用大数据为医保基金平稳运行筑起护城河

医保基金作为百姓的“救命钱”，其收入与支出的变动时刻牵动着人们的心。

根据人社部、国家医保局发布的统计数据，在2014年，医保收入9687亿元，支出8134亿元，随后的几年中，医保压力不断增大。到2018年，医保支出增速为22．08％，医保收入增速为17．61％。两条增速曲线交叉，医保支出增速第一次超过了医保收入增速。这也意味着如果任凭医保基金如此发展，医保支出将在2023年超过医保收入，医保基金运行开始收不抵支。

（医保的收入与支出）

面对医保基金困局，国家医保局临危受命。2018年5月31日，国家医保局成立。医保基金监管是国家医保局的重要任务。在此之前，医保基金被非法套取和浪费，国家医保局成立后通过打击欺诈骗保、畅通举报投诉渠道等一系列工作，规范医保基金的运行。

据国家医保局发布的《2019年医疗保障事业发展统计快报》，2019年各级医保部门共现场检查定点医药机构81．5万家，查处违法违规违约医药机构26．4万家，全年共追回资金115．56亿元。医保反欺诈以及基金平稳运行的实际需求促使创新医保基金监管方式势在必行。

医保基金监管3．0时代的痛点

关于医保基金的监管方式，可以划分为三个阶段。

2010年以前，以人工现场排查为主要手段的监管方式属于医保基金监管1．0时代。2010年以后，以信息化监管为主要手段的方式属于医保基金监管2．0时代。2015年以后，以大数据、人工智能为主要监管手段的方式属于医保基金监管3．0时代。

（医保基金监管方式发展变化）

2010年以前，是医保基金监管1．0时代。这个阶段，监管机构通常使用抽查、人工现场排查等手段进行监管。但是，人工稽查存在覆盖率低、效率低、工作量大、追缴难度大、核查周期长等缺点，医保控费效果有限。

2010年前后，随着互联网技术与信息化的发展，各地医保部门开始试点使用信息化手段，医保基金监管进入2．0时代。相比于依靠人工监管，信息化监管方式稽核效率大大提升。但是，药品滥用、伪造病历、欺诈骗保等行为仍未缓解，事后追缴工作仍是难题，医保部门继续探索更加创新、合理的监管方式。

2015年后，大数据、人工智能等技术逐渐在医疗领域应用，为医保智能监控提供了新思路，医保基金监管进入3．0时代。大数据、人工智能技术的应用，使医保基金监管的关键词变为“智能精细化监管、实时动态监测、医保全流程监管”。依靠大数据技术与人工智能技术，监管部门加强了对违规行为的识别能力、追缴能力、处罚能力。

多年来，医保监管方式的发展极为迅速，但同时也面临着更迫切的需求。由于人口结构变化，医疗水平提升，各类新型诊疗项目和手段快速迭代，医保基金收支不平衡的压力日益变大，迫切需要对医保基金收支余情况进行实时监控、趋势预测，以支持医保资源统筹安排。

这是一项具有较高专业性门槛的工作。太平洋医疗健康管理有限公司（以下简称“太平洋医疗健康”）相关专家示：“由于全国各地的医保政策、参保水平、报销范围等大不相同，各地医保基金监管重点也有较大差异，属地差异化较大。第二，医保数据部署分散，参保人数据、收支统计数据、医院数据等海量数据的整合衔接、共享共用存在专业和技术门槛。第三，各类政策的组合落地会对基金运行产生直接影响，如何精准有效量化政策变动对医保基金运行产生的直接和长远影响需要政策制定者及监管部门统筹规划。”

2019年2月26日，国家医保局发布《关于做好2019年医疗保障基金监管工作的通知》，强调开展监管方式创新试点，积极引入第三方力量，借助信息化建设构建大数据智能化医疗费用监管体系。

在此背景下，太平洋医疗健康作为中国太保在医疗健康领域的专业子公司，凭借中国太保服务国家医改、参与医保经办23年所积累的丰富经验和风控优势，入局医保基金创新监管领域。

太平洋医疗健康的先天优势和战略考量

研发医保基金运行大数据风控平台，太平洋医疗健康经过了多重考虑。

太平洋医疗健康相关负责人表示：“统筹医保大数据基础设施建设，将医保数据集中在一个架构下，并根据相应的规则进行系统化开发，有利于对医保基金未来的筹资、风控、支出进行合理化设计，切实发挥医保基金保障民生、服务民生的作用。”

