导读

AI对医保违规风险进行事中审核与实时预警，从根源上提升管理成效，降低医院拒付、扣费情况发生。

近年来，国家医疗保障局围绕“建立管用高效的医保支付机制”这一目标，持续推进DRG／DIP支付方式改革的全覆盖，激发了医院主动控制成本、规避医保违规风险的动力，也对医院费用管理模式提出了更高要求。

针对医院实行新支付制度的需求与难点，惠每DRG／DIP医保控费系统以数据分析为核心，费用管理为重点，通过医生端的DRG／DIP入组预测、医保负面清单风险提示等事中干预，帮助医院从根源上控制费用增长的不合理因素，提高入组准确性，有效排除医保违规风险点，降低拒付、扣费情况发生。  

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行政法规、飞行检查……医保基金监管上升到新高度

国家在推进DRG／DIP支付方式改革的同时，持续加强医保基金监管的法治建设。2021年2月，国务院印发《医疗保障基金使用监督管理条例》，标志着我国医疗保障领域有了专门的行政法规，其后《医疗保障基金飞行检查管理办法（征求意见稿）》等文件陆续出台，明确了对医保基金违规行为的检查制度、行政处罚等，引导医疗机构依法、合理使用医疗保障基金。

根据《医疗保障基金使用监督管理条例》提出的基金使用规定，医院的医保违规行为可以梳理为：

分解住院、挂床住院；

违反诊疗规范过度诊疗、过度检查、分解处方、超量开药、重复开药；

重复收费、超标准收费、分解项目收费；

串换药品、医用耗材、诊疗项目和服务设施；

医疗保障基金支付的费用超出规定的支付范围；

诱导、协助他人冒名或者虚假就医、购药。

国家医保局自成立以来一直严厉打击医保违规行为，2018年至2021年10月共检查定点医药机构约234万家次，处理约100万家次，累计追回医保基金约506亿元。而全国多个省份在制定本地医保负面清单（由医院自行承担费用的清单）时也纳入了上述行为产生的医疗费用，为医院划定医保基金使用的行为标尺，推动医院建立相应的风险防范机制。

例如，《安徽省健康脱贫综合医疗保障负面清单》发布了10条医院承担费用的清单，包括“擅自提高收费标准、分解项目收费、私立项目收费而产生的费用”等。而医院应对医保基金的飞行检查，也需对标负面清单，定期检查院内医保基金使用情况，及时纠正医保基金使用不规范的行为。

医保违规行为的发生大多源自临床对政策文件的不理解，且缺乏行为发生过程的事中控制与监管；另外，医保检查涉及的医院信息系统多、信息面广，医院医保部门依靠人工进行审查不仅效率低下，也难以覆盖全部医保违规风险点。在此现状下，寻求行之有效的管理手段成为医院做好控费管理的迫切需求。

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从“管费用”到“管行为”AI助力实现医保违规风险事中监管

医院医保管理端的数据具有病种覆盖范围广、数据海量的特点，在DRG／DIP支付制度下，利用数据智能技术进行归因挖掘、风险拦截等，已成为医院控费管理的重要抓手。爱分析预计，2022年我国DRG／DIP信息化市场规模约为70亿元，同比增速将超过400％。

从医院医保基金监管的核心需求出发，惠每DRG／DIP医保控费系统根据医保负面清单、医院实际情况等建立了医保审核规则，在医生操作患者病历时，利用人工智能技术对患者全部诊疗信息进行整合、清洗、编码映射，实时对重复收费、超量收费、串换收费、超医保支付限定等风险进行排查与预警，并提供相关依据，助力违规行为的早发现、早纠正，解决医生对政策认知不足的问题，提升源头治理成效。

例如，针对患者“麻醉中监测”项目分解收费的情况，实时预警该病例医疗费用存在负面清单风险：“麻醉中监测”（编码330100015）不能再收取“心电监测”（编码310701022）费用。此外，系统通过整合患者诊疗数据实时预测费用超支风险，并提供详细项目费用帮助医生准确定位费用超支原因，从而及时调整诊疗方案，减少过度医疗检查、开药等，促进诊疗合理性与规范性。

针对医院精细化控费管理需求，系统基于负面清单审核规则自动统计医院存在医保违规行为的病例，为医保管理部门提供医保审核分析的精细化数据，提升医院医保违规信息数据筛查能力，帮助管理者直观掌握院内医保基金使用情况，精准剖析问题成因，对科室／医生行为进行管控，实现从“管费用”到“管行为”的事中监管。

系统后台的负面清单审核规则支持医院根据各地实际进行灵活调整，通过构建覆盖全面的审核规则知识库，有效拦截医保违规风险，降低医院拒付、扣费的情况发生。

【责任编辑：长青】

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       原文标题 : 医保违规处理约100万家次！医院控费“防线”须前移