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www.85058.com:多维度动态监管:防控医疗欺诈的商

发布时间:2019-11-24 13:40编辑:互联网资讯浏览(81)

    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。

    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

    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。

    内容整理:郑佳音

    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。

    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。

    医保智能监控的发展历程

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    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。

    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。

    新时代背景下的新形势

    大数据在监管中的应用模式

    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。

    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。

    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。

    传统基于规则的审核引擎的监管能力有限

    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。

    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。

    多纬度数据的采集及应用助力智能监控

    商保公司经验:

    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。

    构建多维动态分析,做好事后分析和前瞻性预测

    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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    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。

    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%。

    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。

    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。

    智能监控引擎标志大数据监控时代的到来

    医保与商保在费用监管方面的合作模式

    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。

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    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。

    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:

    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。

    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。

    新技术的应用将逐渐成为趋势

    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。

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