多年来，中国太保以“保险＋服务＋科技”的方式全面参与国家多层次医疗保障体系建设。截至当前，中国太保在26个省市、超过90个地区承办260余个政府合作医保项目，太平洋医疗健康相关负责人表示，医保经办正从“传统出纳型经办”向“管家型经办服务”演变，对医保经办的精细化管理、医保基金的智能化监管提出更高要求，医保基金控费、监管是做好医保经办业务的天然需求，与医保基金管理部门的诉求不谋而合。

同时，大数据应用使商业健康保险、基本医保在风控、服务等领域协同延伸，共同促进多层次医疗保障体系的建设，在统一的规则引擎和大数据模型的基础上，基本医保、商保的理赔审核也将更加精准智能；同时，对基本医保数据的深度分析，也将对商保公司的产品研发、定价、理赔规则优化等方面发挥长期性的价值。

医保经办业务的实际需求、赋能商保的潜在技术价值、服务民生保障的社会使命，研发医保基金运行大数据风控平台对太平洋医疗健康来说，一举三得。

中国太保二十余年的医保经办经验使太平洋医疗健康在政府医保管理、政策把握、基金监管诉求等方面的理解更为深刻，太平洋医疗健康在医保基金智能化监管方面拥有先天优势。

在大数据研发方面，太平洋医疗健康持续创新应用。据介绍，太平洋医疗健康目前已累计完成192个数据科技类项目，覆盖26省、45地区，自主研发50余个数据模型，其中34项获得知识产权认证。除此之外，太平洋医疗健康还积极与科研单位、专业技术公司交流合作，整合资源、人力、技术优势，加强创新。

“希望将中国太保在过去二十多年所积累的技术经验进一步挖掘，为政府提供医保基金监管整体解决方案，为服务政府、服务民生输出更高的社会价值。”在战略考量和先天优势的支持下，太平洋医疗健康研发的医保基金大数据风控平台诞生。

医保基金运行大数据风控平台的三大核心功能：实时监测、动态预测、决策支持

医保基金运行大数据风控平台创新构建了近500个指标，以可视化图表的形式实现了实时监测、动态预警、精准预测与决策支持等功能，实时监测医保基金动态，分析预测医保基金未来发展，辅助管理部门科学决策，助力医保基金管理路径科学化、精细化、智慧化，为医保基金平稳运行筑起“护城河”。

在实时监测方面，医保基金运行大数据风控平台对基金收入、支出、结余等情况进行宏观、中观、微观层面的实时监测。管理人员可根据指标体系层层下钻，精准定位风险点，并实现对医保基金可支付月数、收支余情况的实时监控预警。

在动态预测方面，太平洋医疗健康通过指数回归拟合、时间序列拟合、多元线性回归、决策树拟合等多学科算法，对十几亿组数据进行深度建模分析。基于基金收支余动态预测模型，展示未来五年基金收入、支出、结余情况的发展趋势，辅助医保部门管控风险。

在决策支持方面，太平洋医疗健康将政策调整因素量化为结构化的政策参数。太平洋医疗健康大数据实验室负责人表示：“一般医保基金预测是通过历年医保基金支出来预测，但医保基金支出受政策影响大，政策一旦发生变动将导致预测出现较大偏差。”因此，医保基金运行大数据风控平台在预先设定的预测模型基础上，允许医保基金管理人员自主输入政策参数，平台将根据模型算法及政策参数预测未来的就医总费用及趋势，从而使医保基金支出预测更为精准，辅助医保部门科学决策，合理统筹医保基金。

目前，这一创新研发的医保基金运行大数据风控平台已经在浙江衢州部署上线，衢州市于2019年被国家医保局指定为医保智能监控示范点之一。今年8月，国家医保局对17个示范点的建设情况进行了中期现场评估，衢州市示范点建设名列前茅。

太平洋医疗健康表示，未来将依托医疗健康大数据研发能力及丰富的政府合作项目服务经验，拓宽大数据应用场景，持续整合发挥资源、人力、技术优势，数据驱动打造差异化竞争优势，服务民生，服务社会。

参考文献：

动脉网：新医改10年，盘点医保控费发展历程的四大转变

作者：张靖