医保大数据反欺诈平台
医保大数据反欺诈平台简介
一、平台概述
为满足医保监管部门打击纷繁复杂、五花八门、数量众多的欺诈骗保等违规违法行为的诉求，医尔康积极响应《国家医保局最高人民检察院公安部财政部国家卫生健康委关于开展医保领域打击欺诈骗保专项整治工作的通知》，引入人工智能和大数据建模技术，实现对定点医药机构和重点人群为行为主体的欺诈骗保风险的综合监管，为医保基金稽核检查和政策优化提供精准数据支持，从而实现让医保欺诈现象大幅减少、医保监管效率大幅提高、两定机构及参保人医保行为更趋规范、医疗费用增长更趋合理、医保基金使用更高效、人民群众的医保获得感和幸福感大幅提升的目标。
二、平台解决的痛点
1.骗保手段隐蔽、甄别困难
在现有医疗报销制度下，参保人员既可选择医保卡结算，也可选择就医后凭医疗发票进行结算，不论选择哪种方式，工作人员对于病因的审查都只能凭借医生诊断书及参保人员自述。如果参保人员在就医时向医生隐瞒伤势成因，医保工作人员则无法进行审查、甄别。
2.社会危害性大
医疗保险是我国社会保险五大险种之一，由单位和个人共同缴纳，旨在为参保人员提供基本医疗保险，是老百姓的“看病钱”“救命钱”。医保诈骗行为直接侵害了广大参保人员的利益，甚至导致医保基金流失，影响医疗保障基金的安全运行。
3.打击难度大
由于医保诈骗手段隐蔽，单凭医保监管机构或者公安机关难以发现，需多部门协同配合。但通过传统手段，往往难以从成千上万的参保人员中精准锁定犯罪嫌疑人，对医保诈骗行为的前期线索排摸成了打击犯罪的难点、痛点。
三、核心功能
1.参保数据筛查模型应用
该模块通过建立机器学习模型，对医保药品倒卖、冒名就医、重复参保、重复报销、死亡人员参保、死亡人员发生医保费用等异常数据进行筛查分析，并输出筛查报告。
2.住院数据筛查模型应用
该模块通过建立机器学习模型，对虚假住院、有第三方责任人骗保、伪造医疗文书票据、虚构医药服务、为非定点医药机构进行医保费用结算、分解住院、轻症频繁住院等异常数据进行筛查分析，并输出筛查报告。
3.门诊统筹数据筛查模型应用
该模块通过建立机器学习模型，对门诊过度检查、门诊刷卡套药、虚构医药服务、为非定点门诊机构进行医保费用结算、医保电子凭证（医保卡）套现等异常数据进行筛查分析，并输出筛查报告。
4.药店数据筛查模型应用
该模块通过建立机器学习模型，对为非定点药店机构进行医保费用结算、医保电子凭证（医保卡）套现、串换药品及耗材等异常数据进行筛查分析，并输出筛查报告。
5.DIP反欺诈大数据监管模型应用
该模块通过建立机器学习模型，对低套、高套、分解住院、住院天数异常、体检住院、低标准住院、费用转嫁、多边入组等异常数据进行筛查分析，并输出筛查报告。
6.DRG反欺诈大数据监管模型应用
该模块功能类似上述DIP反欺诈大数据监管模型中功能。
7.异地就医监管模型应用
该模块通过建立机器学习模型，对伪造医疗文书票据、过度医疗、医保药品倒卖、异地参保人医保电子凭证（医保卡）套现等异常数据进行筛查分析，并输出筛查报告。
8.重点药品/耗材监测模型应用
该模块通过建立机器学习模型，对使用数量/人次异常的重点药品/耗材、药品/耗材超限定报销总额、医用耗材价格超限价等异常数据进行筛查分析，并输出筛查报告。
四、平台架构
五、方案优势
1.数据整合能力强。平台具备强大的数据整合能力，能够汇聚医保、医疗、公安等多部门的数据资源，实现数据的有效共享和互通，为反欺诈工作提供了全面、准确的数据支持。
2.实时监控与预警。平台通过实时监控医保交易数据，能够及时筛查发现两定机构和参保人的可疑行为，并通过预警机制及时提醒相关部门进行处理，有效防止欺诈损失的扩大。
3.算法模型精准度高。平台采用先进的算法模型，通过对海量数据的深度挖掘和分析，能够精准识别出欺诈行为和模式，有助于提高反欺诈工作的效率和准确性。
4.风险识别速度快。平台具备快速的风险识别能力，能够在短时间内对海量数据进行分析和判断，准确识别出潜在的欺诈风险，从而助力医保监管部门防范欺诈行为的发生。
5.反欺诈效果显著。平台的落地能够显著提高反欺诈效果，有效遏制医保欺诈行为的发生，大幅减少医保资金的流失和浪费，保障医保体系的稳健运行。
六、方案价值
1.打击欺诈骗保，维护基金安全。在医药机构分散且服务频次高的情况下，以参保人日常就医购药行为大数据分析为重点，建立综合监管机制，充分运用信息化和大数据分析技术，对就医购药信息自动筛选和分析，对疑点数据精准定位，严厉打击诈骗分子，避免不合规医保基金支出，维护基金安全。
2.规范医疗行为，提升医疗质量。通过内置三合理一规范临床医学与医保知识库、规则库，对不合理用药、不合理检查、不合理治疗不规范收费进行智能定位，规范定点医药机构其医疗与医保行为，提升参保患者门诊、住院及药店的医药服务质量。
3.维护就医秩序，保障公平待遇。通过大数据反欺诈筛查模型，可有效杜绝人情因素导致的“冒名顶替报销、“虚假住院”等违规行为，促进社会公平公正。
