如何破解醫?；鸨O管難題

摘? ? ? 要：醫療保障基金是人民群眾的“保命錢”“救命錢”，管好、用好醫?；?，關系到我國醫療保障體系的健康持續發展，更關系到廣大人民群眾的切身利益。近年來，醫療保障基金規模大、業務鏈條長、使用主體多、風險點多、監管難度大與專業監管力量不足、監管手段有限、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，醫療保障基金安全也受到挑戰。因此，如何破解醫療保障基金監管難題，管好、用好百姓的“救命錢”，保證其安全、高效、可持續發展，是重要的社會問題。山西省呂梁市在醫療保障基金監管方面積極探索，應用人工智能技術（Artificial Intelligence，AI）創新機制，打出監管組合拳，筑牢基金使用安全“防火墻”，在提升醫療保障基金智能監管方面，取得了明顯成效。一系列的創新探索，創造了醫療保障基金監管的“呂梁實踐”，為破解醫療保障基金監管難題給出了“呂梁答案”，為推進我國醫療保障基金監管提供了“呂梁經驗”。

關? 鍵? 詞：醫?；?；監管方式；“三醫聯動”；智能化

中圖分類號：F840.684；C913.7 文獻標識碼：A 文章編號：1007-8207（2024）02-0117-12

一、 醫?；鸨O管改革“呂梁實踐”的動因

（一）確保醫?；鸱€健運行，是關系我國醫療保障制度健康可持續發展的基本條件

醫療保障是黨和國家減輕群眾就醫負擔、增進民生福祉、維護社會和諧穩定的重要制度安排。黨的十八大以來，醫療保障事業發展進入新階段，我國已建立覆蓋全民的基本醫療保障制度。截至2022年底，全國基本醫療保險參保人數達13.4億，參保率穩定在95%以上。黨的二十大報告提出：“深化醫藥衛生體制改革，促進醫保、醫療、醫藥協同發展和治理?！笨梢?，醫保是“三醫聯動”的首位。醫療保障基金（以下簡稱醫?；穑┳鳛獒t療保障制度的“血液”，在我國醫療保障事業發展中發揮了關鍵作用。它承載著減輕群眾就醫負擔、增進民生福祉、維護社會和諧穩定的使命，為我國的全民醫保制度提供了堅實的資金支持。因而，醫?；鸬姆€健運行是確保醫療保障制度可持續發展的關鍵。2023年5月30日，《國務院辦公廳關于加強醫療保障基金使用常態化監管的實施意見》（國辦發〔2023〕17號）指出：“加強基金監管能力建設，綜合運用多種監管方式，不斷完善長效監管機制，加快構建權責明晰、嚴密有力、安全規范、法治高效的醫?；鹗褂贸B化監管體系，以零容忍態度嚴厲打擊欺詐騙保、套保和挪用貪占醫?；鸬倪`法行為，堅決守住醫?；鸢踩拙€，實現好、維護好、發展好最廣大人民根本利益?！?021年9月23日，國務院辦公廳印發的《“十四五”全民醫療保障規劃》也明確提出：“引入信息技術服務機構、會計師事務所、商業保險機構等第三方力量參與醫?；鸨O管，提升監管的專業性、精準性、效益性?！?/p>

（二）醫?；饌鹘y監管模式面臨多方面挑戰，亟待進一步優化提升

⒈在傳統醫?；鸨O管模式下，人工審核存在標準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診療標準的中草藥類、器械類診療項目等標準把握不一致，導致使用標準不明確，增加審核難度，造成監管力度不一致，提高了醫?；鸢踩\行風險。另一方面，醫療領域具有高度專業性和現代性，不斷涌現新的材料和技術，伴隨而來的是新的違規行為。然而“我國的醫保經辦機構在開展監管審核工作時，大部分的監管審核切入點選擇還是依靠審核工作人員的經驗，對定點醫療機構上傳的結算申請側重在審核經常出現的普遍性問題”。因此，傳統的基金監管模式在應對新的違規行為和技術應用方面就相對滯后。此外，互聯網醫療的虛擬性質也為醫?；鸨O管工作帶來了更多的不確定性。隨著互聯網醫療的發展，一些新型的醫療服務和費用結構可能需要更加靈活和創新的監管方法，以確保醫?；鸬挠行褂煤桶踩?。

