如何破解医保基金监管难题

摘      要：医疗保障基金是人民群众的“保命钱”“救命钱”，管好、用好医保基金，关系到我国医疗保障体系的健康持续发展，更关系到广大人民群众的切身利益。近年来，医疗保障基金规模大、业务链条长、使用主体多、风险点多、监管难度大与专业监管力量不足、监管手段有限、制度体系不完善之间的矛盾日益突出，欺诈骗保、过度诊疗、基金滥用等问题较多，医疗保障基金安全也受到挑战。因此，如何破解医疗保障基金监管难题，管好、用好百姓的“救命钱”，保证其安全、高效、可持续发展，是重要的社会问题。山西省吕梁市在医疗保障基金监管方面积极探索，应用人工智能技术（Artificial Intelligence，AI）创新机制，打出监管组合拳，筑牢基金使用安全“防火墙”，在提升医疗保障基金智能监管方面，取得了明显成效。一系列的创新探索，创造了医疗保障基金监管的“吕梁实践”，为破解医疗保障基金监管难题给出了“吕梁答案”，为推进我国医疗保障基金监管提供了“吕梁经验”。

关  键  词：医保基金；监管方式；“三医联动”；智能化

中图分类号：F840.684；C913.7 文獻标识码：A 文章编号：1007-8207（2024）02-0117-12

一、 医保基金监管改革“吕梁实践”的动因

（一）确保医保基金稳健运行，是关系我国医疗保障制度健康可持续发展的基本条件

医疗保障是党和国家减轻群众就医负担、增进民生福祉、维护社会和谐稳定的重要制度安排。党的十八大以来，医疗保障事业发展进入新阶段，我国已建立覆盖全民的基本医疗保障制度。截至2022年底，全国基本医疗保险参保人数达13.4亿，参保率稳定在95%以上。党的二十大报告提出：“深化医药卫生体制改革，促进医保、医疗、医药协同发展和治理。”可见，医保是“三医联动”的首位。医疗保障基金（以下简称医保基金）作为医疗保障制度的“血液”，在我国医疗保障事业发展中发挥了关键作用。它承载着减轻群众就医负担、增进民生福祉、维护社会和谐稳定的使命，为我国的全民医保制度提供了坚实的资金支持。因而，医保基金的稳健运行是确保医疗保障制度可持续发展的关键。2023年5月30日，《国务院办公厅关于加强医疗保障基金使用常态化监管的实施意见》（国办发〔2023〕17号）指出：“加强基金监管能力建设，综合运用多种监管方式，不断完善长效监管机制，加快构建权责明晰、严密有力、安全规范、法治高效的医保基金使用常态化监管体系，以零容忍态度严厉打击欺诈骗保、套保和挪用贪占医保基金的违法行为，坚决守住医保基金安全底线，实现好、维护好、发展好最广大人民根本利益。”2021年9月23日，国务院办公厅印发的《“十四五”全民医疗保障规划》也明确提出：“引入信息技术服务机构、会计师事务所、商业保险机构等第三方力量参与医保基金监管，提升监管的专业性、精准性、效益性。”

（二）医保基金传统监管模式面临多方面挑战，亟待进一步优化提升

⒈在传统医保基金监管模式下，人工审核存在标准把握不一致和方式滞后的问题。一方面，由于人工审核中存在对诊疗标准的中草药类、器械类诊疗项目等标准把握不一致，导致使用标准不明确，增加审核难度，造成监管力度不一致，提高了医保基金安全运行风险。另一方面，医疗领域具有高度专业性和现代性，不断涌现新的材料和技术，伴随而来的是新的违规行为。然而“我国的医保经办机构在开展监管审核工作时，大部分的监管审核切入点选择还是依靠审核工作人员的经验，对定点医疗机构上传的结算申请侧重在审核经常出现的普遍性问题”。因此，传统的基金监管模式在应对新的违规行为和技术应用方面就相对滞后。此外，互联网医疗的虚拟性质也为医保基金监管工作带来了更多的不确定性。随着互联网医疗的发展，一些新型的医疗服务和费用结构可能需要更加灵活和创新的监管方法，以确保医保基金的有效使用和安全性。

