医保飞检为什么到医院效率这么快？

医保飞检为什么到医院效率这么快？

秦永方 誉方医管创始人/誉方智数首席顾问

提示：医保飞检"随机抽检"，通过"四不两直"方式开展飞行检查，即不发通知、不打招呼、不听汇报、不用陪同接待、直奔基层、直插现场。为何到医院一查一个准，效率这么快？其实全靠大数据星联的支持。

自从做医院DRG/DIP精益管理咨询辅导和信息化建设以来，与医院和医保信息系统都有深刻接触。数据里面有黄金，数据最有科学道理，数据可以告诉真理。大数据赋能才促使医保飞检效率提升，到医院也就是走过程取证而已。

一、"四不两直"制度设计消除干扰

医保飞检即医保飞行检查，是医保部门采用"四不两直"方式开展的突击检查。其目的是通过随机抽检，确保医保基金的安全与合理使用，打击医保欺诈行为，规范医疗服务行为，维护医保基金的正常运行。这种检查方式不发通知、不打招呼、不听汇报、不用陪同接待，直奔基层、直插现场，能够有效避免被检查单位提前准备，从而真实地反映医保基金使用情况和医疗服务行为的实际情况。

1.1 突击性

不发通知、不打招呼，这种检查方式使得被检查单位无法提前得知检查的具体时间和内容，无法进行针对性的准备和应对。而医保飞检的突击性使其能够直接深入医院，真实地了解医保基金的使用情况，避免了被检查单位的干扰和误导，确保了检查结果的真实性和可靠性。

1.2 隐蔽性

不用陪同接待，直奔基层、直插现场，医保飞检人员可以独立开展检查工作，不受医院内部人员的影响。这种隐蔽性使得检查人员能够更加客观地收集证据，发现潜在的问题。例如，在检查过程中，飞检人员可以直接查看患者的病历、检查报告、费用清单等原始资料，而不必经过医院内部的层层汇报和筛选，从而能够更准确地判断医保基金的使用是否合理，是否存在违规行为。

1.3 直接性

直奔基层、直插现场，医保飞检人员能够快速到达检查地点，直接面对实际问题。这种直接性减少了中间环节的干扰和延误，使检查人员能够迅速获取第一手资料。例如，当检查人员到达医院后，可以直接进入病房查看患者的治疗情况，与患者进行交流，了解他们的实际病情和治疗过程，从而能够更直观地判断医院的医疗服务行为是否符合医保规定。同时，这种直接性也使得检查人员能够及时发现和处理问题，提高了检查的效率和效果。

1.4 高效性

大数据技术的支持使得医保飞检的效率得到了极大的提升。通过大数据平台，医保飞检人员可以快速收集和整合医院的各类数据，利用数据分析和风险预警模型，精准定位潜在的违规行为和风险点。例如，在检查前，通过大数据分析可以提前筛选出存在异常的患者病例和费用记录，飞检人员到达医院后可以直接针对这些重点问题进行深入调查，大大缩短了检查时间，提高了检查的针对性和效率。同时，大数据技术还可以实时更新和分析数据，为检查人员提供最新的信息支持，进一步提升了医保飞检的效率。

二、医保飞检大数据技术构建精准打击体系

大数据技术为医保飞检提供了强大的数据收集与整合能力，这是医保飞检效率提升的基础。

2.1 数据收集与整合

数据来源广泛：医保飞检的数据来源包括医院信息系统（HIS）、医保结算系统、电子病历系统（EMR）、药品和耗材采购系统等。这些系统涵盖了医疗服务的全过程，从患者挂号、就诊、检查、治疗到费用结算，都能产生大量的数据。例如，仅一家大型三甲医院每天产生的医疗数据量就可达数TB，这些数据包含了患者的个人信息、诊疗过程、费用明细等丰富信息，为医保飞检提供了全面的检查基础。

数据整合高效：通过大数据平台，这些来自不同系统的数据能够被高效整合。数据整合过程中，首先需要对数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据记录。例如，在医保结算数据中，可能会存在因系统录入错误导致的费用重复记录，通过数据清洗可以剔除这些无效数据。然后，将清洗后的数据按照统一的标准进行格式化和归类，形成结构化的数据仓库。以患者诊疗过程为例，将患者的挂号信息、检查检验结果、治疗方案、药品使用记录等数据整合在一起，形成完整的患者诊疗轨迹，便于医保飞检人员快速了解患者的就医过程和费用产生情况。

