摘要：国家医保局成立以来，我国已建成全球最大的医疗保障体系，覆盖超过95%的人口，定点医药机构数量不断增加，患者就医便捷性、获得感逐步提高。在“保基本”的定位和超大规模人口背景下，医保基金使用呈现出高频次、多环节、广覆盖的特点，传统监管模式难以应对日益隐蔽化、专业化
国家医保局成立以来，我国已建成全球最大的医疗保障体系，覆盖超过95%的人口，定点医药机构数量不断增加，患者就医便捷性、获得感逐步提高。在“保基本”的定位和超大规模人口背景下，医保基金使用呈现出高频次、多环节、广覆盖的特点，传统监管模式难以应对日益隐蔽化、专业化的欺诈骗保行为，基金“跑冒漏滴”的问题仍时有发生。如何实现医保基金监管体系规范化与智能化成为医保部门亟待解决的关键问题。《中共中央 国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》中明确提出要完善创新基金监管方式，建立监督检查常态机制，实施大数据实时动态智能监控。同时，国务院办公厅印发的《关于加强医疗保障基金使用常态化监管的实施意见》也明确提出，要创新监管方式，强化智能监控和大数据监管应用，构建事前提醒、事中审核、事后监管全流程的技术防线。在此基础上，国家医保局在《关于进一步深入推进医疗保障基金智能审核和监控工作的通知》中进一步要求，要以信息化、数字化、智能化全面赋能医保审核和基金监管，形成经办日常审核与现场核查、大数据分析、全场景智能监控等多种方式的常态化监管体系，确保基金安全、高效、合理使用。这一系列政策文件的出台，为建立医保基金智能监管体系提供了制度保障和实施路径。
那么，我国医保的智能审核体系是如何实现高效监管的？相较传统手段，智能审核的优势是什么？如何构建智能审核与人工审核之间的有效协作？如何构建医保部门与医药机构之间的双向反馈与协同优化机制？随着智能审核技术持续发展，未来该如何进一步丰富完善医保智能监管体系？笔者将从这五个问题入手，谈谈医保智能审核与监控的发展，以及其与人工审核的机制协同。
医保智能审核体系如何实现高效监管？
国家医保局成立之前，各地医保审核系统存在明显的“三不”问题：一是标准不统一，各个省级行政区的审核规则存在数百项差异；二是数据不互通，跨省就医等场景难以实现实时监控；三是经验难共享，某地发现的欺诈骗保新手法往往要数月后才能在全国预警。碎片化状态导致我国医保基金审核效率长期偏低。国家医保局成立后，统筹推进各项改革，医保基金智能审核监管体系也一改过往省份各自为政的审核模式，实现了从分散建设到集中统一的重大转型。
首先，统一标准化编码，奠定了智能审核基石。全国统一的医疗保障信息业务编码标准出台至今，国家医保局已经陆续发布了涵盖医疗服务项目、医保疾病诊断和手术操作、医保药品、医保医用耗材、医保定点医疗机构、医保医师、医保定点零售药店等20余项信息业务编码，形成全国通用的“医保数据语言”。不仅如此，为确保新技术、新药品及时纳入监管范围，医保部门通过动态维护机制，每年更新编码超20万条。标准化体系的建设，使跨机构、跨区域数据比对成为可能，编码匹配准确率达98.7%，为全国医保数据互通奠定了坚实基础。
其次，搭建全国统一的医保信息平台。作为智能监管的核心枢纽，全国医保信息平台实现了医保数据的深度整合与高效利用，通过动态采集医疗机构、药店及参保人的结算数据，平台以实时分析模式对医保业务进行全方位监测，从而快速筛查异常结算信息，精准识别虚构就诊记录、虚假报销等欺诈骗保行为，构建起覆盖事前、事中、事后的全流程智能监控体系。更进一步地，平台还彻底打破了地域间的数据壁垒，改变了以往事后抽查的被动监管模式，使监管部门能够在费用结算过程中进行实时干预，实现医保基金监管从“被动响应”到“主动防控”的转变。此外，平台强大的数据互联互通能力，也为跨区域协同监管提供了坚实的技术支撑，促进了各地医保监管经验共享与联合执法，显著提升了医保基金监管的整体效能。