⒉传统医保基金监管模式较侧重于事后监管，存在监管后置和发挥作用有限的问题。传统医保基金监管主要以事后审核、抽样检查和飞行检查为主，是一种事后追责的监管方式。传统的医保病历审核是指监管人员手动抽检定点医疗机构的医保数据，将疑似违规问题现场整理并以书面形式告知医疗机构，要求其限期申诉和整改，然后再正式下发拒付文件，整个过程可能需要数月的时间。由于审核周期较长，加之医疗机构在实际临床工作中防止医保违规意识较弱，许多违规行为可能不断发生。同时，由于抽样检查覆盖范围有限，只涉及部分违规行为，而违规行为的收益通常大于成本，一些定点医疗机构可能持有“侥幸心理”，导致医保基金监管出现“漏网之鱼”，即一些定点医疗机构可能会在未经审核的情况下直接进入结算拨付流程，进而导致医保基金的流失，增加了医保基金的运行风险。这种事后、被动的监管方式未能触及监管问题的根本，对定点医疗机构的约束力有限，无法真正解决医保违规问题。因此，医保基金监管亟需改进。

二、医保基金监管改革“吕梁实践”的做法

（一）AI引领医保基金监管技术创新，实现全面场景化监管

⒈引入第三方技术监管力量，构建基于全病历内含解析的医保审核模型。建立“三方共审”的现代治理机制，整合行政监管、协议管理和社会智能监管以实现医保基金监管的专业化、精准化和高效化。实现对区域定点医院全病历、结算数据、进销存数据的全量覆盖、全部接入，全过程、实时风控，精准识别违规行为。构建全病历内含解析的医保审核模型，基于医学知识图谱、医学自然语言理解、诊断深度推理、大数据疾病画像等医学人工智能技术，对包括病历首页、入院记录、医嘱、病程、出院记录、检查、检验等31类医保结算数据，运用知识库、案例库进行多维度的深度审核。知识库包括医学知识、药学知识和医保知识，而案例库则主要来源于国家飞检案例、城市检查案例和医保管理经验案例。这一模型将为医保基金监管提供更为精确和全面的数据分析和识别工具，有助于提高监管效能和减少违规行为。

⒉AI助力医保基金监管，构建四大核心能力，实现全场景化监管。首要核心能力是“AI+医保合规性审核”，主要依托医保“三目录”（基本医疗保险药品目录、诊疗项目目录与医疗服务设施范围目录）和地方管理政策，以满足医保基金监管需求。与传统的结算清单和费用明细审核方式不同，其采用了一种基于全病历的医保审核方法，包括入院记录、病程记录、医嘱、检查、检验、手术记录等。截至2022年8月，基于医保“三目录”已经构建了18个大类和超过40000条细则的规则体系，规则覆盖率高达95%，违规检出准确率达到了90%。这一核心能力在医保基金监管中发挥了重要作用，提高了审核效率和准确性。第二大核心能力是“AI+诊疗合理性审核”，主要围绕价值医疗回归临床本质，打击过度医疗。该能力依托于AI和大数据，主动学习医学指南、临床路径等医学文献，构建过度诊疗医保审核，包括但不限于“低标准入院”“套餐式检查”“无指征检验”“非常规用药”“过度检查”“非常规检查”六大类审核功能。此外，其支持常见1000多种疾病诊断，覆盖10000多种临床药品使用规范，以及常见的400多项检查和600多项检验项目，以确保合理诊疗。第三大核心能力是“AI+欺诈骗保监管”，通过构建欺诈骗保监管模型，守护人民群众“救命钱”。依托“AI+大数据监管”引擎，对患者从入院到治疗、出院再到结算的全过程可能涉及的违规行为，运用大数据技术深度分析、挖掘數据，借助AI构建疾病画像，以准确判断并监管串换项目、虚假就医、冒名就医等异常费用和行为。在发现、识别和定位违规问题方面，这一能力表现出更高的准确率和更短的周期。如针对常见的糖尿病，形成涉及年龄分布、性别比例、就诊医院登记、特殊项目平均费用及占比、常见项目检查、单次住院总费用、平均住院次数、平均住院日等五十多项指标的大数据画像，在医保审核时可直接通过糖尿病画像分析患者信息、主要诊断、入院指征、检查项目等，进而识别出非常规的检查项目。第四大核心能力是“AI+DRG/DIP监管”，区别于传统基于诊断与医疗资源消耗映射匹配，基于全病历的诊断推理、诊断和手术选择、ICD智能编码等核心技术，构建DRG/DIP深层次监管模型，对DRG/DIP支付下“低码高编”等新型违规行为形成有效监管。

