数据赋能・数据赋能基于大数据模型的医保反欺诈应用实践

近年来，山东省医保系统聚力数字政府建设，扎实推进医保信息化、智能化、数字化，取得积极成效。在2025全国智慧医保大赛中，山东有14个项目案例获奖，一等奖数量居全国医保系统首位；在2025年“数据要素✕”大赛全国总决赛中荣获医疗保障赛道第二名；在“数据要素✕”山东省分赛中，山东省省医保部门获奖案例达25个。

2025全国智慧医保大赛三等奖案例、2025年“数据要素×医疗保障”省赛优秀奖案例

数据赋能・数智监管基于大数据模型的医保反欺诈应用实践

  ★威海市医疗保障局★  

一、背景意义

随着医保领域欺诈行为隐蔽化、组织化、跨区域化特征日益明显，传统监管手段因依赖人工审核、规则库固化等问题，难以应对新型欺诈模式。本项目立足医保基金安全保障需求，深度融合大数据应用与医保监管业务场景，构建反欺诈智能监管体系，破解异地就医欺诈识别难、追溯难、效率低的痛点，实现监管从“被动应对”向“主动预警”、从“经验判断”向“数据赋能”的转型，为医保基金可持续运行筑牢防线。

二、创新点

（一）新方法

项目创新构建了三大体系。一是“分层感知”检测体系，针对参保人、定点医疗机构等群体分别设计专属模型，实现多维度、全场景欺诈风险精准捕捉。二是“数字化解释”体系，通过技术手段实现全局与局部双维度风险解释，使机器模型从一个难以理解的“黑箱”转变为一位透明可靠的“AI分析顾问”。三是打造“业务闭环反馈”系统，实现“预警-核查-反馈-模型优化”的持续迭代，让模型具备对抗欺诈行为演变的进化能力。

（二）新视角

以“数据治理-分层建模-动态融合”为核心架构，汇聚医保业务数据、定点医药机构数据、民政殡葬数据等多源数据，构建覆盖异地就医智能监管网络。推动医保监管从“单点核查”向“全域协同”、从“事后查处”向“事中干预”、从“模糊预警”向“精准定位”跃升，形成“数据—模型—业务数据”的良性循环监管新模式。

三、核心技术

本项目方案整体架构涵盖应用场景、算法模型、数据范围等多方面内容，基于云资源进行数据接入、清洗等操作。通过数据构建算法模型，实现个体、机构、群体反欺诈分析，进行模型融合。模型结果数据通过规范接口接入上层应用，提供可视化、预警等应用，从而实现面向参保人、医疗机构等多主体的风险筛查，提高嫌疑数据检出阳性率、降低假阳性率并提高可解释性，推进医保基金监管能力提升，保障医保基金安全、稳定。

四、实施成效

一是基金安全保障成效显著：在该项目应用中，累计查实嫌疑就诊、嫌疑患者、嫌疑机构等多个疑点问题，切实节约了医保基金，成功查处虚假住院、过度诊疗等典型欺诈案例。

二是监管效率大幅提升：自动化风险筛查替代传统人工审核，将嫌疑数据识别周期从数周缩短至数小时，稽核人员人均处理效率得到提升。

三是医疗行为持续规范：通过数据通报，推动定点医疗机构优化运营管理，减少不必要检查与药品使用，异地就医次均费用不合理增长等情况得到有效遏制，医疗服务质量持续提升。

五、受益群体

一是提升医保基金监管精准度。为医保部门提供从宏观到微观的全维度监管工具，宏观定位政策短板与区域差异，强化跨区域统筹联动，微观实现秒级风险预警与精准纠偏，提升监管决策的科学性与高效性。

二是助力医疗医药良性发展。通过向定点医药机构公开费用差异、违规疑点等数据，助力定点机构动态优化运营，构建起用药情况动态数据库，为药企研发提供数据支撑，推动医疗行业规范化发展。

三是保障参保群众权益。项目有效遏制了欺诈骗保行为，避免医保基金流失，间接保障参保人待遇稳定。通过规范医疗服务行为，降低不合理医疗支出，减轻参保人个人负担，提升就医体验与获得感。