最后，统一部署医保智能审核和监控系统。依托全国统一的业务编码和信息平台，在全国范围内部署标准化的医保智能审核监控系统。该系统将医保审核规则库、知识库嵌入其中，形成统一的审核标准和流程。知识库是智能审核监控所需的知识和依据，包括法律法规、政策规范、医学药学知识、管理规范等。规则库则是基于知识库对违法违规行为划出的“红线”。智能审核和监控系统通过运行规则、调用知识，发挥了提示提醒作用。目前，该规则库所包含的标准化审核规则已经超过了10万条，涵盖诊疗项目、药品使用、收费行为等全维度，为医保审核提供系统化、规范化的依据。知识条目总量突破12万条，显著提升了审核的针对性与实效性。
可以说，我国医保智能审核监管体系通过标准化、平台化与智能化的深度融合，已经构建起一套高效精准的基金安全防护网。这一体系显著提升了监管效率与精准度，为医保基金安全提供了系统性保障，成为医疗机构安全规范使用医保基金的“第一道防线”。
相较人工审核，智能审核的优势有哪些？
医保智能审核系统凭借其技术创新优势，正在重塑医保监管格局。该系统通过整合大数据分析、自然语言处理和机器学习等先进技术，构建了全方位、智能化的监管体系，相较人工审核，智能审核系统展现出了显著的效能提升。
在数据处理能力方面，智能审核系统实现了质的飞跃。首先，系统具备全量医保结算数据的实时分析处理能力，能够同时整合诊疗记录、影像资料、药品进销存记录、病案首页及结算明细信息等多源异构数据，从而构建出完整的医疗行为画像。以浙江杭州为例，杭州医保构建起覆盖药品流通、诊疗行为、费用结算的全要素一体化数字监管网络，积极推动定点零售药店远程视频云监控全覆盖，药品追溯码接口改造率达100%，形成全流程可追溯体系；智能审核系统上线规则清单28大类、37万条，创新DRG付费监管路径，建立DRG付费监管系统，涵盖“病案校验”“病案审核”“病案在线交叉评审”三大应用；开发诊间结算提醒功能，上线运行“住院异常”“门诊异常”“高频就诊”等七大数据监管模型。
在处理效率方面，智能审核系统展现出较强的性能优势。国家医保局2023年公布的数据显示，全国统一的医保信息平台日均处理智能审核案例超过2000万件，准确率达到92%以上，这一处理能力完全超越了人工审核的极限。事前环节，系统通过预设规则和异常检测算法，对潜在违规行为进行实时拦截；事中环节，系统能够即时提示诊疗过程中的不规范行为，引导医疗机构及时纠正。这种高效率的数据处理能力，不仅大幅提升了医保审核的速度，为医保基金的及时合理支付提供了坚实保障，也使医保部门能够快速应对基金使用中的各种突发情况，将传统需要数周才能完成的排查工作压缩至数小时内完成，极大地提升了监管时效性。
在审核标准一致性方面，智能审核系统通过标准化的算法执行，彻底避免了人工审核中常见的标准把握不一致问题。这种标准化的决策体系，大幅提升了医保监管的公信力和权威性。
以上这些优势的综合发挥，使智能审核系统成为医保基金监管的重要手段。未来，随着人工智能技术的持续进步，智能审核系统必将在医保监管领域发挥更加重要的作用。
如何实现智能审核与人工审核的有效协作？
虽然智能审核具有明显的效率优势，但在应对一些特殊情况时也存在一定局限，主要表现在三个方面：一是在识别临床合理变异方面存在不足，如特殊体质患者需要的个体化治疗方案易被系统误判；二是对新兴医疗技术的反应存在滞后性；三是在识别新型欺诈骗保手段方面能力有限，面对虚构诊疗记录等隐蔽违规行为，基于规则的系统往往难以有效识别。相比之下，人工审核在这些关键领域展现出独特优势，临床专家不仅能综合评估个体化治疗方案的合理性，还能及时响应创新疗法的报销需求，更能有效识别利用政策漏洞的复杂欺诈行为。