（二）事前预警、事中拦截、事后精准稽核，实现全流程化监管

⒈事前预警自律。“吕梁实践”形成了一整套涉及定点医疗机构、医保部门以及第三方技术服务机构的完整、科学的事前预警流程。在患者接受诊疗服务的同时实现诊疗数据的实时上传，通过数据分析对相关问题进行汇总并生成预警报告，从而及时反馈被监管对象进行约谈整改（见图1）。

⒉事中拦截纠正。通过构建事中“防火墙”，实时反馈和拦截异常违规行为。这一过程发生在患者接受诊疗服务并上传数据后支付结算前，借助人工智能医保审核系统，在事中进行控制、拦截异常的违规行为（见图2）。目前，事中“防火墙”可以覆盖重复收费、分解收费、超额次收费、限价格、单日限数量、支付限制天数、诊疗项目限定数量、项目组合限定频次、无关联项目单独收费等25种违规场景，准确率高达99.5%。

⒊事后精准稽核。包括常态化的“专项辅导”和“线下精准打击”，以协助医保基金监管取得更好的成效。在“专项辅导”方面，实时发现各类异常现象，针对每类问题制定改善方案并持续辅导改进。利用PDCA管理方法（即按计划、执行、检查、处理四个阶段循环不止地进行全面质量管理），从问题发现、整改、检查和处理构成完整闭环，引导定点医疗机构医保基金使用行为良性发展（见图3）。

在“线下精准打击”方面，通过“串换项目”“冒名就医”“虚假就医”等欺诈骗保模型，从宏观、微观两个方面实时、精准识别异常行为，提高线下专项行动的精准性，实现对恶意违规的“零容忍”（见图4）。

（三）多措并举、多方发力，实现医保基金监管效力最大化

在引入第三方技术监管力量建立人工智能审核平台的基础上，吕梁市医保基金监管部门坚持多措并举，多方发力，继续强化基金监管力度，构筑起全链条、全领域、全过程、闭环式基金监

管防线。一方面，建立“基金预算-运行分析-稽核审核-绩效评估”闭环式基金管理，加强基金预算和协议管理，坚持“以收定支、收支平衡、略有结余”总额预算编制原则，科学、规范地编制基金预算方案。建立基金运行分析制度，对次均费用、收支增减等重点指标进行监测，做到月分析、季研判。坚持基金稽核检查，通过常态化日常稽核审核、突击性飞行检查、大数据智能监控等对定点医疗机构协议履行、政策落实等进行监督检查，实现日常稽核、自查自纠和抽查复核“三个全覆盖”。建立基金使用绩效评价体系，制定对医保经办机构、定点医疗机构、定点零售药店、大病保险商保公司的绩效考评方案，将年末考核转变成全周期日常考核，考核结果与年终清算、保证金退还、协议续签等挂钩。另一方面，建立吕梁市医保基金监管工作联席会议制度。建立吕梁市医保基金监管工作联席会议制度，由医保、卫生健康、市场监管、公安等16个部门组成，定期召开部门联席会议，强化部门协作，统筹协调工作，形成监管合力。同时开展专项行动。一是联合打击欺诈骗保行为。组织全覆盖检查，2022年1月1日至2023年1月5日，累计检查定点医药机构4550家，检查率100%，处理3784家，共追回医保资金843.9万元，行政罚款26.28万元。二是开展2021年度基金监管存量问题“清零行动”，追回医保资金1448.18万元。三是强化行刑衔接、行纪衔接，累计向公安机关移送案件5起，并在部分县由纪委监委牵头开展医疗领域欺诈骗保专项整治。

