医保基金智能监管平台构建与应用*

——李 木 高 伟 王泽阳 刘新平 崔有文

作为医院收入的重要组成部分，医保基金决定着医院的生存和发展。提高医院精细化管理水平，保障医保基金合理使用，是目前亟待解决的问题[1-3]。国务院《医疗保障基金使用监督管理条例》(国令第735号)[4]明确指出，要“创新监督管理方式，推广使用信息技术”。本研究以河北省人民医院医保工作为例，介绍了信息技术支持下的医保基金智能监管模式。

1 传统医保基金监管模式分析

传统医保基金监管模式下，医疗机构主要依靠医保管理部门人工抽检规避违规情况，后期由社保中心统一对医保数据展开核查，对疑似违规问题进行汇总并反馈给医疗机构。

该监管模式存在如下问题：(1)主要聚焦事后监管，缺乏事前和事中闭环监管链条[5-6]；(2)医院信息系统多、信息面广，主要依靠人工审查，效率低下，难以覆盖全部医保违规风险点；(3)医保政策专业性强，医护人员由于对医保政策理解偏差可能造成违规；(4)事后监管为被动监管，监督作用有限，无法及时制止不规范医疗行为，且由于拒付增加了患者负担，造成患者满意度下降。

2 医保基金智能监管模式

为解决传统医保基金监管模式存在问题，河北省人民医院依托信息技术，构建了医保基金智能监管平台。其总体架构分为数据层、审计服务层、应用层。数据层分为3部分：一是通过医院信息集成平台与数据中心整合医院信息系统(Hospital Information System，HIS)、电子病历系统(Electronic Medical Record，EMR)、实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System，LIS)、影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System，PACS)等业务系统数据；二是构建医保审计规则库；三是构建医保审计知识库。审计服务层是基于医保审计规则库与知识库对患者诊疗数据进行系统审计，包括对药品收费、材料收费、诊疗项目收费以及诊断合理性等进行规则校验。应用层是通过医保审计规则库开放的REST API服务接口嵌入HIS进行事前提醒、事中监控、事后稽核，并依托“智能审计引擎”对在院患者诊疗信息进行动态审计，完成违规医疗行为的智能监管和审计分析。如图1所示。

2.1 医保审计规则库与知识库构建

医保审计规则库与知识库是医保基金智能监管的核心，也是规范医疗行为的有力保障。该院以现有法律法规、政策规范、医药学知识、医保信息业务编码、管理规范等[7]为依据，结合医保基金监管部门飞行检查经验，构建医保审计规则库与知识库。审计对象包括职工医保、城乡农合医保、工伤医保、患者自费等，审计内容包括药品、耗材、诊疗项目、疾病诊断等。规则库支持年龄限定、性别限定、病种限定、手术限定、诊疗项目限定、频次限定、使用天数限定、二线用药限定、医嘱限定、单方不支付限定等条件的单独或组合配置。为满足审计要求，平台配置了高度灵活的“规则生成器”，可将复杂的审计规则通过工具翻译为计算机可识别的语言，通过在配置界面中设定各种参数及条件即可完成规则扩展，如图2所示。同时，依据医保违规行为的严重程度，将每条规则划分为定性和疑似两个级别，并确定其应用场景。规则库涵盖常规诊疗过程中可能出现的分解住院、重复收费、超标准收费、过度诊疗、过度检查、超量开药等违规情况，其具体构成如表1所示，部分规则示例如表2所示。各临床科室人员均可通过规则库与知识库查询并了解详细的审计规则。

图2 医保审计规则库配置界面示例

表1 医保审计规则库的构成

表2 医保审计规则库中的部分规则示例

2.2 医保智能审核

医保智能审核可为医保基金智能监管提供决策支持。在平台中定义不同级别规则的控制强度，通过开放接口将审核结果嵌入医生、护士工作站，以事前提醒、事中监控、事后稽核方式，全过程、全方位、多层级实时监控医疗服务行为。医保智能审核总体架构见图3。

图3 医保智能审核总体架构

2.2.1 事前提醒 在医生开立医嘱时，通过平台对医嘱合理性进行分析，并将结果以弹窗方式向医生实时反馈。

2.2.2 事中监控 每日定时自动审计所有在院患者诊疗数据，结果以科室为单位进行统计，自动分析违规行为和疑似违规行为，如分解住院审计、住院次数疑点分析、住院费用疑点分析等。临床医护人员可查看本科室审计结果明细，对发现问题及时修正。医保管理部门对于审计过程中的定性违规问题，进行现场解答并提出指导性建议，以规范医护人员诊疗行为。

在患者转科或出院时进行强制审核，如存在定性问题则不允许操作，直至违规项纠正完毕后方可执行。若平台发现异常则会阻断转科或出院操作，并弹窗提示，医护人员根据提示进行修正，患者出院或转科事中监控流程见图4。针对确实需要转科或出院的患者，科室负责人在平台填写特殊情况说明后进行操作，平台同时记录填写内容，以备管理部门核查。

