提升审核效率,缩短审核时间,规避由于人力不足而导致的漏审、误审。

    三是风险分类。大数据和建模使得对医保基金运行风险分类成为可能,比如通过建模对统筹地区内各经办分中心基金运行风险分级,同时计算医保基金运行风险指数,定量监测预警基金运行风险情况。同时查找出对基金运行风险较高的强关联性因素。

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    3.4促进医疗服务行为规范,提升医疗机构精细化管理水平

    将医保审核前置到医院端,有助于医保部门强化医疗保险医疗服务监管,将监管对象延伸到医务人员医疗服务行为,规范诊疗过程,从源头控制医疗费用的不合理增长,客观上促进医疗机构主动提升内部质量管理水平和绩效管理水平。

    智能监控引擎标志大数据监控时代的到来

    2018年3月,全国人大审议并通过了国家机构改革方案,组建国家医疗保障局,新机构成立后对医保大数据在智能监管方面的应用提出了多方面的要求。在今年全国医疗保障工作会上,韩正副总理对如何利用医保大数据进行监管做了相关要求,国家医疗保障局胡静林局长更是指出信息技术决定着医保事业的成败。

    对于数据创新的新思考

    有研究报告认为,从IT时代到DT时代,未来几年全球大数据市场将以每年30%的速度高速增长,而其中中国的数据占全球份额很高,到2020年将超过20%。麦肯锡也预测,在健康、医疗等7大领域的全球数据开放,将会撬动3万亿美元的经济价值。但目前,我国的健康医疗大数据由于质量不高、缺乏标准、多维度的特点,普遍缺乏有效利用。它像一座沉睡的宝藏,等待着探险者的挖掘。

    如何将沉睡的医疗大数据转化为经济价值?数联易康瞄准的是医保控费市场。通过大数据反欺诈手段解决存在于医保报销环节的欺诈骗保、过度医疗等问题,建立一种科学的智能化的医疗保险监管体系,帮助医保部门更好地实现基金的科学管理和数据决策,实现新型支付方案改革的有效支撑,切实防范和化解基金管理风险,保障基金安全。基于大数据的医保监管大数据解决方案,是数联易康创新运用大数据、机器学习等手段,将数据服务产品化的结果。该产品以大数据平台为支撑,已积累百余种大数据反欺诈相关算法模型,超过40种欺诈场景,识别医保违规欺诈金额总占比3%-6%。产品对医保管理人员的专业性要求不高,使其可以在享受大数据服务的同时不为技术所累。经过多年的探索实践,该产品的实施已形成一套标准化的运作模式,可实现行业内的快速推广应用。

    我国从1994年连入互联网的64K国际专线,实现了与国际互联网的全功能连接。20年间,中国互联网从无到有,从小到大,从最初的互联网1.0到今天的4.0,真正进入了数字时代。互联网、大数据技术的广泛应用,正在深刻影响社会和人民生活的各个领域,同样在医保领域,尤其是在医保智能监控领域也引起了巨大而深远的变革。

    商保公司经验:

    2.1.1总体架构图

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    数联易康医疗大数据平台

    数据支持层:是系统所有业务流转、数据分析的保证,包括业务数据库和数据仓库,所有非业务数据都是通过数据调度引擎调度管理。

    业务支持层:主要由各种运行管理服务组件组成,它们共同支撑应用平台,为各业务系统提供基础服务,如基础框架、智能审核引擎、业务流程引擎、大数据算法等。

    系统应用层:医保监管大数据解决方案包括六大系统:智能审核系统、实时监控系统、大数据挖掘系统、监管业务系统、决策支持系统、数据可视化系统。

    今年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确人工智能作为国家战略的定位。虽然在医保智能监控领域内人工智能还处于新理念和新方法,也未应用在实际工作中,但对于行业内的参与者,从思想上做好准备至关重要。在不久的将来,也许人工智能会颠覆医保经办管理、医保智能监控。

    特别鸣谢

    2.案例实施方法或者综合解决方案

    二是完善学习算法。利用人工智能的学习算法,分析医保自身现有数据或结合民政、交通及公安等数据源进行欺诈识别,进而形成符合自身特点的动态医保反欺诈模型。

    赛诺菲

    数据创新案例分享

    截至目前,成都监控审核明细27亿条,涉及申请拨付金额392亿元。我认为,对于审核引擎的研究应用仍处于不断探索阶段,随着人工智能和机器学习技术的不断发展,监控引擎与这些技术将进一步融合,未来能够更好的处理如图像识别、人脸识别、语音识别、自然语言技术等各种类型的信息,通过机器学习对各类信息加以分析并探寻其中的关联性和趋势性,医保智能监控的规则产生及设定将会实现从人工设定规则到机器自动产生规则并应用规则。