三、医保基金监管改革“吕梁实践”的成效

（一）人工智能审核，实现医保基金监管的革新与优化

⒈人工智能审核提升了医保基金监管的效率性、准确性。首先，人工智能审核系统的引入显著提高了医保基金监管的效率，其高速的数据处理能力使得审核可以瞬间完成，实现实时审查和是否拒付。这不仅有助于快速发现和阻止潜在的违规行为，还减轻了监管部门的工作负担。其次，人工智能审核以总体数据为基础，运用预定义的规则和算法，既消除了样本与总体之间的误差，也消除了主观判断和审查员个人因素对审核过程的影响，保证了审核结果的准确性。同时，依托全病历数据的审查模式，通过深入分析各数据变量之间的关联，不仅包括了基金的收支和管理情况的审查，还扩展到了医保基金的合法和合理使用问题。这一综合性的审查方法，使监管更全面、更精准。再次，人工智能审核进一步提升了线下稽核的精确性。基于大数据和复杂算法，能够快速准确识别潜在违规模式和风险因素，有针对性地展开线下稽核，将重点精力聚焦在高风险案件上。这种精确性不仅有助于保障医保基金的安全，也节省了监管机构的时间和资源，使其能够更有效地应对复杂的监管挑战。2022年9月，吕梁市医疗保障基金管理中心联合某第三方技术服务机构，针对2022年1-5月份预警分析报告中问题整改情况进行了专项线下稽核，稽核对象为二级（含）以下定点医疗机构和违规预警金额超5万的个别医疗机构。其中，32家定点医疗机构累计稽核违规病案454份，现场直接确认420份，确认率达到93%（见表1）。

⒉人工智能审核在医保基金监管中的运用，抓住并化解了基金监管的根本矛盾。人工智能审核在医保基金监管中的应用，变惩罚扣费为主的监管方式为以自律为主的监管方式，这无疑是一项革命性的举措，不仅提高了监管的效率性和准确性，更抓住并化解了医保基金监管的根本矛盾。加强对定点医疗机构临床诊疗行为的引导和审核，通过强化事前、事中监管，切实落实定点医疗机构自我管理的主体责任。事前提醒预警，利用系统内完备的“两库”知识可以对医师的诊断、用药、处置等进行实时监测、及时预警提醒，从而减少不合理的医保基金支出。吕梁某三甲医院数据显示：2022年1-6月份人工智能审核监管共处理311万张处方，智能提示处方33万张，金额占比4%，涉及金额3421万元。其中采纳7万张，采纳占比21%，采纳涉及金额达到1110万元。事中及时拦截纠正，区域医院“全病历+结算+进销存”数据实时全量接入，实时识别过度医疗、医保违规行为，实时拦截、拒付，避免了对医保基金造成不可挽回的损失，避免了事后追责，事后惩罚。事后精准稽核，实时连续监测医疗服务各个环节，具备自动触发细颗粒度现场稽核的能力，可以精准筛选出问题病案，为监管机构提供高效的靶向稽核支持。事前提醒预警、事中拦截纠正、事后精准稽核的全流程监管，帮助医院自查自纠，将监管前置化，全面构筑不敢违规、不想违规、不能违规的一体化监管体系。可以说，医保基金人工智能审核系统有效化解了医保基金监管的矛盾。

⒊人工智能审核优化完善了传统监管模式。DRG支付传统监管模式，只依赖结算清单进行DRG支付，采用简单规则和异常点检测的方式来对医保结算清单做浅层次分组信息监管，主要包括：费用是否异常，诊断是否填写，手术是否填写，病案首页、医保清单信息是否一致，呼吸机使用时间是否填写等，无法保证入组关键信息的真实性、准确性、诊疗合理性、逻辑一致性等要求，虽然规模大、效率高，但仅能实现对于医保基金完整性、规范性监管，没有实现全病历的结合，无法实现对分组信息的深层次监管。传统线下监管模式，实行人工抽检，主要基于结算清单和临床数据进行DRG支付，可以实现结合病历信息做深层次的信息监管，但人力耗费大、监管效率低，无法实现大规模监管。人工智能医保审核监管，基于全病历的DRG分组关键信息深层次监管和“结算清单+临床数据”，构建了由临床数据解析到分组关键信息合理性、编码合理性监管，再到DRG入组支付分析的全量化、深层次监管方案（见图5）。

（二）人工智能审核，优化医疗服务与精细化医保管理

⒈优化医疗行为，提高医疗服务水平。人工智能审核强化事前、事中监管，使诊疗行为科学化，医保行为规范化，电子病历档案标准化，从而提高医保合规水平，提升医师诊疗水平，帮助医师及时发现错误、及时纠正错误。人工智能审核，既能避免对医保基金造成损失，又可避免定点医疗机构、医师被事后追责。同时，智慧化医疗服务引入智能辅助系统，针对基层门诊场景覆盖常见病种，自动推荐优选治疗用药方案，从而提高医疗诊断和治疗的精确性和效率。借助电脑或智能移动终端，打通上级医院优质资源向基层流动的通道，实现纵向医疗资源整合，形成基层诊疗服务闭环，提高基层首诊率。

