山东医保│慧眼识诈：大数据赋能医保基金精准监管实现质效提升

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全国智慧医保大赛一等奖案例

慧眼识诈：大数据赋能医保基金精准监管实现质效提升

 ★ 济南市医疗保障局 ★ 

一、背景意义

医保基金是人民群众的“看病钱”、“救命钱”，基金的使用安全涉及广大群众的切身利益，关系医保制度的健康持续发展。医保基金使用主体多、链条长、风险点多，随着医保覆盖面的不断扩大、基金规模的持续增长，监管工作面临数据整合难、欺诈行为隐蔽、通用模型精准性不足等新挑战。济南市医保局运用大数据、机器学习等技术，围绕医保欺诈高发领域开展精准化、场景化分析，构建多类反欺诈识别模型，有效提升了医保基金监管效能。

二、创新点

（一）新理念：聚焦小切口撬动大能量

以精准化、场景化为导向，细分医保欺诈常见场景，针对不同场景设计多维度识别模型。聚焦“小切口”，将问题进一步分解为可量化的子场景，对不同的子场景构建多类识别模型，根据特征选择相匹配的算法，根据新出现的欺诈手段持续优化模型参数，形成“场景细分-模型构建-全面监管”的闭环。

（二）新技术：融合多技术构建新体系

整合医保、医疗等多源异构数据37.2亿条，开展数据治理与融合处理，为反欺诈分析奠定数据基础。综合运用统计学、机器学习等方法，构建算法模型。采用数据可视化技术，通过散点图、地图、关系图等形式直观呈现监管信息。利用数据预计算技术，实现运行分析报告与嫌疑数据分析报告的智能化分钟级生成。

（三）新算法：创新新算法赋能新应用

围绕住院、门诊、药店、异地就医、重点药品、DRG支付、特定场景等七大监管领域，基于逻辑回归、随机森林、支持向量机、神经网络等算法，累计构建31个具有针对性的主题识别模型，通过算法组合与场景化适配，实现多层次、高精度的风险筛查。

三、核心技术

项目采用分布式数据库HBASE、资源管理器YARN、基于批量的分布式计算引擎Mapreduce、基于内存的分布式计算引擎Spark等配套引擎完成海量数据运算。基于机器学习算法构建系列反欺诈模型，打造了基于执业轨迹分析的医师药师多点执业、基于图聚类算法的参保单位集中住院、基于深度自编码器的医疗救助人员诱导住院、数据知识双驱动超量购药监测、对等组分析的CT异常分析监管等模型。各类嫌疑线索通过可视化平台进行动态展示，辅助监管人员高效研判。

四、实施成效

（一）有力打击欺诈行为，维护基金安全

针对隐蔽化、复杂化的欺诈骗保行为，围绕“执业、就医、诊疗”等关键环节，构建包括“住院异常”“项目异常”“购药异常”“违规执业”等7类31个大数据反欺诈模型，精准发现并查处了“虚构检查”“虚假住院”等违规案例，实现对欺诈骗保行为的精准识别与高效打击。

（二）创新反欺诈模型，提升监管效能

“超量购药”“结伙购药”等21个模型被省医保局采纳应用；“双通道药品超量购药模型”被国家医保局采纳并在全国推广。

（三）规范医疗服务行为，促进行业健康发展

通过大数据监管，推动医疗机构和医务人员自觉规范诊疗行为，促进合理检查、合理治疗、合理用药，有助于维护医保基金使用效能，推动医疗行业持续规范发展。

五、受益群体

本成果受益群体主要是医保监管部门、定点医疗机构以及参保群众。

对医保监管部门，通过大数据精准筛查，实现欺诈骗保行为的自动化、智能化识别，显著降低人工核查成本，提升监管效率与响应速度。

对定点医疗机构，借助数据监测与反馈，促进诊疗行为更加规范，推动医疗服务质量持续提升，营造公平有序的行业环境。

对参保群众，通过反欺诈建设，有助于守护医保基金安全，保障每一分“救命钱”都用在实处；通过约束违规行为，促进医疗资源合理使用，让群众就医更有保障、更安心。