    在运用信息化系统,通过大数据对医保进行实时监控方面,美国走在国际前列,有多年经验,很多地方值得我们在建设医保大数据检测系统时借鉴与反思。顶层设计上,美国医疗保险与医疗服务中心基于疾病诊断分组构建风险模型,得出参保人在不同组别下的Medicare风险评分,预测对应的医疗成本。虽然大数据在美国设计参保人的风险保障计划、医保管理和政府决策中发挥了重要作用,但是,传统基于规则的审核引擎监管能力有限。美国医疗欺诈滥用的行为很多,根据联邦调查局的数字,每年美国社会所涉及的医疗欺诈总额大概高达上千亿美元,约占医疗费用总支出的3%,包括伪造索赔案件,不同医疗机构为同一患者多次索赔,假冒他人身份索赔从未发生过的医疗服务,医患同谋分账非法利润等骗保行为。2016年,美国联邦司法部破获了史上最大的联邦医保欺诈案,总诈骗费用高达10亿美元,至少4.64亿联邦医保Medicare和Medicaid已报销款。

    古之“琅琊榜”让最优秀的青年才俊闻名天下,而“中国数据创新琅琊榜”正是为积极鼓励那些在各自领域不断创新,不断突破的企业,从行业角度出发,对以数据创新驱动业务发展的公司进行案例推广、梳理和排名,让优秀的数据创新企业得到更多的展示和关注,让更多拥有新型服务模式和自我创新能力的数据型公司,成为未来大数据产业发展新生力量的同时,威震江湖,名闻天下!

    多纬度数据的采集及应用助力智能监控

    辉凌医药

    3.3大数据助力监管,有效杜绝欺诈骗保

    基于人工智能+大数据的反欺诈手段可以有效识别包括滥用药品、过度诊疗、联合骗保、伪造材料报销、串换药品等在内的欺诈骗保问题,杜绝欺诈骗保行为,长效控费。

    医疗保险监管顺应时代的发展,从2014年开始逐步推进智能监控,至今在全国所有医保统筹地区已实现了从传统的人工监管、监控到智能监控,全国已有320个统筹地区开展智能监控,监控人群达11亿,监控范围基本覆盖所有两定服务机构。医保智能监控的全面实现,使得医保监管效率大幅提升、医保监管工作更加公平、公正、经办管理廉政风险程度明显降低。

    第三是在模式创新方面,依托基本医疗保险,医保和商保进行课题研究和大数据实验室方面的合作,成果共享。

    3.案例实施取得的实际效果或可预见的成果

    医保监控引擎,也称为医保审核规则引擎,是将医保政策规定、临床用药诊疗常规与信息技术相结合的产物。以往,在商业保险寿险核保领域使用较为广泛。资料显示,80年代,美国就出现了自动核保技术的最早雏形;2000年开始英国、加拿大就开始普及使用这一技术;2006年澳大利亚、印度引入自动核保技术。

    内容整理:郑佳音

    2.2.6数据可视化系统

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    易康易康医疗大数据平台

    数据可视化系统借助于图形化手段,清晰有效地向用户传达、沟通信息。此系统中我们根据医保部门关注的医院、疾病、药品、基金等主题,提供27类主题分析报告。

    在主题分析报告基础上,为了满足我们各业务场景下更加灵活的报表需求,平台还提供了自定义分析,该功能可根据实际需要,可通过简单的点击、拖拽等操作,实时生成所见即所得的各类报表。

    目前,我国大部分统筹地区医保智能监控采集的数据仅来源于医保生产库,数据来源单一,且部分数据可能已被定点服务机构加工,不能充分发挥大数据监管系统的优势。当然,也有个别城市采集了参保人员以及定点服务机构的多维度数据,通过多维度数据的采集及应用来助力医保智能监控,提升监管效能。

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    3.6促进内部流程建设,规避岗位廉政风险

    通过智能审核、大数据监管的建设运用,优化了审核监管经办流程,实现业务办理全程的跟踪记录,做到业务办理过程问题精准定位,规避潜在的岗位廉政风险。

    新技术的应用将逐渐成为趋势

    除此之外,还可运用大数据智能管理人群健康,有效控制医疗成本花费。专家介绍,上述多维度的数据还可建立人群风险预测模型,为每一个个体进行风险评分,从多个维度和层级整体分析某个区域人群和个体的慢性病风险情况,并预测未来12-18个月发生某种慢性病的概率,针对性的进行健康管理及干预,比如强化个案管理、引导健康生活习惯等。未来人们可以通过智能大数据更清晰的了解自身的遗传特征及有效的干预手段,定制个性化治疗方案,超越传统监测手段进行预防性干预,将物联网技术和医疗服务结合减少健康风险,保险公司可动态调整相应保费,进行人群分组,针对特定人群提供更个性化的健康保险计划等,实现提高医疗服务质量和效率,促进资源的合理利用,有效控制医疗费用。

