CN110009516A - 医保智能审核方法及*** - Google Patents
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Abstract
一种医保智能审核方法及***包括：分解住院规则、低标准入院规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则对应滥用类型，重复收费规则和限定性别和年龄规则对应欺诈类型，超量取药规则对应浪费类型；采集参保人的医疗保险报销明细数据、医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据；对医疗保险报销明细数据、医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据进行筛查；若筛查出数据符合分解住院规则、低标准入院规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则或高费用医疗机构规则，则输出滥用类型结果；若筛查出数据符合重复收费规则和限定性别和年龄规则，则输出欺诈类型结果；若筛查出数据符合超量取药规则，则输出浪费类型结果。
Description
技术领域
本发明涉及医保审核技术领域，特别是涉及一种医保智能审核方法及系 统。
背景技术
随着医疗科技的发展、参保人员对健康的需求日益增长，医疗费用不断 攀升，使得社会医疗保险基金支出的压力也随之不断增大。加重了医疗保险 供给与控费的双重责任。
无论是政府医保或商业医疗保险，均存在欺诈、滥用、浪费的现象。过 去社保稽核和商保查勘主要以人工抽查、审单为主，耗时、耗力。由于监管 人员有限，只能关注费用金额较高、用量多的案例，无法对所有案例均检测 其欺诈、滥用、浪费的风险。
因此，需要更有效地识别医保欺诈，保证医保基金的安全；识别滥用和 浪费，通过改革支付方式或其他谈判机制有效管理医疗机构，提高医保基金 使用效率。
发明内容
本发明针对现有技术存在的人工审核耗时、耗力，且阳性率低、审核效 率低，而传统的智能审核提出的问题单据过多，同样也给医保部门增加了沉 重的负担的问题和不足，提供一种医保智能审核方法及***。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
本发明提供一种医保智能审核方法，其特点在于，其包括以下步骤：
步骤1、策略制定：制定分解住院规则、低标准入院规则、重复收费规 则、限定性别和年龄规则、超量取药规则、重点监控药品规则、抗菌药品规 则和高费用医疗机构规则，其中，分解住院规则、低标准入院规则、重点监 控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则对应滥用类型，重复收费 规则和限定性别和年龄规则对应欺诈类型，超量取药规则对应浪费类型；
步骤2、数据采集：采集参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医 疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据；
步骤3、数据筛查：对参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医疗 保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据进行全面筛查；
步骤4、结果输出：若筛查出数据符合分解住院规则、低标准入院规则、 重点监控药品规则、抗菌药品规则或高费用医疗机构规则，则输出滥用类型 结果；若筛查出数据符合重复收费规则和限定性别和年龄规则，则输出欺诈 类型结果；若筛查出数据符合超量取药规则，则输出浪费类型结果。
较佳地，参保人的医疗保险报销明细数据包括参保人唯一身份识别号， 结算唯一识别号，医保三大目录编码，医保三大目录名称，医院费用编码， 医院费用名称，费用类别，单价，数量，金额等；
参保人的医疗保险报销数据包括参保人唯一身份识别号，结算唯一识别 号，结算年度，有效标志，医院编码，医院名称，医疗类别，入院/出院/结 算日期，疾病诊断代码，疾病诊断名称，医疗总金额，符合医保金额等；
参保人信息数据包括参保人唯一身份识别号，参保类型，出生日期，性 别等；
医院信息数据包括医院编码，医院名称，医院等级，医院类型等。
本发明还提供一种医保智能审核***，其特征在于，其包括策略制定模 块、数据采集模块、数据筛查模块和结果输出模块；
所述策略制定模块用于制定分解住院规则、低标准入院规则、重复收费 规则、限定性别和年龄规则、超量取药规则、重点监控药品规则、抗菌药品 规则和高费用医疗机构规则，其中，分解住院规则、低标准入院规则、重点 监控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则对应滥用类型，重复收 费规则和限定性别和年龄规则对应欺诈类型，超量取药规则对应浪费类型；
所述数据采集模块用于采集参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的 医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据；
所述数据筛查模块用于对参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医 疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据进行全面筛查；
