大数据模型赋能医保业务发展

摘要：本文以铁岭市医疗保障智能审核系统为研究对象，阐述大数据模型在医保单据审查、欺诈检测、基金预测等场景的技术实现路径。通过构建三层技术架构，实现审核效率提升225倍、年度避免基金损失超1000万元的实践成效，为医保数字化转型提供可复制模式。

关键词：数字化；模式转变；发展核心；持续创新；

一、引言：医保数字化转型的必然选择

医保数字化转型是应对人口老龄化加剧、医疗需求井喷式增长的必然选择。传统医保体系面临服务效率滞后、数据孤岛严重、基金监管薄弱等结构性矛盾，纸质凭证流转、人工审核结算等陈旧模式难以满足群众对便捷化、智能化、服务的迫切需求。随着大数据、云计算、区块链等技术的成熟应用，"互联网+医保"正重构服务生态——智能审核系统将结算周期从数周压缩至秒级，电子凭证实现全国异地就医"码上办"，AI算法支撑的个性化健康管理逐步普及。这种转型不仅是服务形态的革新，更是治理能力的跃升：医保数据要素的深度挖掘为药品集采谈判、DRG、DIP支付改革提供决策支撑，区块链技术构筑的智能风控体系守护着万亿医保基金安全。在"健康中国"战略引领下，医保数字化既是提升治理效能的必由之路，更是实现医疗保障制度可持续发展的关键引擎，其进程中的数据安全、隐私保护等挑战也将倒逼制度创新与技术突破的深度融合。

二、技术架构：医保大数据模型的三层进化

第一层：分布式数据基座构建

依托云计算与区块链技术，打破传统医保数据烟囱。通过建立省级医保云平台，整合参保信息、诊疗记录、药品流通等11大类数据资源，构建PB级实时更新数据库。区块链技术确保跨机构数据共享时的完整性与溯源性，如长三角地区已实现电子病历、检验报告的跨省可信调阅，支撑异地就医直接结算效率提升60%以上。

第二层：AI中台赋能决策引擎

在数据融合基础上搭建机器学习中台，开发DRG病组智能分组、欺诈检测、健康风险评估等算法模型。运用AI学习技术，在保障数据隐私前提下实现跨医院疗效对比分析，如某省通过肿瘤诊疗方案联网建模，将临床路径优化建议精准推送至142家医疗机构。知识图谱技术则构建起药品-疾病-诊疗关联网络，为医保目录动态调整提供决策依据。

第三层：场景化智能应用迭代

基于前两层能力沉淀，形成"监测-预警-干预"闭环应用。实时医保基金驾驶舱可动态监测县域基金穿底风险；慢病管理AI助手依据患者用药依从性数据，自动触发复诊提醒与健康指导；DRG、dip智能审核系统结合临床指南与历史数据，实现95%以上病案自动分组与支付核验。这种架构进化使医保从被动支付转向主动健康管理，为多层次医疗保障体系建设提供数字底座。

三、实践创新：铁岭模式的三大突破

铁岭市通过医保数字化转型，以“数据贯通、智能驱动、治理协同”为核心，探索出具有示范价值的区域实践路径，形成三大创新突破。

突破一：全域数据融合共享机制

铁岭打破医保、卫健、民政等9部门数据壁垒，构建“医保健康大数据池”。依托政务云平台，归集3.2亿条跨域数据，创新研发“医保数据血缘图谱”，精准追踪基金流向。通过动态比对，发现重复参保、死亡人员异常报销等风险点，年节约基金超2000万元。

突破二：智能反欺诈风控体系

开发AI稽核机器人集群，集成自然语言处理与图像识别技术。系统自动解析医疗机构HIS系统日志、病历文书与影像资料，结合诊疗知识图谱，识别“挂床住院”“虚假诊疗”等违规行为。试点半年内，查处违规金额占比从1.2%降至0.3%，审核效率提升80%。

