醫(yī)保反欺詐：用大數(shù)據(jù)守住人民的保命錢
2021-01-25 15:35:37
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2020年12月28日，國家醫(yī)保局公布了新版《國家基本醫(yī)療保險(xiǎn)、工傷保險(xiǎn)和生育保險(xiǎn)藥品目錄(2020年)》。本次目錄調(diào)整首次嘗試對(duì)目錄內(nèi)藥品進(jìn)行降價(jià)談判。在醫(yī)保談判現(xiàn)場，談判專家和藥企代表你來我往，上演“靈魂砍價(jià)”！
“4.4元，4太多，難聽，再便宜點(diǎn)。”“降價(jià)別跟擠牙膏似的！”
最終，119種藥品談判成功，平均降價(jià)50.64%。通過調(diào)整醫(yī)保藥品結(jié)構(gòu)、優(yōu)化藥品價(jià)格，在不額外增加醫(yī)?；鹭?fù)擔(dān)的情況下，滿足了更多百姓看病的用藥需求。新目錄將于2021年3月1日在全國范圍啟用。值得關(guān)注的是，最新版國家新冠肺炎診療方案所列藥品已全部納入國家醫(yī)保目錄，為打贏這場仍在蔓延的新冠疫情阻擊戰(zhàn)注入了必勝的信心。
社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)作為我國基礎(chǔ)保險(xiǎn)制度，醫(yī)?；鸨恍蜗蟮胤Q為老百姓的“保命錢”。談判代表在談判桌上一分一厘的“較真”，就是為了老百姓守住這份“保命錢”。然而，有一部分人為了自己的利益，在報(bào)銷規(guī)則上鉆空子，利用偽造發(fā)票、重復(fù)就診、重復(fù)開藥、冒名就醫(yī)、支付非醫(yī)保藥費(fèi)或診療項(xiàng)目等各種方式騙取醫(yī)?；穑瑢?dǎo)致醫(yī)?；鸫罅苛魇А?/span>
中國社會(huì)保障學(xué)會(huì)日前發(fā)布的《中國醫(yī)療保障發(fā)展報(bào)告2020》中，全球因欺詐導(dǎo)致的醫(yī)療保險(xiǎn)基金損失占醫(yī)保基金支出的4.57%。以此為標(biāo)準(zhǔn)，按照2019年全國醫(yī)?？傊С?0854億元計(jì)算，2019年全國醫(yī)?；鹨蚱墼p的損失高達(dá)953.03億元。
2020年7月9日，我國第一部國家層面的醫(yī)保基金監(jiān)管文件《關(guān)于推進(jìn)醫(yī)療保障基金監(jiān)管制度體系改革的指導(dǎo)意見》由國務(wù)院辦公廳印發(fā)，《意見》中要求依托現(xiàn)代技術(shù)，強(qiáng)化事前、事中監(jiān)管是一大亮點(diǎn)。
大數(shù)據(jù)、人工智能發(fā)展至今已在諸多領(lǐng)域成功應(yīng)用落地，發(fā)揮了巨大的價(jià)值。在醫(yī)療領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為醫(yī)保反欺詐增加了新的防控手段。
通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型對(duì)結(jié)算數(shù)據(jù)、電子病歷等平臺(tái)采集的住院、門診相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位、多維度、長周期的分析，挖掘其中的行為模式、常用藥物和治療項(xiàng)目，再根據(jù)聚類算法，將存在其中的真實(shí)性問題數(shù)據(jù)識(shí)別出來，建立醫(yī)保反欺詐模型，自動(dòng)識(shí)別醫(yī)保欺詐行為，減少醫(yī)?；鸬牧魇А?br />
基于數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程分為五個(gè)大的步驟——業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型和模型評(píng)估。
醫(yī)保反欺詐分析
在本案例中，醫(yī)保反欺詐分析的流程包括：業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)收集和理解、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征分析、樣本集篩選、模型訓(xùn)練與評(píng)估。
1、業(yè)務(wù)理解
首先是對(duì)醫(yī)保欺詐行為進(jìn)行業(yè)務(wù)理解，分解出醫(yī)保欺詐的具體行為和相關(guān)特征。以醫(yī)保欺詐中的個(gè)人騙保和組織騙保為例，聚焦醫(yī)保資金套現(xiàn)的具體手段，包括但不限于虛報(bào)病情、偽造票據(jù)、掛名住院、冒名就醫(yī)等。
2、數(shù)據(jù)收集和理解
基于業(yè)務(wù)理解，確定需要收集的數(shù)據(jù)內(nèi)容。通過醫(yī)保結(jié)算等系統(tǒng)收集患者信息表、消費(fèi)明細(xì)表、處方信息表、住院記錄等，并對(duì)醫(yī)保反欺詐模型構(gòu)建所需要的數(shù)據(jù)字段進(jìn)行篩選。
3、數(shù)據(jù)預(yù)處理
將醫(yī)保報(bào)銷系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入TempoAI。為了確保模型質(zhì)量，首先需要對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理操作。通過平臺(tái)的“屬性過濾”節(jié)點(diǎn)抽取所需字段，并完成字段類型轉(zhuǎn)換，使用“重命名”、“數(shù)據(jù)過濾”、“數(shù)據(jù)連接”等節(jié)點(diǎn)完成數(shù)據(jù)的處理工作，得到包括報(bào)銷單號(hào)、醫(yī)保編號(hào)、門診號(hào)、住院號(hào)、門診掛號(hào)日期、住院日期、出院結(jié)算日期、報(bào)銷金額、病種編碼等分析所需的數(shù)據(jù)。