正是这种显著的人机差异，凸显了构建协同机制的必要性——通过智能系统处理常规案例，让人工审核聚焦高风险复杂案例，最终实现监管效能的最大化。但显然，两者在技术逻辑与认知机制上的本质差异决定了其在实践中不能简单叠加，而是必须通过科学的制度设计、系统的流程重构和完善的反馈机制建设，形成科学有序、优势互补的协作机制。具体而言，构建智能与人工审核的协同机制，应通过精准的风险等级划分实现审核资源的优化配置，以分工明确、流程闭环的运作方式提升审核决策的合理性和反应速度，最终形成“规则驱动+专家判断”的双轨并行格局。笔者认为，该模式可具体划分为三个递进式审核层级。
第一层级为常规低风险内容的自动化审核。针对诊疗方案明确、费用结构规范且历史审核通过率高的常规医疗项目，系统可基于预设规则库实现全自动审核，大幅提升基础审核效率。
第二层级建立“智能初筛+人工抽样”的中等风险审核机制。针对临床表现具有一定个体差异、存在诊疗路径变异可能的医疗行为（如特殊用药、合并症管理等），系统先进行算法初筛，再按相应的比例进行人工抽样复核。抽样策略可采用风险权重分配法，对费用异常、诊疗偏离度等指标赋予不同权重，实现风险导向的精准抽样，有效兼顾审核效率与灵活性，降低误判和漏判风险。
第三层级实施“双重审核”的高风险管控。对于高值耗材使用、创新技术应用以及历史违规率高的医疗机构提交的诊疗方案，必须经过智能系统规则筛查和专家人工复核的双重审核。当智能审核结论与人工审核存在明显分歧时，启动由医保政策专家、临床专家与伦理专家组成的多方联合审议委员会，进行最终裁决，以实现风险案件的权威判定与公正处理。
这种分层机制通过动态风险评估模型实现流程优化，系统可基于历史数据实时调整各层级的案件分配比例和审核策略，同时建立反馈学习闭环，将人工复核结果反哺至智能规则库，持续提升系统判断能力。智能审核与人工审核的协作并非简单叠加，而是一种深度的系统整合。理想状态下，智能系统如同高效“雷达”，快速识别预警潜在风险；人工审核发挥“导航”作用，在复杂情境中提供精准判断和政策裁量。前者擅长处理标准化、高确定性事务，后者专注临床复杂性和规则灰区。通过知识共享与机制协同，构建智能与人工互为补充、相互增益的分工模式，实现“1+1＞2”的协同效应。
如何实现医保部门与医药机构之间的双向反馈与协同优化？
智能审核机制通过构建开放共享的规则库与知识库体系，推动医保部门与医药机构之间的关系从“监管与被监管”向“共建与协同”的治理范式转型。该机制创建了一个动态优化的医疗质量闭环管理系统，通过双向知识流动促进监管效能与医疗质量同步提升。
在医疗机构监管领域，医保部门向医疗机构公开审核规则和知识标准，推动医疗机构从被动监管向主动规范的范式转变，医疗机构对标对表规范诊疗行为，不仅降低了医保拒付风险，更是系统性地优化了诊疗服务质量。此类前置性信息共享机制，显著增强了医疗机构的合规意识，也促进其自我管理能力的提升，逐步构建起“由外控转向内驱”的治理逻辑。更为关键的是，医疗机构在实践过程中可发现规则与实际临床操作之间的偏差，进而通过规范渠道提交修订意见，上述反馈经医保专家组评估后可转化为规则库的动态更新，医保部门则通过吸收临床实践经验，持续完善智能审核的精准度和包容性。不仅如此，反馈过程中还可根据医疗机构的等级和规模，制定差异化的反馈要求。例如，对于大型三甲医院，可重点围绕复杂疑难病症的诊疗规范、新技术应用等方面，鼓励其提供专业性强的反馈意见，医保部门对其提出的合理建议给予优先评估和采纳，并在行业内进行经验推广。对于基层医疗机构，可侧重于基本医疗服务质量提升、常见病诊疗规范等方面，提出相关的经验建议。