⒉傳統醫?；鸨O管模式較側重于事后監管，存在監管后置和發揮作用有限的問題。傳統醫?；鸨O管主要以事后審核、抽樣檢查和飛行檢查為主，是一種事后追責的監管方式。傳統的醫保病歷審核是指監管人員手動抽檢定點醫療機構的醫保數據，將疑似違規問題現場整理并以書面形式告知醫療機構，要求其限期申訴和整改，然后再正式下發拒付文件，整個過程可能需要數月的時間。由于審核周期較長，加之醫療機構在實際臨床工作中防止醫保違規意識較弱，許多違規行為可能不斷發生。同時，由于抽樣檢查覆蓋范圍有限，只涉及部分違規行為，而違規行為的收益通常大于成本，一些定點醫療機構可能持有“僥幸心理”，導致醫?；鸨O管出現“漏網之魚”，即一些定點醫療機構可能會在未經審核的情況下直接進入結算撥付流程，進而導致醫?；鸬牧魇?，增加了醫?；鸬倪\行風險。這種事后、被動的監管方式未能觸及監管問題的根本，對定點醫療機構的約束力有限，無法真正解決醫保違規問題。因此，醫?；鸨O管亟需改進。

二、醫?；鸨O管改革“呂梁實踐”的做法

（一）AI引領醫?；鸨O管技術創新，實現全面場景化監管

⒈引入第三方技術監管力量，構建基于全病歷內含解析的醫保審核模型。建立“三方共審”的現代治理機制，整合行政監管、協議管理和社會智能監管以實現醫?；鸨O管的專業化、精準化和高效化。實現對區域定點醫院全病歷、結算數據、進銷存數據的全量覆蓋、全部接入，全過程、實時風控，精準識別違規行為。構建全病歷內含解析的醫保審核模型，基于醫學知識圖譜、醫學自然語言理解、診斷深度推理、大數據疾病畫像等醫學人工智能技術，對包括病歷首頁、入院記錄、醫囑、病程、出院記錄、檢查、檢驗等31類醫保結算數據，運用知識庫、案例庫進行多維度的深度審核。知識庫包括醫學知識、藥學知識和醫保知識，而案例庫則主要來源于國家飛檢案例、城市檢查案例和醫保管理經驗案例。這一模型將為醫?；鸨O管提供更為精確和全面的數據分析和識別工具，有助于提高監管效能和減少違規行為。

⒉AI助力醫?；鸨O管，構建四大核心能力，實現全場景化監管。首要核心能力是“AI+醫保合規性審核”，主要依托醫?！叭夸洝保ɑ踞t療保險藥品目錄、診療項目目錄與醫療服務設施范圍目錄）和地方管理政策，以滿足醫?；鸨O管需求。與傳統的結算清單和費用明細審核方式不同，其采用了一種基于全病歷的醫保審核方法，包括入院記錄、病程記錄、醫囑、檢查、檢驗、手術記錄等。截至2022年8月，基于醫?！叭夸洝币呀洏嫿?8個大類和超過40000條細則的規則體系，規則覆蓋率高達95%，違規檢出準確率達到了90%。這一核心能力在醫?；鸨O管中發揮了重要作用，提高了審核效率和準確性。第二大核心能力是“AI+診療合理性審核”，主要圍繞價值醫療回歸臨床本質，打擊過度醫療。該能力依托于AI和大數據，主動學習醫學指南、臨床路徑等醫學文獻，構建過度診療醫保審核，包括但不限于“低標準入院”“套餐式檢查”“無指征檢驗”“非常規用藥”“過度檢查”“非常規檢查”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范，以及常見的400多項檢查和600多項檢驗項目，以確保合理診療。第三大核心能力是“AI+欺詐騙保監管”，通過構建欺詐騙保監管模型，守護人民群眾“救命錢”。依托“AI+大數據監管”引擎，對患者從入院到治療、出院再到結算的全過程可能涉及的違規行為，運用大數據技術深度分析、挖掘數據，借助AI構建疾病畫像，以準確判斷并監管串換項目、虛假就醫、冒名就醫等異常費用和行為。在發現、識別和定位違規問題方面，這一能力表現出更高的準確率和更短的周期。如針對常見的糖尿病，形成涉及年齡分布、性別比例、就診醫院登記、特殊項目平均費用及占比、常見項目檢查、單次住院總費用、平均住院次數、平均住院日等五十多項指標的大數據畫像，在醫保審核時可直接通過糖尿病畫像分析患者信息、主要診斷、入院指征、檢查項目等，進而識別出非常規的檢查項目。第四大核心能力是“AI+DRG/DIP監管”，區別于傳統基于診斷與醫療資源消耗映射匹配，基于全病歷的診斷推理、診斷和手術選擇、ICD智能編碼等核心技術，構建DRG/DIP深層次監管模型，對DRG/DIP支付下“低碼高編”等新型違規行為形成有效監管。