4、特征分析
在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，從這些數(shù)據(jù)中探索欺詐行為的特征，例如：醫(yī)保賬號(hào)在過去一段時(shí)間的平均門診次數(shù)、住院次數(shù)、住院時(shí)長、報(bào)銷金額、報(bào)銷次數(shù)等內(nèi)容是否遠(yuǎn)超平均水平，如果有就意味存在欺詐的嫌疑。針對(duì)這些特征，通過“數(shù)據(jù)過濾”與“屬性生成”節(jié)點(diǎn)，篩選、計(jì)算、新增所需的字段，包括平均門診次數(shù)、平均住院次數(shù)、平均住院時(shí)長、平均報(bào)銷金額、超平均住院時(shí)長、超平均報(bào)銷金額次數(shù)共計(jì)六個(gè)數(shù)據(jù)。
5、樣本集篩選
通過箱線圖對(duì)數(shù)據(jù)的分布情況進(jìn)行觀察，以確保所獲取的“特征字段”數(shù)據(jù)的可靠性。
通過箱線圖確認(rèn)特征的可靠性后，基于這些特征對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，獲取到正、負(fù)樣本的兩個(gè)數(shù)據(jù)集。正樣本為“欺詐行為”，負(fù)樣本為“正常行為”。按比例用隨機(jī)抽樣抽取正負(fù)樣本，形成訓(xùn)練集與測試集，為接下來的模型訓(xùn)練與評(píng)估提供數(shù)據(jù)支撐。
6、模型訓(xùn)練與評(píng)估
選擇邏輯回歸分類、隨機(jī)森林分類、SVM分類、ID3分類、C45+決策樹分類五種分類算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，通過驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估。
模型運(yùn)行后，在洞察頁面重點(diǎn)關(guān)注模型評(píng)價(jià)“召回率”與“精度”，召回率高意味著通過模型，用戶可以識(shí)別更多的可疑單號(hào)，而精度高則意味識(shí)別的可疑單號(hào)是欺詐行為的可能性更高?？梢钥吹?，在“召回率”與“精度”兩個(gè)評(píng)價(jià)中，最佳模型選項(xiàng)均為ID3分類。
以上就是利用TempoAI建立醫(yī)保反欺詐模型的整個(gè)流程。
醫(yī)保反欺詐模型價(jià)值
醫(yī)院可以通過識(shí)別醫(yī)保欺詐行為的支付訂單，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)后延遲支付，并通知人工進(jìn)行二次核驗(yàn)，降低因?yàn)楹怂銏?bào)銷時(shí)發(fā)現(xiàn)不合理報(bào)銷單拒付的風(fēng)險(xiǎn)，為醫(yī)院年底醫(yī)保報(bào)銷結(jié)算的金額數(shù)量提供保障。
醫(yī)保中心或地方財(cái)政部門可以在月度或年度醫(yī)保核算時(shí)候通過模型識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)訂單，自動(dòng)合計(jì)風(fēng)險(xiǎn)訂單涉及金額并輸出風(fēng)險(xiǎn)訂單，為工作人員工作提供便捷的同時(shí)，為地方財(cái)政的醫(yī)保資金盤子減壓。
商業(yè)用戶，例如各類保險(xiǎn)公司與金融機(jī)構(gòu)可以利用醫(yī)保反欺詐行為識(shí)別模型來識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)訂單，為企業(yè)降低資金風(fēng)險(xiǎn)與人力成本。
結(jié)語
醫(yī)?；鹗钦麄€(gè)社會(huì)民生基礎(chǔ)之一，是每一個(gè)參保人的救命錢。守住醫(yī)?；鸬陌踩褪鞘刈∩鐣?huì)底線。在當(dāng)前新冠疫情仍在蔓延的特殊時(shí)期，為醫(yī)?；鸨ｑ{護(hù)航有著尤為重要的意義。
正常需要幾周的建模工作量，通過TempoAI在幾小時(shí)內(nèi)就可以快速構(gòu)建出“醫(yī)保反欺詐行為模型”，利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)識(shí)別出欺詐行為，為工作人員提供判斷依據(jù)，減少因欺詐產(chǎn)生的基金流失。
當(dāng)然，隨著醫(yī)保欺詐行為越來越隱匿、手段越來越多樣，反欺詐模型構(gòu)建的復(fù)雜程度也越來越高。不過，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段不斷深入應(yīng)用，相信百姓的救命錢袋也會(huì)越來越安全，社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)的根基也會(huì)越來越穩(wěn)固。
社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)作為我國解決民生防治疾病問題推出的基礎(chǔ)保險(xiǎn)制度，醫(yī)?；鸨恍蜗蟮胤Q為老百姓的“保命錢”。談判代表在談判桌上一分一厘的“較真”，就是為了老百姓守住這份“保命前”。然而，有一部分人為了自己的利益，在報(bào)銷規(guī)則上鉆空子，利用偽造發(fā)票、重復(fù)就診、重復(fù)開藥、冒名就醫(yī)、支付非醫(yī)保藥費(fèi)或診療項(xiàng)目等各種方式騙取醫(yī)?；穑瑢?dǎo)致醫(yī)?；鸫罅苛魇А?br />
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