首部医保基金监管条例出台,平安医保科技如何演绎“未来时”?

2021-04-03 maoguangwei 医谷网

医保基金是老百姓看病就医的“钱袋子”,有人却把它当成“唐僧肉”。2月19日,国务院发布我国首部医保监管条例《医疗保障基金使用监督管理条例》,向医保基金使

医保基金是老百姓看病就医的“钱袋子”,有人却把它当成“唐僧肉”。2月19日,国务院发布我国首部医保监管条例《医疗保障基金使用监督管理条例》,向医保基金使用与监管“亮重拳”。自2021年5月1日起施行后,我国医疗保障监管将踏入法制化轨道。

如何防止医保基金成为新的“唐僧肉”,是医保基金监管必须要破解的迷局。毫无疑问,信息化智能监管是医保部门的迫切需求,医保监管走向智能化时代也是大势所趋。作为医保信息化赛道上的重要一员,平安集团“大医疗生态圈”的核心成员平安医保科技,将如何演绎“未来时”?

“智慧医保”精细化要求更高

首次明确参保人员个人义务、定期向社会公开医保基金情况、规范基金监管形式、建立定点医药机构与人员等信用管理制度……这部不到两个月就将施行的《条例》,对医疗保障制度所涉及的医保、医疗、医药等运行链条上的重要环节都提出了监管措施,细化法律责任,并加大了惩戒力度。

值得注意的是,随着《条例》的出台,医保监管不断强化,“智慧医保”的精细化管理也有了更高的要求。《条例》明确建立全国统一的医保信息系统,通过共享数据,消弭跨统筹区域的信息断层。

我国医保统筹层次较低,尤其是城乡居民医保多为市级以下统筹,一些不法分子利用统筹地区之间经办机构信息系统不对接的罅隙,多地参保、重复就医,套取医保目录药品尤其是特慢病高价药品和高值医用耗材,转手倒卖,谋取不义之财。同时,这也造成各地医保基金规模和使用情况,与地方行政和经济实力高度绑定,出现各市县支付的起付线、封顶线、报销比例,以及定点目录完全不同的现象,每个地区都享受着差异巨大的医疗保障服务。

作为平安集团“大医疗生态圈”的核心成员,成立不到五年的平安医保科技已经在全国医保信息化平台建设赛道上领跑。借助平安集团得天独厚的“科技、数据、医疗、保险、金融”五大优势,平安医保科技正在为打造“系统+服务+运营”的智慧医保一体化平台而努力。

2019年5月,平安医保科技成功中标国家医疗保障局医疗保障信息平台建设工程中的国家医疗保障局医疗保障信息平台宏观决策大数据应用子系统、运行监测子系统的建设工程采购项目。之后,基于国家医保局平台的建设探索,又成功中标包括山东在内的共计19个省份的医保信息平台建设项目,同时在市级智慧医保平台建设项目中多有斩获。

截至目前,国家医保局“宏观决策大数据应用子系统”已通过初验,全国首个上线的省级智能监管系统“山东省医疗保障智能监管系统建设项目”一期率先在2020年11月正式交付。

“医保安全网”扎得更牢

我国拥有全球最大的医疗保障网,维系这张巨大“安全网”的是十数亿参保人员共同缴费形成的医保基金。但是,骗保、套取基金的行为防不胜防。仅2020,全国公安机关就侦办此类案件1396起,抓获犯罪嫌疑人1082名,追缴医保基金4亿多元。

去年底,媒体曝光安徽省太和县部分定点医疗机构诱导住院、虚假住院等问题,国家医保局等部门发文在全国范围开展定点医疗机构专项治理,集中打击欺诈骗保问题,引发社会高度关注。

2020年,仅在国家医保局的专项治理和飞行检查中,查处的违法违规医药机构就达39万家,追回的医保资金达223.1亿元,一些隐藏的漏损亦不在少数。

针对这类违规违法行为,《条例》加大对违法行为处罚力度、提高法律震慑力的同时,也指出要创新监督管理方式,推广使用信息技术,建立全国统一、高效、兼容、便捷、安全的医疗保障信息系统,实施大数据实时动态智能监控,并加强共享数据使用全过程管理,确保共享数据安全。

保障医保基金安全,加强基金监管,一直是国家医保局的重头戏。从2019年开始,国家及各地医保局就着力于加快“智慧医保”建设,借助信息化的力量实现医保基金“智能监管”。

医保监管走向智能化时代已是大势所趋,平安医保科技的“大数据AI风控系统”可谓迎在了政策风口上。这一系统利用AI技术识别数据异常,在其中识别骗保、作弊、违规等行为,极大提升了基金监管效率。

公司相关负责人介绍,该系统能够有效对诊疗行为进行全流程智能监控,解决传统事后人工审核带来的各种弊端。在整个就医流程中,针对事前预警、事中干预、事后智能化审核三个层面,大数据 AI 风控系统具有一套完整的优化原理和运作机制。

这套完整的运作机制中,相比传统的预先设定规则的智能审核系统,对算法应用、模型的强解释性等提出了不同程度的高要求。基于这一背景,平安医保科技大数据 AI 风控系统在算法设计、数据治理、系统架构等多个层面都进行了相应技术创新,以应对骗保场景的多样性。

目前,此风控系统已实现在全国多个省市的落地应用。接下来,平安医保科技大数据 AI 风控系统计划在识别准确性、模型运行性能、整体产品易用性等维度,逐步引入创新技术继续提升,并将风险识别的覆盖率提升到100%。

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