（二）事前預警、事中攔截、事后精準稽核，實現全流程化監管

⒈事前預警自律?！皡瘟簩嵺`”形成了一整套涉及定點醫療機構、醫保部門以及第三方技術服務機構的完整、科學的事前預警流程。在患者接受診療服務的同時實現診療數據的實時上傳，通過數據分析對相關問題進行匯總并生成預警報告，從而及時反饋被監管對象進行約談整改（見圖1）。

⒉事中攔截糾正。通過構建事中“防火墻”，實時反饋和攔截異常違規行為。這一過程發生在患者接受診療服務并上傳數據后支付結算前，借助人工智能醫保審核系統，在事中進行控制、攔截異常的違規行為（見圖2）。目前，事中“防火墻”可以覆蓋重復收費、分解收費、超額次收費、限價格、單日限數量、支付限制天數、診療項目限定數量、項目組合限定頻次、無關聯項目單獨收費等25種違規場景，準確率高達99.5%。

⒊事后精準稽核。包括常態化的“專項輔導”和“線下精準打擊”，以協助醫?；鸨O管取得更好的成效。在“專項輔導”方面，實時發現各類異?，F象，針對每類問題制定改善方案并持續輔導改進。利用PDCA管理方法（即按計劃、執行、檢查、處理四個階段循環不止地進行全面質量管理），從問題發現、整改、檢查和處理構成完整閉環，引導定點醫療機構醫?；鹗褂眯袨榱夹园l展（見圖3）。

在“線下精準打擊”方面，通過“串換項目”“冒名就醫”“虛假就醫”等欺詐騙保模型，從宏觀、微觀兩個方面實時、精準識別異常行為，提高線下專項行動的精準性，實現對惡意違規的“零容忍”（見圖4）。

（三）多措并舉、多方發力，實現醫?；鸨O管效力最大化

在引入第三方技術監管力量建立人工智能審核平臺的基礎上，呂梁市醫?；鸨O管部門堅持多措并舉，多方發力，繼續強化基金監管力度，構筑起全鏈條、全領域、全過程、閉環式基金監