所述结果输出模块用于在筛查出数据符合分解住院规则、低标准入院规 则、重点监控药品规则、抗菌药品规则或高费用医疗机构规则时输出滥用类 型结果；在筛查出数据符合重复收费规则和限定性别和年龄规则时输出欺诈 类型结果；在筛查出数据符合超量取药规则时输出浪费类型结果。
较佳地，参保人的医疗保险报销明细数据包括参保人唯一身份识别号， 结算唯一识别号，医保三大目录编码，医保三大目录名称，医院费用编码， 医院费用名称，费用类别，单价，数量，金额等；
参保人的医疗保险报销数据包括参保人唯一身份识别号，结算唯一识别 号，结算年度，有效标志，医院编码，医院名称，医疗类别，入院/出院/结 算日期，疾病诊断代码，疾病诊断名称，医疗总金额，符合医保金额等；
参保人信息数据包括参保人唯一身份识别号，参保类型，出生日期，性 别等；
医院信息数据包括医院编码，医院名称，医院等级，医院类型等。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发 明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：
本发明通过建立医学知识库、医保政策库、大数据模型，根据各地实际 情况进行参数调整，针对医保数据进行欺诈、滥用、浪费的识别，有效减少 医疗违规行为的发生，提升医保基金的使用效率。
附图说明
图1为本发明较佳实施例的医保智能审核方法的流程图。
图2为本发明较佳实施例的医保智能审核***的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发 明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述， 显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所 获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供一种医保智能审核方法，其包括以下步骤：
步骤1、策略制定：制定分解住院规则、低标准入院规则、重复收费规 则、限定性别和年龄规则、超量取药规则、重点监控药品规则、抗菌药品规 则和高费用医疗机构规则，其中，分解住院规则、低标准入院规则、重点监 控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则对应滥用类型，重复收费 规则和限定性别和年龄规则对应欺诈类型，超量取药规则对应浪费类型。
具体的策略见表1：
表1
其中，表1中的编码1对应分解住院规则，表1中的编码2-6对应低标 准入院规则，表1中的编码7-8对应重复收费规则，表1中的编码9-11对应 限定性别和年龄规则，表1中的编码12-13对应超量取药规则，表1中的编 码14对应重点监控药品规则，表1中的编码15-17对应抗菌药品规则，表1 中的编码18-23对应高费用医疗机构规则。
步骤2、数据采集：采集参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医 疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据。
其中，参保人的医疗保险报销明细数据包括：参保人唯一身份识别号， 结算唯一识别号，医保三大目录编码，医保三大目录名称，医院费用编码， 医院费用名称，费用类别，单价，数量，金额等。
参保人的医疗保险报销数据包括：参保人唯一身份识别号，结算唯一识 别号，结算年度，有效标志，医院编码，医院名称，医疗类别，入院/出院/ 结算日期，疾病诊断代码，疾病诊断名称，医疗总金额，符合医保金额等。
参保人信息数据包括：参保人唯一身份识别号，参保类型，出生日期， 性别等。
医院信息数据包括：医院编码，医院名称，医院等级，医院类型等。
步骤3、数据筛查：对参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医疗 保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据进行全面筛查。
步骤4、结果输出：若筛查出数据符合分解住院规则、低标准入院规则、 重点监控药品规则、抗菌药品规则或高费用医疗机构规则，则输出滥用类型 结果；若筛查出数据符合重复收费规则和限定性别和年龄规则，则输出欺诈 类型结果；若筛查出数据符合超量取药规则，则输出浪费类型结果。
例如：若筛查出的数据满足表1中的编码1对应的规则描述5个条件， 则输出滥用类型结果；若筛查出的数据满足表1中的编码7对应的规则描述 条件，则输出欺诈类型结果；若筛查出的数据满足表1中的编码12对应的 规则描述条件，则输出浪费类型结果。
如图2所示，本实施例还提供一种医保智能审核***，其包括策略制定 模块1、数据采集模块2、数据筛查模块3和结果输出模块4。
所述策略制定模块1用于制定分解住院规则、低标准入院规则、重复收 费规则、限定性别和年龄规则、超量取药规则、重点监控药品规则、抗菌药 品规则和高费用医疗机构规则，其中，分解住院规则、低标准入院规则、重 点监控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则对应滥用类型，重复 收费规则和限定性别和年龄规则对应欺诈类型，超量取药规则对应浪费类 型。
所述数据采集模块2用于采集参保人的医疗保险报销明细数据、参保人 的医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据。
所述数据筛查模块3用于对参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的 医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据进行全面筛查。