⒉精细化医保管理，培育自主合规能力。“一个完善的信息化监管平台也是有效管理医师个人行为的精细化体现。”“医保数据+医疗数据+人工智能”能够实现对医师的精准数据画像和定量分析，将医保基金的监管延伸細化至医务人员的个人行为，真正做到对医师日常医疗行为的全方位监管。AI赋能既强化了监管主体，也激发了监管客体自查、自纠、自我提升的积极性、主动性，能够从根本上扼制违规行为。通过预警报告书提出问题、分析问题，有助于尽快解决问题并具体化到部门、科室、医师，以明确自身整改方向、整改内容、整改方法。“AI+个性化辅导”针对每一位医师、药师、医技人员自动构建医保合规知识图谱，持续帮助监管客体提升医保合规能力。

四、医保基金监管改革“吕梁实践”的经验借鉴

（一）惠于数据建设更耕于数据建设

数据标准化是信息化、智能化的前提。“没有信息化的支撑，就无法将基金监管从人工抽单向全方位、全流程、全环节智能监控转变。”医保基金监管创新的核心是“数据+算力+算法”。“数谷吕梁”建设促进大数据与政务服务的融合互动，为吕梁当地智慧化医保监管奠定了重要基础。因此，医保数据的获取和处理是实现医保基金监管的重要环节。提高医保数据的上传率、标准化水平是适应现代医保基金监管的必然需求。

作为监管客体，定点医疗机构应主动提高医保数据的上传率、标准化水平，保证医保数据的质量和有效性，以更好地与人工智能审核相融合。“首先，对医疗机构的基础性数据进行统一和标准化，如疾病诊断、病区床号、医疗科室和医生编码，确保医保能精确定位；其次，对医保药品、材料和诊疗库数据进行统一和标准化，确保医保能精确分析。”同时，提供数据培训和教育，以帮助医疗工作人员理解数据标准化和人工智能审核的重要性，培训员工如何正确记录和上传数据，确保医保数据的质量。扩充数据采集范围，实现医疗数据的100%上传，减少数据缺失、无效数据上传等现象。另外，设立智能审核系统专管员，负责医嘱打包映射、接收、申诉、反馈等相关数据与人工智能审核监管的对接。

（二）推进“两库”建设的同步更新和本土化应用

创新医保监管是一项持续性的系统工程，既要有明确的方向和重点，也要有精准的方略和步骤。智慧化医保基金监管对当地“两库”建设起到了积极的推动作用，但“大数据分析主要依托第三方机构，难免因第三方机构缺少医保政策和医疗专业知识而导致认识偏差，最终影响数据分析结果的精准性和可信度”。同时，“第三方机构出于保护知识库和规则库商业价值的考虑，智能审核执行过程中往往选择不公开或不直接公开智能审核规则的具体配置和应用情况，导致审核规则内涵不明确，导致医院报销审核与医保经办机构之间信息不对称以及执行层面存在不一致”。所以，这种推动也可能带来一些潜在问题，形成对第三方机构的过度依赖。

2022年4月，国家医保局印发的《医疗保障基金智能审核和监控知识库、规则库管理办法（试行）》提出：“‘两库’建设和管理应当遵循科学合理、多方协商、公开透明、动态完善的原则。”因而，医保管理部门应该积极主动推进本地区“两库”建设，做好“两库”的同步更新和本地化应用。遵循科学合理、多方协商、公开透明、动态完善的原则，平衡“两库”建设的覆盖面和精准度。一方面，采用多方建设模式。医保协同卫健、药监等部门，共同梳理“两库”的基础功能模块，如规则库中的规则名称、应用场景以及具体违规情形等要素。广泛征求意见，针对专业性强、操作复杂的医学诊疗和临床路径知识与规则、较为复杂的规则阈值设定等重点内容，组织多方进行学术论证、业务论证、行业论证，争取形成最大共识。另一方面，“两库”建设应借鉴各地医保飞行检查、专项治理行动的稽核结果，针对某一阶段欺诈骗保的新趋势（如团伙作案、跨区域作案）、新手段（如篡改基因检测结果）以及最新政策调整（如医保目录药品限定支付条件）等，灵活配置“两库”中的知识和规则。