管防線。一方面，建立“基金預算-運行分析-稽核審核-績效評估”閉環式基金管理，加強基金預算和協議管理，堅持“以收定支、收支平衡、略有結余”總額預算編制原則，科學、規范地編制基金預算方案。建立基金運行分析制度，對次均費用、收支增減等重點指標進行監測，做到月分析、季研判。堅持基金稽核檢查，通過常態化日?；藢徍?、突擊性飛行檢查、大數據智能監控等對定點醫療機構協議履行、政策落實等進行監督檢查，實現日?；?、自查自糾和抽查復核“三個全覆蓋”。建立基金使用績效評價體系，制定對醫保經辦機構、定點醫療機構、定點零售藥店、大病保險商保公司的績效考評方案，將年末考核轉變成全周期日?？己?，考核結果與年終清算、保證金退還、協議續簽等掛鉤。另一方面，建立呂梁市醫?；鸨O管工作聯席會議制度。建立呂梁市醫?；鸨O管工作聯席會議制度，由醫保、衛生健康、市場監管、公安等16個部門組成，定期召開部門聯席會議，強化部門協作，統籌協調工作，形成監管合力。同時開展專項行動。一是聯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，累計檢查定點醫藥機構4550家，檢查率100%，處理3784家，共追回醫保資金843.9萬元，行政罰款26.28萬元。二是開展2021年度基金監管存量問題“清零行動”，追回醫保資金1448.18萬元。三是強化行刑銜接、行紀銜接，累計向公安機關移送案件5起，并在部分縣由紀委監委牽頭開展醫療領域欺詐騙保專項整治。

三、醫?；鸨O管改革“呂梁實踐”的成效

（一）人工智能審核，實現醫?；鸨O管的革新與優化

⒈人工智能審核提升了醫?；鸨O管的效率性、準確性。首先，人工智能審核系統的引入顯著提高了醫?；鸨O管的效率，其高速的數據處理能力使得審核可以瞬間完成，實現實時審查和是否拒付。這不僅有助于快速發現和阻止潛在的違規行為，還減輕了監管部門的工作負擔。其次，人工智能審核以總體數據為基礎，運用預定義的規則和算法，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人因素對審核過程的影響，保證了審核結果的準確性。同時，依托全病歷數據的審查模式，通過深入分析各數據變量之間的關聯，不僅包括了基金的收支和管理情況的審查，還擴展到了醫?；鸬暮戏ê秃侠硎褂脝栴}。這一綜合性的審查方法，使監管更全面、更精準。再次，人工智能審核進一步提升了線下稽核的精確性?；诖髷祿蛷碗s算法，能夠快速準確識別潛在違規模式和風險因素，有針對性地展開線下稽核，將重點精力聚焦在高風險案件上。這種精確性不僅有助于保障醫?；鸬陌踩?，也節省了監管機構的時間和資源，使其能夠更有效地應對復雜的監管挑戰。2022年9月，呂梁市醫療保障基金管理中心聯合某第三方技術服務機構，針對2022年1-5月份預警分析報告中問題整改情況進行了專項線下稽核，稽核對象為二級（含）以下定點醫療機構和違規預警金額超5萬的個別醫療機構。其中，32家定點醫療機構累計稽核違規病案454份，現場直接確認420份，確認率達到93%（見表1）。

⒉人工智能審核在醫?；鸨O管中的運用，抓住并化解了基金監管的根本矛盾。人工智能審核在醫?；鸨O管中的應用，變懲罰扣費為主的監管方式為以自律為主的監管方式，這無疑是一項革命性的舉措，不僅提高了監管的效率性和準確性，更抓住并化解了醫?；鸨O管的根本矛盾。加強對定點醫療機構臨床診療行為的引導和審核，通過強化事前、事中監管，切實落實定點醫療機構自我管理的主體責任。事前提醒預警，利用系統內完備的“兩庫”知識可以對醫師的診斷、用藥、處置等進行實時監測、及時預警提醒，從而減少不合理的醫?；鹬С?。呂梁某三甲醫院數據顯示：2022年1-6月份人工智能審核監管共處理311萬張處方，智能提示處方33萬張，金額占比4%，涉及金額3421萬元。其中采納7萬張，采納占比21%，采納涉及金額達到1110萬元。事中及時攔截糾正，區域醫院“全病歷+結算+進銷存”數據實時全量接入，實時識別過度醫療、醫保違規行為，實時攔截、拒付，避免了對醫?；鹪斐刹豢赏旎氐膿p失，避免了事后追責，事后懲罰。事后精準稽核，實時連續監測醫療服務各個環節，具備自動觸發細顆粒度現場稽核的能力，可以精準篩選出問題病案，為監管機構提供高效的靶向稽核支持。事前提醒預警、事中攔截糾正、事后精準稽核的全流程監管，幫助醫院自查自糾，將監管前置化，全面構筑不敢違規、不想違規、不能違規的一體化監管體系?？梢哉f，醫?；鹑斯ぶ悄軐徍讼到y有效化解了醫?；鸨O管的矛盾。