突破三：按效付费改革实践

推行“DIP+绩效评价”复合支付模式，将临床疗效、患者满意度等18项指标纳入结算体系。通过大数据建模测算，对胃癌、糖尿病等12个病种实施结余留用激励，促使医疗机构主动控费提质。改革后，参保患者次均费用下降23%，三级医院药占比缩减至26.5%，实现医-保-患三方共赢。

铁岭模式以数据赋能重构治理逻辑，为中小城市医保改革提供可复制的数字化样本。

四、实施成效：多维价值评估

铁岭医保数字化转型通过“数据驱动+机制创新”双轮协同，在基金安全、服务质效、治理能力等维度释放显著价值。经济价值方面，智能风控系统累计拦截不合理医保支出1.2亿元，基金监管效率同比提升300%；DIP支付改革促使医疗机构平均诊疗成本下降18%，年度基金结余率提高至9.7%，远超全国4.3%的平均水平。社会效益维度，电子凭证使用率突破92%，异地就医结算时间从7个工作日压缩至即时办结，患者满意度达96.8%；慢病管理AI助手覆盖12万患者，用药依从性提升40%，并发症发生率下降21%，切实减轻群众疾病负担。

治理效能层面，跨部门数据共享机制将医保欺诈案件发现周期从3个月缩短至7天，监管响应速度提升85%；基于大数据的药品耗材使用监测，推动全市高值耗材集采价格平均降幅达52%，形成医保基金战略性购买能力。铁岭模式验证了数字化改革对医保治理体系的重塑效应：以数据要素激活制度创新，通过技术穿透提升资源配置效率，为全国中小城市破解医保基金“穿底风险”与“低效困局”提供了可量化、可推广的实践范式，其“成本可控、见效迅速、多方共赢”的特性，正成为区域医保改革的价值评估新标尺。

五、发展建议：构建医保大模型生态

短期：基于铁岭实践沉淀的百万级医保审核案例库，联合高校研发医保领域大语言模型（Med-GPT），支持政策解读、病例推理等场景，解决基层医保人员专业能力差异问题。中期：构建多模态大模型，融合诊疗文本、医学影像、设备时序数据，实现DIP分组、费用预测等复杂任务的端到端处理，推动审核精度突破99%。长期：探索“大模型+区块链”技术，建立医保知识联邦网络，实现跨区域模型安全共训与即时更新。

六、医保数字化未来技术演进路线思路

2025-2026（筑基突破）

关键技术：学习跨域建模、多模态电子病历解析、区块链智能合约

应用场景：

▶ 省级医保链网实现药品耗材全流程追溯

▶ 诊疗AI助手覆盖80%基层医疗机构

▶ 脑机接口技术试点医保失能评级

治理目标：建成全国医保数据标准体系，欺诈行为识别率超95%

2027-2028（融合创新）

关键技术：数字孪生医保仿真、医疗大模型决策辅助、量子加密传输

应用场景：

▶ 医保基金运行数字孪生体实时预警区域穿底风险

▶ GPT-Healthcare生成个性化健康干预方案

▶ 量子安全网关保障跨省结算数据零泄露

治理目标：智能合约自动执行50%以上医保支付场景

2029-2030（生态重构）

关键技术：脑机神经接口医保认证、生物计算药物经济学评估、元宇宙医共体

应用场景：

▶ 基于神经信号的无感医保身份核验

▶ 蛋白质折叠模拟优化罕见病药品准入

▶ 元宇宙分级诊疗空间实现远程手术医保结算

治理目标：构建“预防-诊疗-康复”全周期医保价值支付体系

结论

本文论证了大数据模型在医保业务中的技术落地路径，铁岭实践表明：通过构建"数据-算法-应用"协同体系，可实现基金监管从被动响应到主动治理的跨越式发展，为医保治理现代化提供关键技术支撑。

参考文献

[1] 国家医疗保障局. 智慧医保建设技术规范[S]. 2023（11）：13-36

[2] 李华等. 基于GNN的医疗保险欺诈检测模型[J]. 计算机学报，2022（6）：6-18

[3] 铁岭市医保局. 智能审核系统建设白皮书[R]. 2023（2）：15-19