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醫保反欺詐大數據監管系統

運用大數據與機器學習技術，從海量醫保數據中篩查出違規問題和風險，鎖定醫保基金使用違規行為，實現精準打擊欺詐騙保。

醫保反欺詐大數據監管系統
背景與需求
根據《國務院辦公廳關于推進醫療保障基金監管制度體系改革的指導意見》（國辦發〔2020〕20號）、《“十四五”全民醫療保障規劃》、《反欺詐大數據監管試點工作方案（征求意見稿）》、《國家醫保局 最高人民檢察院 公安部 財政部 國家衛生健康委關于開展醫保領域打擊欺詐騙保專項整治工作的通知》（醫保發〔2023〕15號）、《國家醫療保障局辦公室關于開展醫保要素“雙通路三賦能”工作方案（征求意見稿）》系列文件指導要求，以大數據監測手段為抓手，構建大數據模型，將實現醫保業務、系統、數據有機融合，助力醫保精細化管理。
方案概述
以醫保基金審核結算為中心節點的就診全流程數據監管。
核心價值

模型構建
聚焦重點地區、領域、機構、人員、藥品等形成反欺詐模型。

線索放大
利用相似度、關聯度、隱藏關系挖掘進一步放大線索發現力度。

線索研判
通過知識圖譜的關聯分析技術進行多層迭代從而聚焦線索。

模型挖掘
集成各模型所發現的線索就重點場景和藥耗進一步融合探索。

風險預警
基于大模型的醫療行為事前提醒與事后推送。

應用場景

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