（三）通过“人机协同”使监管合力最大化

AI赋能医保监管，在改变传统的医保基金监管模式的同时也成为了基金监管过程中一个十分重要主体。与此同时，医保基金监管主体的部分工作也会发生一定变化，这就需要医保局主动采取一定的措施与之配合，形成基金监管的最大合力。

首先，要积极主动学习智能审核系统。包括了解系统的功能与特点，探究其在医保监管领域的应用范围，明晰其具体处理流程，熟悉数据源和接口以及了解异常处理和反馈机制。其次，与第三方服务建立明确的合作框架，以确保双方能够无缝协同工作。要配合智能审核系统，积极建立相应的处理程序，根据系统数据、参考指标、参考阀值等进行等级判断，然后启动相应的处理程序，按照申报、初审、申诉、复审、终审、汇总等流程有序推进，形成科学完整的监管流程。再次，主动构建基金监管大数据分析机制。关注数据问题背后的政策效应和舆情反馈，开展飞行检查涉嫌违规问题专项研究分析，从全省概况、二级及三级定点医疗机构违规问题情况、一级及以下定点医疗机构违规问题情况等层面，分析违规问题情形、违规问题金额、违规问题数量、违规问题判定、地域分布影响、定性定量影响、机构性质影响，对典型问题形成案例分析，抓住重点领域，深挖根源性问题。充分发挥智能监管大数据的潜力，为增强当地医保基金监管的顶层设计提供依据，使监管合力最大化。

（四）确保医保合规性与监管有效性的平衡

在监管的过程中，人工智能提供了一个准确、科学的答案，但它并不一定是最“完美”的答案。医保基金监管需要综合考虑各方面因素，以确保这份答案合情合理。当发现定点医院存在医保违规问题时，必须结合具体实际，综合考虑医院自身经济状况、床位利用率、患者来源、收入状况等多方面因素，以更全面的视角分析违规问题，确保监管决策的有效性。

人工智能审核监管，在审核深度、审核维度、审核颗粒度上都有所强化，真正做到了让监管“长牙”“带电”，但是这给部分基层医院或专科医院带来了挑战。一方面，基层医院与区医院、市医院等相比，本身面临很强的生存压力。另一方面，基层医院受自身条件等限制，可能会存在很多既有问题。因此，部分基层医院可能存在非主动性违规的情况。对此，应明确医保监管的主要目的是“以查促改”，提升医院服务患者水平，使患者花合理的钱得到更好的诊疗服务。所以，人工智能审核监管的推进需要以分级诊疗制度作为基础。通过建立“小病在基层医院，大病到大医院，双向转诊就诊”的分级诊疗制度，合理配置当地医疗资源，促进基本医疗卫生服务均等化。通过对患者的合理分流，增加基层医院业务量，解决基层医疗机构的生存压力，进而带动基层医疗机构发展，提高基层医疗机构的诊疗水平和合规能力建设。同时，在人工智能使得审核监管获得“质”的飞跃之后，也应该在审核结果运用上形成新的思考，区别违规行为的主动性与被动性，区别医疗腐败行为与工作失误等，并以此为基础探究监管结果的合理运用。结合各定点医疗机构的实际情况，在审核结果与处罚之间设置合理的缓冲区间，促进医院自改自纠，从而调动医院积极性，提高医保基金监管质量。

【参考文献】

［1］国家医疗保障局.2022年全国医疗保障事业发展统计公报［EB/OL］.国家医疗保障局网，http：//www.nhsa.gov.cn/art/2023/7/10/art_7_10995.html.

［2］国务院办公厅印发《国务院办公厅关于加强医疗保障基金使用常态化监管的实施意见》［EB/OL］.中国政府网，https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202305/content_6883812.htm.

［3］国务院办公厅印发“十四五”全民医疗保障规划［EB/OL］.中国政府网，https：//www.gov.cn/zhengce/content/2021-09/29/content_5639967.htm.

［4］倪沪平.从供需双方角度谈互联网时代医保发展［J］.中国医疗保险，2018（6）：8-10.

［5］张玉佼.成都市双流区“三审并举”医保基金监管的案例研究［D］.成都：电子科技大学硕士学位论文，2018：16.

