多维度动态监管：防控医疗欺诈的商保经验
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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
内容整理：郑佳音
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。
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。
大数据在监管中的应用模式
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。
传统基于规则的审核引擎的监管能力有限
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（CMS）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。
商保公司经验：
构建多维动态分析，做好事后分析和前瞻性预测
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%。
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。
医保与商保在费用监管方面的合作模式
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：
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。
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。
第三是在模式创新方面，依托基本医疗保险，医保和商保进行课题研究和大数据实验室方面的合作，成果共享。
特别鸣谢
天普药业
赛诺菲
康缘药业
辉凌医药
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