在零售药店监管领域，医保部门开发了包括异常购药监测、特殊药品使用追踪、药店费用异常分析等在内的多维度监管模型，这些模型通过规则库的持续更新和知识库的案例积累不断优化。以“四同人群模型”（同卡、同人、同药、同机构）为例，系统通过数据挖掘和知识图谱技术，可精准识别参保人与特定药店之间的异常交易，并将分析结果通过可视化方式呈现，大幅提升监管效率。不仅如此，模型还可根据药店的经营规模、经营范围进行分类管理：鼓励大型连锁药店在药品采购、销售管理、医保服务等方面提供反馈；鼓励中小规模的单体药店对药品经营中实务性问题提出优化建议，经医保部门评估后纳入规则库迭代更新。这种双向互动既确保了监管的精准性，又增强了规则的适用性。
实践证明，这种双向互动机制不仅提高了监管效率，还显著提升了医药机构的合规自觉性。一方面，医药机构通过前置性合规自查降低了医保拒付风险；另一方面，医保部门通过吸收临床实践经验持续优化审核标准。未来应进一步深化医药机构参与程度，推动形成医保监管共同体，实现监管效能与医药机构发展的良性互动。
随着智能审核技术不断发展，应如何丰富完善医保智能监管体系？
在医保基金监管的数字化转型进程中，智能审核技术的迭代升级正驱动着与人工审核协作模式的根本性变革。诸多研究结果表明，设计合理的深度学习算法能够大幅提升机器阅读和理解医疗文本，并进行相应知识推理的能力。近年来发展迅速的大语言模型，凭借更加复杂的网络结构和更大的参数规模，展现出远超以往机器学习模型的多任务能力，仅通过交互方式变化或少量样例输入，就可以迅速提升模型的性能表现。此外，智能监管系统结合大数据画像、人脸识别、行为轨迹等多种技术手段，更是进一步增强了监管的精准性和有效性。未来人机协作将形成“智能主导—人工监督”的新型范式，核心职责转向算法监督、案例抽检和模型训练优化。
与此同时，随着住院及门诊待遇保障改革不断推进，医疗行为及其潜在的违规风险也随之发生了显著转变，以住院为例，医疗机构的违规行为正在从传统的过度诊疗向内涵式高编转变，这些变化也对医保智能审核系统提出了更高的要求，医保结算的监管模式需要不断创新与进步。在这一转型过程中，各地积极探索智能监管与支付方式改革的协同创新，以江苏省淮安市为例，该市医保DIP智能监管系统通过构建包含400余个临床病种的知识库和规则库，建立了多维度的风险预警机制。系统基于临床诊疗规范和医保政策要求，针对各类病种设定了标准化的检查项目和用药范围（如高血压需包含动态血压监测、糖尿病需定期检测糖化血红蛋白等），并通过量化评分模型对诊疗行为合规性进行实时评估。该系统采用分级预警机制，当病例评分达到80～90分预警阈值时，自动将高可疑度违规情况推送至医疗机构。在审核资源配置方面，实现了95%常规病例的自动化处理，人工审核资源则聚焦于0.5%～1%的高风险复杂案例，促使审核人员职能转型为算法监督与质量控制专家。
在笔者看来，面向未来，医保智能监管需要重点构建三大支撑体系：首先是基于深度学习的智能技术体系，要持续优化算法模型，提升系统的自主学习能力；其次是科学的人机协同流程体系，建立“智能筛查—人工研判—反馈优化”的闭环机制，实现风险分级、动态调整的精准监管；最后是开放共享的知识进化体系，促进监管经验的持续积累和传播。要特别强调的是，智能监管与人工审核并非替代关系，而是形成“机器擅长标准化处理、人类专注复杂决策”的协同共生格局。智能系统通过高效筛查实现常规病例的自动化处理，为人工审核释放资源；而审核专家则聚焦高风险案例的定性研判，并将处理经验反哺算法优化，形成双向赋能的良性循环。已有的成功实践充分证明，只有通过技术创新与制度完善的双轮驱动，构建人机优势互补的新型监管生态，最终建立起高效、精准、可持续的现代化医保监管体系，切实守护好人民群众的“救命钱”。（ZGYB2025.05）
作者 | 徐伟 顾钰祺 中国药科大学
来源 | 中国医疗保险
编辑 | 徐冰冰 何作为
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来源：中国医疗保险杂志