⒊人工智能審核優化完善了傳統監管模式。DRG支付傳統監管模式，只依賴結算清單進行DRG支付，采用簡單規則和異常點檢測的方式來對醫保結算清單做淺層次分組信息監管，主要包括：費用是否異常，診斷是否填寫，手術是否填寫，病案首頁、醫保清單信息是否一致，呼吸機使用時間是否填寫等，無法保證入組關鍵信息的真實性、準確性、診療合理性、邏輯一致性等要求，雖然規模大、效率高，但僅能實現對于醫?；鹜暾?、規范性監管，沒有實現全病歷的結合，無法實現對分組信息的深層次監管。傳統線下監管模式，實行人工抽檢，主要基于結算清單和臨床數據進行DRG支付，可以實現結合病歷信息做深層次的信息監管，但人力耗費大、監管效率低，無法實現大規模監管。人工智能醫保審核監管，基于全病歷的DRG分組關鍵信息深層次監管和“結算清單+臨床數據”，構建了由臨床數據解析到分組關鍵信息合理性、編碼合理性監管，再到DRG入組支付分析的全量化、深層次監管方案（見圖5）。

（二）人工智能審核，優化醫療服務與精細化醫保管理

⒈優化醫療行為，提高醫療服務水平。人工智能審核強化事前、事中監管，使診療行為科學化，醫保行為規范化，電子病歷檔案標準化，從而提高醫保合規水平，提升醫師診療水平，幫助醫師及時發現錯誤、及時糾正錯誤。人工智能審核，既能避免對醫?；鹪斐蓳p失，又可避免定點醫療機構、醫師被事后追責。同時，智慧化醫療服務引入智能輔助系統，針對基層門診場景覆蓋常見病種，自動推薦優選治療用藥方案，從而提高醫療診斷和治療的精確性和效率。借助電腦或智能移動終端，打通上級醫院優質資源向基層流動的通道，實現縱向醫療資源整合，形成基層診療服務閉環，提高基層首診率。

⒉精細化醫保管理，培育自主合規能力?！耙粋€完善的信息化監管平臺也是有效管理醫師個人行為的精細化體現?！薄搬t保數據+醫療數據+人工智能”能夠實現對醫師的精準數據畫像和定量分析，將醫?；鸬谋O管延伸細化至醫務人員的個人行為，真正做到對醫師日常醫療行為的全方位監管。AI賦能既強化了監管主體，也激發了監管客體自查、自糾、自我提升的積極性、主動性，能夠從根本上扼制違規行為。通過預警報告書提出問題、分析問題，有助于盡快解決問題并具體化到部門、科室、醫師，以明確自身整改方向、整改內容、整改方法?！癆I+個性化輔導”針對每一位醫師、藥師、醫技人員自動構建醫保合規知識圖譜，持續幫助監管客體提升醫保合規能力。

四、醫?；鸨O管改革“呂梁實踐”的經驗借鑒

（一）惠于數據建設更耕于數據建設

數據標準化是信息化、智能化的前提?！皼]有信息化的支撐，就無法將基金監管從人工抽單向全方位、全流程、全環節智能監控轉變?！贬t?；鸨O管創新的核心是“數據+算力+算法”?！皵倒葏瘟骸苯ㄔO促進大數據與政務服務的融合互動，為呂梁當地智慧化醫保監管奠定了重要基礎。因此，醫保數據的獲取和處理是實現醫?；鸨O管的重要環節。提高醫保數據的上傳率、標準化水平是適應現代醫?；鸨O管的必然需求。