    ——易康医疗大数据平台

    数联易康医疗大数据平台,基于时下最先进的大数据平台技术Hadoop,打造了一套分布式大数据异构存储、实时与批量分析计算的平台,用以汇聚数据、清洗数据、分析数据、利用数据,给医疗卫生领域带来数据分析价值。目前数联易康已经就医疗大数据平台与四川省卫计委、重庆市卫计委以及全国多家医疗机构进行了深入合作,包括大数据医保监管、医疗机构精细化管理、DRG精细化管理、分级诊疗评估等创新应用,以期挖掘健康医疗大数据的更多潜在价值,共建医疗健康产业生态圈。

    今后,我们应加强数据多源性采集,第一步采集定点医院HIS、LIS、PACS系统数据,第二步争取利用卫计、公安、民政、工商、药监部门管理数据。通过数据碰撞、循环,生产新的数据,发挥大数据复杂计算功能优势。

    天普药业

    3.5提升医保精细化管理能力,用数据决策

    通过制定详实的规则实现单条数据的逐条审核,保证每条处理有理有据,在政策制定时提供基金仿真机制,帮助医保部门评估政策制定的效果,做到数据决策、科学决策。再辅以诊疗方案分析、用药分析、单病种分析、疾病分组分析、总额控制等功能,综合提升医保部门的基金管理能力。

    此外,随着区块链技术应用的成熟,在医保智能监控领域内,定点服务机构的每一个医保服务行为,参保患者的每一次就诊购药行为都可以通过区块链技术记账存档,有效保证医保数据的真实性。

    依托医保的资源和商保公司的人员技术优势,双方开展合作,可有效提高医保监管能力。来自成都的专家补充介绍了当地的合作运行模式:

    2.2方案介绍

    数联易康医保监管大数据解决方案由智能审核、实时监控、大数据挖掘、监管业务、决策支持以及数据可视化六大系统组成。

    随着《“健康中国2030”规划纲要》的发布和医改政策纵深发展,我国医疗服务行业也正迎来一个新的升级阶段,即是从“规模”向“价值”的变革。医疗产业与新技术逐渐融合,单纯“走量”的医疗项目不再是投资首选,大量“伪需求”将在消费者“用脚投票”下出局……如何能够转危为安,借力打力,最终在资本寒冬后的2019脱颖而出?

    大数据在监管中的应用模式

    数据创新平台介绍

    一是完善监控审核引擎。通过人工智能、机器学习对海量的医保数据、线上线下产生的各类监测数据不断学习,不断完善监控引擎。

    第二是机制方面,也就是系统对接。考虑医保数据和信息的安全性,由商保公司形成数据需求,由成都医保信息中心和大数据第三方进行数据运维,尽量满足商保公司业务的数据需求。

    2.1技术方案架构设计

    人工智能在医保智能监控的主要发展及应用方向:

    康缘药业

    2.2.3大数据挖掘系统

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    易康医疗大数据平台

    本系统的核心是拥有自主知识产权的大数据自适应学习引擎(MIBSLE),通过机器学习的手段进行海量数据挖掘。该引擎内置了上百种大数据反欺诈算法模型,从数据维度识别出可疑的就医行为,如药品滥用、项目滥用、过度医疗、超期住院等。

    系统识别可疑数据后,由稽核人员对数据进行调查、核实,并将稽核结果反馈到系统中,算法模型在获取反馈结果之后进行自我学习,提高算法在后续异常识别中的精准度,以提升稽核效率。

    算法除了可识别已知的异常行为之外,还可不间断对未知异常进行挖掘,挖掘出未知异常并由专业团队处理后,可集成到系统中不断完善我们的算法模型。

    过去10年间,大多数商业保险公司都采用了核保引擎技术。在我国医保智能监控领域,绝大多数统筹地区已逐步使用审核引擎对医保费用清单开展监控审核。以成都为例,建立了宏观、微观引擎规则,在宏观维度,已有288项规则;在微观维度,已有58大类规则、180余万条明细。每一天引擎明细都对应一个监控审核决定,每一个监控审核决定都对应不同结果。