图4 患者出院或转科事中监控流程

门诊医生开具处方用药环节，通过将规则嵌入门诊医生站，及时审计诊断用药是否符合医保基金监管要求，对于存在定性问题的情况进行阻断拦截，避免医保违规情况发生。

2.2.3 事后稽核 基于医保审核规则，对所有患者数据进行专项审计，如住院费用异常、住院频次异常、门诊频繁就诊、疑似体检住院等，平台将疑似违规问题自动反馈给医保管理部门，由医保管理部门合理调整医保审计规则，促进医保基金监管工作持续改进。

2.3 医保监管分析

医保监管分析可自动对管理部门关注的医保监控指标进行不同维度分析，如：全院医疗收费异常情况统计分析，科室违规记录处理情况统计分析，医疗项目违规占比统计分析，特殊情况转科或出院统计分析等。通过各维度指标分析，辅助管理人员制定相应监控规则，保障收费合理性。同时，可通过历史审计数据自动绘制对比图、趋势图、构成图等，向医院管理部门直观展示，从而帮助其制定管理策略，提高医保基金监管效果。

3 应用效果

3.1 完善了审计规则，有效阻断了违规行为

自2021年2月平台全面上线应用以来，该院不断完善医保审计规则库，共建立规则14 706条。通过患者转科或出院时的强制审核，及时拦截了违规问题，有效避免了违规扣款，实现了不合规事项的闭环管理。截至2021年底,累计阻断违规问题32 180次，涉及金额1 506.49万元，违规纠正率达94.38%。具体违规问题分类见表3。

表3 医保基金智能监管平台阻断违规问题分类

3.2 强化了指标监测，提升了精细化监管水平

通过筛查该院医保智能审核违规历史数据发现，违规问题主要集中在材料、药品、诊疗项目等方面，具体如表4所示。通过违规问题分析，该院进行针对性管控，有效减少了违规医疗行为的发生。统计数据显示，该院2021年全年医保拒付比例从1.14%下降至0.21%，院内重点监控指标医保目录外药品费用占比从第一季度的1.93%下降至第四季度的0.91%。

表4 医保智能审核违规问题占比前10统计

4 讨论

依托信息化手段构建医保基金智能监管平台，使医保监管从“人制”到“机制”，从“以罚代管”到“以防为主”，从“被动管理”转向“自主管控”，通过事前提醒、事中监管、事后稽核，实现了对医疗服务行为的全过程监管，有效减少了违规医疗行为的发生，提升了医疗机构的精细化管理水平。但与此同时，医保基金智能监管也存在一定问题：一是规则库不完善，规则库涉及内容广泛，需随政策法规和临床知识更新进行动态调整；二是智能审核停留在较低水平，部分患者病情复杂，智能审核结果可能出现偏差，当遇到特殊情况时需人工介入；三是智能监管系统与临床诊疗系统的集成水平有待提高。这提示未来医保基金智能监管可以从以下方面完善：

4.1 须构建分层级管理规则库

医疗机构应构建“分级、分类、分层”管理医保审计规则库，通过上下联动、信息互通，制定阶梯式管理方案；设置专项工作组，汇总智能审核结果，从医疗、信息、财务等层面分类探讨，依据知识搜集、规则编写、多方论证、审核发布等程序完善医保审计规则库，从而真正发挥规则库的导向作用，促进医保基金监管提质增效。

4.2 须完善多模型融合监控体系

随着医保支付方式改革的持续推进，按疾病诊断相关分组付费(Diagnosis Related Group，DRG)、区域点数法总额预算和按病种分值付费(Diagnosis Intervention Packet，DIP)等模式相继在各试点地区开展。医保基金智能监管应打破自身局限性，做到与DRG、DIP等付费方式互补，形成多层次、立体化的闭环监管体系。

4.3 须提高监管智能水平

医疗机构应利用人工智能技术深度挖掘数据潜能，自动读取、采集、分析医疗服务行为相关数据，形成基于卷积神经网络、全连接神经网络等多种神经网络及算法训练库，同时结合临床医护人员实际，减少对正常诊疗的不合理干预，提高医保智能审核效率和准确率，切实维护患者合法权益。

4.4 须强化与临床诊疗系统的集成

将智能监管系统与临床诊疗信息系统进行深度集成，主动进行智能提示与干预，这对医疗机构的信息化水平提出了较高要求。一方面，医疗机构需完善信息接口规范，提升数据治理能力，做好数据清洗和标准化，通过规范接口快速、准确地获取患者临床诊疗相关数据；另一方面，医疗机构需完善信息表述规范，使工作人员易于理解，从而帮助管理者更好地做出正确决策。