作為監管客體，定點醫療機構應主動提高醫保數據的上傳率、標準化水平，保證醫保數據的質量和有效性，以更好地與人工智能審核相融合?！笆紫?，對醫療機構的基礎性數據進行統一和標準化，如疾病診斷、病區床號、醫療科室和醫生編碼，確保醫保能精確定位；其次，對醫保藥品、材料和診療庫數據進行統一和標準化，確保醫保能精確分析?！蓖瑫r，提供數據培訓和教育，以幫助醫療工作人員理解數據標準化和人工智能審核的重要性，培訓員工如何正確記錄和上傳數據，確保醫保數據的質量。擴充數據采集范圍，實現醫療數據的100%上傳，減少數據缺失、無效數據上傳等現象。另外，設立智能審核系統專管員，負責醫囑打包映射、接收、申訴、反饋等相關數據與人工智能審核監管的對接。

（二）推進“兩庫”建設的同步更新和本土化應用

創新醫保監管是一項持續性的系統工程，既要有明確的方向和重點，也要有精準的方略和步驟。智慧化醫?；鸨O管對當地“兩庫”建設起到了積極的推動作用，但“大數據分析主要依托第三方機構，難免因第三方機構缺少醫保政策和醫療專業知識而導致認識偏差，最終影響數據分析結果的精準性和可信度”。同時，“第三方機構出于保護知識庫和規則庫商業價值的考慮，智能審核執行過程中往往選擇不公開或不直接公開智能審核規則的具體配置和應用情況，導致審核規則內涵不明確，導致醫院報銷審核與醫保經辦機構之間信息不對稱以及執行層面存在不一致”。所以，這種推動也可能帶來一些潛在問題，形成對第三方機構的過度依賴。

2022年4月，國家醫保局印發的《醫療保障基金智能審核和監控知識庫、規則庫管理辦法（試行）》提出：“‘兩庫’建設和管理應當遵循科學合理、多方協商、公開透明、動態完善的原則?！币蚨?，醫保管理部門應該積極主動推進本地區“兩庫”建設，做好“兩庫”的同步更新和本地化應用。遵循科學合理、多方協商、公開透明、動態完善的原則，平衡“兩庫”建設的覆蓋面和精準度。一方面，采用多方建設模式。醫保協同衛健、藥監等部門，共同梳理“兩庫”的基礎功能模塊，如規則庫中的規則名稱、應用場景以及具體違規情形等要素。廣泛征求意見，針對專業性強、操作復雜的醫學診療和臨床路徑知識與規則、較為復雜的規則閾值設定等重點內容，組織多方進行學術論證、業務論證、行業論證，爭取形成最大共識。另一方面，“兩庫”建設應借鑒各地醫保飛行檢查、專項治理行動的稽核結果，針對某一階段欺詐騙保的新趨勢（如團伙作案、跨區域作案）、新手段（如篡改基因檢測結果）以及最新政策調整（如醫保目錄藥品限定支付條件）等，靈活配置“兩庫”中的知識和規則。

（三）通過“人機協同”使監管合力最大化

AI賦能醫保監管，在改變傳統的醫?；鸨O管模式的同時也成為了基金監管過程中一個十分重要主體。與此同時，醫?；鸨O管主體的部分工作也會發生一定變化，這就需要醫保局主動采取一定的措施與之配合，形成基金監管的最大合力。

首先，要積極主動學習智能審核系統。包括了解系統的功能與特點，探究其在醫保監管領域的應用范圍，明晰其具體處理流程，熟悉數據源和接口以及了解異常處理和反饋機制。其次，與第三方服務建立明確的合作框架，以確保雙方能夠無縫協同工作。要配合智能審核系統，積極建立相應的處理程序，根據系統數據、參考指標、參考閥值等進行等級判斷，然后啟動相應的處理程序，按照申報、初審、申訴、復審、終審、匯總等流程有序推進，形成科學完整的監管流程。再次，主動構建基金監管大數據分析機制。關注數據問題背后的政策效應和輿情反饋，開展飛行檢查涉嫌違規問題專項研究分析，從全省概況、二級及三級定點醫療機構違規問題情況、一級及以下定點醫療機構違規問題情況等層面，分析違規問題情形、違規問題金額、違規問題數量、違規問題判定、地域分布影響、定性定量影響、機構性質影響，對典型問題形成案例分析，抓住重點領域，深挖根源性問題。充分發揮智能監管大數據的潛力，為增強當地醫?；鸨O管的頂層設計提供依據，使監管合力最大化。