    在保险基金监管领域,从传统的描述性分析和诊断性分析,前移到前瞻性分析,再到智能干预分析,监管者不仅可以了解某些医疗行为发生了什么,为什么发生,还可以根据掌握的数据建立模型,预测未来会发生什么及干预措施。比如,住院患者再入院,通过简单的描述性分析可以发现某些医院的再入院率非常高,通过进一步诊断性分析可以了解是什么原因造成这种情况?是医院的医疗行为、用药还是欺诈行为,对数据进行前瞻性分析可以得出什么样的医院或者患者,在什么样的情形下再入院率高?哪些是医疗机构的正常医疗服务行为?哪些是骗保行为?进而做相应的管理与决策。

    2.2.4监管业务系统

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    易康医疗大数据平台

    医保稽核是确保各项医疗保险政策准确执行,维护参保人员合法权益、保障医疗保险基金有效使用和安全的重要手段。

    我们根据《基本医疗保险待遇稽核业务规范》国家标准,并结合各地实际稽核业务办理设计稽核业务线上办理流程。与传统业务相比,我们将大数据技术应用到监管业务流程中。在传统稽核业务当中,大部分稽核部门需要人工识别异常行为,受制于人本身的精力和经验,导致稽核效果差强人意。而我们系统中,利用大数据算法,从数据维度识别出可疑行为,稽核人员再对可疑数据进行精准稽核,提升稽核效率及效果。

    今年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确人工智能作为国家战略的定位。虽然在医保智能监控领域内人工智能还处于新理念和新方法,也未应用在实际工作中,但对于行业内的参与者,从思想上做好准备至关重要。在不久的将来,也许人工智能会颠覆医保经办管理、医保智能监控。

    医保与商保在费用监管方面的合作模式

    2.2.2实时监控系统

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    易康医疗大数据平台

    根据医保部门所关注的关键指标,通过实时从经办系统、his系统获取数据,对各区县、医院进行实时监控,对可能存在异常的数据进行实时预警,使医保管理部门可对异常数据、行为尽早干预,确保基金始终处于健康、可控的范围之内。

    此外,通过实时抓取his数据并利用大数据技术,对在院患者进行实时监控,在违规费用发生前进行预警,做到真正的事中监管,避免不合理费用产生。

    近年来,医保监管面临诸多新情况、新问题,医疗违规的手段越来越隐蔽,部分医疗机构开具大处方、阴阳处方、过度检查、挂床住院、伪造材料等违规行为屡禁不止;有的以义诊、赠物等方式降低入院指征,大量吸收参保患者入院;有的虚构检查化验,将同一检验报告用于多人或者将同一化验报告对应多次检化验等。

    新时代背景下的新形势

    医保智能监控的发展历程

    当然以上技术不是孤立存在,而是相互促进、相互作用。我们须从技术上思考完善新信息技术对医保智能监控的战略性规划,同时在确保数据安全及个人隐私的前提下,实时采集更多维度数据,建立ABM立体监控体系,实现对医保经办管理机构、医疗机构、医保医生、参保人、病种、处方、诊疗项目明细的全覆盖、全时段实时监控预警,不断提升医保智能监控水平效能,切实保障医保基金运行安全。

    维克托在《大数据时代》一书中提到,大数据时代思维变革的基础是数据,不是随机样本数据,而是要所有数据。尽力采集并应用多维度的数据至关重要。

    总体上看,既往医保智能监控成效明显,但在新形势下出现诸多新问题,医保监管必须从思想上充分认识到大数据、云计算、算法模型、人工智能等技术对智能监控的积极作用。

    一是预测医保基金运行趋势。大数据的核心就是预测,利用海量医保数据,对医保基金运行趋势开展预测分析,为医保政策制度制定及调整提供数据支撑。同时,也可对住院人次、次均基金申请拨付金额等关键数据进行预测。

    2、人工智能在智能监控的应用

    医保数据是“金矿”,在全国医保系统内,仅成都专门成立市医保信息服务中心,该中心通过大数据算法(决策树、神经网络、KNN、随机森林)和模型(反欺诈、过度诊疗、超高费用、超长时间住院)对医保数据挖掘分析,为医保政策制定和评估提供数据支撑,为经办管理提供数据支持,全力推进医保治理体系和提升治理能力。从医保智能监控创新发展角度,大数据挖掘和建模将在以下方面发挥效能:

    医保基金是老百姓的救命钱,各级领导和人民群众高度关注。基金监管使用更是个社会热点,也是监管难点,如果监管不到位,发生骗保大案,比如沈阳发生的欺诈骗保,就成为舆论关注的焦点,震惊全国。

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    1、大数据挖掘算法及建模技术的应用

    3、视频监测、人脸识别、可穿戴设备的应用

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    关键词: 多维 智能 时代 医保