［6］李雅萍.筑牢监管防线 护住百姓“救命钱”——我市织医保基金监管网纪事［N］.吕梁日报，2023-01-05（03）.

［7］譚思然，蒲川.实现医保对医疗行为监管模式转变的路径思考［J］.中国卫生事业管理，2018（7）：507-508+524.

［8］海韵.悟透建设智慧医保的时代担当［J］.中国医疗保险，2022（3）：37-40.

［9］王海阳，严雪峰.智能化提升医保监管效能的实践探索与思考——以无锡市为例［J］.中国医疗保险，2017（9）：43-46.

［10］高泽勋.“大数据+医保基金监管”新模式［J］.中国医疗保险，2022（4）：30-33.

［11］李天俊，滕世伟，杨华，等.新时期优化医保智能审核系统的建议与思考［J］.中国医疗保险，2022（6）：70-73.

［12］国家医疗保障局.关于印发《医疗保障基金智能审核和监控知识库、规则库管理办法（试行）》的通知［EB/OL］.国家医疗保障局网，http：//www.nhsa.gov.cn/art/2022/4/7/art_37_8067.html.

［13］段秀秀.医保智能监控系统知识库、规则库建设的分析研究［J］.中国医疗保险，2022（9）：88-93.

［14］梅亦.江西省医保监测机构建设的实践与思考［J］.中国医疗保险，2022（6）：12-16.

How to Solve the Problem of China’s Medical Insurance Fund Supervision

——Analysisases Based on the “Three-Medical-Reform” and Artificial Intelligence Review in Lvliang City， Shanxi Province

Zhang Yuanyuan

Abstract：Medical insurance fund is “life-saving money” of the people.Effectively managing and utilizing medical insurance fund is crucial for the sustainable development of China’s healthcare security system and the well-being of the general public.In recent years，the contradictions have become increasingly prominent between the large scale of medical insurance fund，the complexity of the business chain，the multitude of stakeholders，the numerous risk factors，and the challenges in supervision due to insufficient specialized regulatory personnel， limited regulatory tools，and an imperfect institutional framework.The security of medical insurance fund is under threat.Therefore，solving the supervision problem of medical insurance fund and ensuring the prudent and efficient use of this “life-saving money” have become significant social concerns.Lvliang City in Shanxi Province has actively explored the supervision of medical insurance fund，employing Artificial Intelligence（AI）technology， innovating mechanisms，employing a combination of regulatory measures，and building a secure “firewall” for fund usage.Significant progress has been made in enhancing intelligent supervision of medical insurance fund.It can be said that a series of innovative explorations have created the “Lvliang Practice” of medical insurance fund supervision，providing a “Lvliang Solution” to the challenges of medical insurance fund supervision and offering the “Lvliang Experience” for promoting the supervision of medical insurance fund.

Key words：medical insurance fund；supervision method；“three-medical-reform”；intelligent

（责任编辑：马海龙）

收稿日期：2023-09-20

作者简介：张园园，中共中央党校（国家行政学院）党的建设教研部硕士研究生，研究方向为国家治理。

①文中有关吕梁医保基金监管相关数据均来自作者调研资料。

①DRG是Diagnosis Related Groups缩写，即疾病诊断相关分组，是指根据病人年龄、性别、主要诊断、住院天数、疾病严重程度及合并症等因素，将临床特征及医疗资源的消耗相近病人分入同组，以组为单位打包确定价格、收费、医保支付标准；DIP是Big Data Diagnosis-Intervention Packet缩写，即大数据病组合，以大数据技术作为基础，改变样本推算总体的仿真、预测乃至精算模式，利用真实、全量数据客观还原病种变化的显示，通过对疾病共性特征乃至个性变化规律的发现，建立的病种组合体系。

②ICD是International Classification of Diseases縮写，即国际疾病分类，由世界卫生组织主持编写并发布的一种疾病分类方法，是卫生信息标准体系的重要组成部分，供世界范围内的临床研究、医疗监测、卫生事业管理部门应用。

①“两库”即知识库和规则库，知识库是一个包含各种必要信息和依据的集合，这些信息可以包括医疗领域的专业知识、法律法规、医保政策等；规则库则是建立在知识库基础上的逻辑和参数的集合，其定义了各种情况下的行为标准、参考数值、判断逻辑等。