（四）確保醫保合規性與監管有效性的平衡

在監管的過程中，人工智能提供了一個準確、科學的答案，但它并不一定是最“完美”的答案。醫?；鸨O管需要綜合考慮各方面因素，以確保這份答案合情合理。當發現定點醫院存在醫保違規問題時，必須結合具體實際，綜合考慮醫院自身經濟狀況、床位利用率、患者來源、收入狀況等多方面因素，以更全面的視角分析違規問題，確保監管決策的有效性。

人工智能審核監管，在審核深度、審核維度、審核顆粒度上都有所強化，真正做到了讓監管“長牙”“帶電”，但是這給部分基層醫院或?？漆t院帶來了挑戰。一方面，基層醫院與區醫院、市醫院等相比，本身面臨很強的生存壓力。另一方面，基層醫院受自身條件等限制，可能會存在很多既有問題。因此，部分基層醫院可能存在非主動性違規的情況。對此，應明確醫保監管的主要目的是“以查促改”，提升醫院服務患者水平，使患者花合理的錢得到更好的診療服務。所以，人工智能審核監管的推進需要以分級診療制度作為基礎。通過建立“小病在基層醫院，大病到大醫院，雙向轉診就診”的分級診療制度，合理配置當地醫療資源，促進基本醫療衛生服務均等化。通過對患者的合理分流，增加基層醫院業務量，解決基層醫療機構的生存壓力，進而帶動基層醫療機構發展，提高基層醫療機構的診療水平和合規能力建設。同時，在人工智能使得審核監管獲得“質”的飛躍之后，也應該在審核結果運用上形成新的思考，區別違規行為的主動性與被動性，區別醫療腐敗行為與工作失誤等，并以此為基礎探究監管結果的合理運用。結合各定點醫療機構的實際情況，在審核結果與處罰之間設置合理的緩沖區間，促進醫院自改自糾，從而調動醫院積極性，提高醫?；鸨O管質量。

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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 “life-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 “life-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

（責任編輯：馬海龍）

收稿日期：2023-09-20

作者簡介：張園園，中共中央黨校（國家行政學院）黨的建設教研部碩士研究生，研究方向為國家治理。

①文中有關呂梁醫?；鸨O管相關數據均來自作者調研資料。

①DRG是Diagnosis Related Groups縮寫，即疾病診斷相關分組，是指根據病人年齡、性別、主要診斷、住院天數、疾病嚴重程度及合并癥等因素，將臨床特征及醫療資源的消耗相近病人分入同組，以組為單位打包確定價格、收費、醫保支付標準；DIP是Big Data Diagnosis-Intervention Packet縮寫，即大數據病組合，以大數據技術作為基礎，改變樣本推算總體的仿真、預測乃至精算模式，利用真實、全量數據客觀還原病種變化的顯示，通過對疾病共性特征乃至個性變化規律的發現，建立的病種組合體系。

②ICD是International Classification of Diseases縮寫，即國際疾病分類，由世界衛生組織主持編寫并發布的一種疾病分類方法，是衛生信息標準體系的重要組成部分，供世界范圍內的臨床研究、醫療監測、衛生事業管理部門應用。

①“兩庫”即知識庫和規則庫，知識庫是一個包含各種必要信息和依據的集合，這些信息可以包括醫療領域的專業知識、法律法規、醫保政策等；規則庫則是建立在知識庫基礎上的邏輯和參數的集合，其定義了各種情況下的行為標準、參考數值、判斷邏輯等。