2.2 数据分析与风险预警

数据分析是大数据在医保飞检中的核心应用，通过先进的数据分析技术，能够快速发现医保基金使用中的异常情况，为飞检提供精准的目标和方向。

异常检测算法精准：利用大数据分析中的机器学习和数据挖掘算法，可以对海量的医保数据进行深度分析，识别出异常的医保费用和医疗服务行为模式。例如，采用聚类分析算法，可以将相似的患者诊疗案例进行分组，对于那些与正常模式差异较大的案例进行重点标记。如在某地区，大多数同类型疾病的患者住院天数在5 - 7天，费用在1 - 2万元之间，而个别患者住院天数长达20天，费用高达5万元，且没有合理的病情加重解释，这种异常情况就会被算法检测出来，作为医保飞检的重点检查对象。

风险预警模型有效：基于历史数据和已知的医保欺诈案例，构建风险预警模型。这些模型能够根据不同的风险特征，如费用异常增长、重复报销、不合理用药等，对医疗机构和医疗服务行为进行风险评估和预警。以不合理用药为例，通过分析药品使用数据，结合临床用药指南和患者的病情，当发现某家医院某一科室的某种药品使用量远高于同地区其他医院同类科室，且没有合理的临床依据时，风险预警模型就会发出警报，提示医保飞检人员对该医院的用药情况进行重点检查。

三、检查组采用"1+N"复合架构：

多部门协同：医保、财政、卫健、审计等部门联合编组

专家库支撑：抽调临床医学、医保政策、信息技术等领域专家

模块化作战：分设政策组、医疗组、财务组、信息组，同步开展穿透式检查

这种配置使单个检查组即具备完整监管链条的处置能力，可同时完成：

诊疗行为合规性核查

收费项目合理性验证

药品耗材进销存比对

医保基金流向追踪

四、技术演进带来的监管革命从 "大海捞针" 到 "有的放矢"

4.1 多源数据实时比对，秒级验证违规事实

飞检组携带的便携式数据终端可实时接入医院 HIS 系统，与医保结算数据、设备使用日志、药品耗材扫码记录进行 "四位一体" 比对。例如，核查 "磁共振检查" 收费时，系统自动匹配设备开机时间、检查部位代码、患者登记信息，若出现 "同一时段单设备记录 6 次检查但实际机房容量仅 4 台" 的矛盾，即可锁定虚假检查线索，单病历核查时间从 30 分钟压缩至 5 分钟。

4.2 标准化数据工具包，实现快速取证

基于全国统一的医保业务编码标准（15 位药品码、27 位耗材码），飞检组通过扫码枪快速核验 "药品进销存台账 - 医嘱用药记录 - 医保报销清单" 的一致性。针对串换收费问题，系统预设 "低价项目（如'普通心电图'）收费频次与高价项目（如'24 小时动态心电图'）报告数量的逻辑校验规则"，现场调取 3 份可疑病历即可形成完整证据链，大幅缩短取证周期。

五、构建医保监管 "天罗地网"

5.1 全国数据互通，打破信息孤岛

依托国家医保信息平台，实现 31 省医保结算数据、卫健诊疗数据、药监流通数据的实时共享。飞检组可跨区域比对 "同病种次均费用差异超 40%""高值耗材使用量异常波动" 等线索。

5.2 AI 辅助决策，提升监管精度

引入自然语言处理技术解析电子病历，自动识别 "诊断与检查项目无逻辑关联""治疗方案超指南推荐频次" 等隐性违规行为。

总之，医保飞检的效率革命，本质是 "数据生产力" 的集中释放。当大数据星联实现 "事前精准预警 - 事中智能核验 - 事后动态监管" 的全链条赋能，医院现场检查不再是繁琐的人工核验，而是对数据结论的快速印证。医保飞检对医院运营产生了深远的影响，既带来了经济压力和成本控制的挑战，也促使医院提升医疗服务质量与患者满意度，推动医院与医保部门、患者之间建立长期的信任关系。在医保支付方式改革的背景下，医院需要更加注重成本控制和资源利用效率，通过规范医疗行为和加强医保管理，实现医保基金的合理使用和医疗服务的健康发展。