所述结果输出模块4用于在筛查出数据符合分解住院规则、低标准入院 规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则或高费用医疗机构规则时输出滥用 类型结果；在筛查出数据符合重复收费规则和限定性别和年龄规则时输出欺 诈类型结果；在筛查出数据符合超量取药规则时输出浪费类型结果。
通过基于知识库与大数据建模的医保智能审核工具，对诊疗数据进行全 量筛查，保证了监控的范围，避免人工疏漏，节约了人工稽核的成本。我司 目前已通过审核多个城市医保数据，识别欺诈、浪费、滥用的可疑行为，为 政府医保部门提供医保审核风控报告：提升了医保效率，弥补了医保经办机 构审核人力和能力的不足，推动了医保审核由传统人工抽查向大数据智能审 核的转变；方便政府医保或商保进行稽核调查，追回医保费用；同时有效减 少低标准入院、超量配药等过度医疗现象，从源头上控制违规行为。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理 解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本 领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方 式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种医保智能审核方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤1、策略制定：制定分解住院规则、低标准入院规则、重复收费规则、限定性别和年龄规则、超量取药规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则，其中，分解住院规则、低标准入院规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则对应滥用类型，重复收费规则和限定性别和年龄规则对应欺诈类型，超量取药规则对应浪费类型；
步骤2、数据采集：采集参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据；
步骤3、数据筛查：对参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据进行全面筛查；
步骤4、结果输出：若筛查出数据符合分解住院规则、低标准入院规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则或高费用医疗机构规则，则输出滥用类型结果；若筛查出数据符合重复收费规则和限定性别和年龄规则，则输出欺诈类型结果；若筛查出数据符合超量取药规则，则输出浪费类型结果。
2.如权利要求1所述的医保智能审核方法，其特征在于，参保人的医疗保险报销明细数据包括参保人唯一身份识别号，结算唯一识别号，医保三大目录编码，医保三大目录名称，医院费用编码，医院费用名称，费用类别，单价，数量，金额等；
参保人的医疗保险报销数据包括参保人唯一身份识别号，结算唯一识别号，结算年度，有效标志，医院编码，医院名称，医疗类别，入院/出院/结算日期，疾病诊断代码，疾病诊断名称，医疗总金额，符合医保金额等；
参保人信息数据包括参保人唯一身份识别号，参保类型，出生日期，性别等；
医院信息数据包括医院编码，医院名称，医院等级，医院类型等。
3.一种医保智能审核***，其特征在于，其包括策略制定模块、数据采集模块、数据筛查模块和结果输出模块；
所述策略制定模块用于制定分解住院规则、低标准入院规则、重复收费规则、限定性别和年龄规则、超量取药规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则，其中，分解住院规则、低标准入院规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则和高费用医疗机构规则对应滥用类型，重复收费规则和限定性别和年龄规则对应欺诈类型，超量取药规则对应浪费类型；
所述数据采集模块用于采集参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据；
所述数据筛查模块用于对参保人的医疗保险报销明细数据、参保人的医疗保险报销数据、参保人信息数据和医院信息数据进行全面筛查；
所述结果输出模块用于在筛查出数据符合分解住院规则、低标准入院规则、重点监控药品规则、抗菌药品规则或高费用医疗机构规则时输出滥用类型结果；在筛查出数据符合重复收费规则和限定性别和年龄规则时输出欺诈类型结果；在筛查出数据符合超量取药规则时输出浪费类型结果。
4.如权利要求3所述的医保智能审核***，其特征在于，参保人的医疗保险报销明细数据包括参保人唯一身份识别号，结算唯一识别号，医保三大目录编码，医保三大目录名称，医院费用编码，医院费用名称，费用类别，单价，数量，金额等；
参保人的医疗保险报销数据包括参保人唯一身份识别号，结算唯一识别号，结算年度，有效标志，医院编码，医院名称，医疗类别，入院/出院/结算日期，疾病诊断代码，疾病诊断名称，医疗总金额，符合医保金额等；
参保人信息数据包括参保人唯一身份识别号，参保类型，出生日期，性别等；
医院信息数据包括医院编码，医院名称，医院等级，医院类型等。
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110009516A (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110706121A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-01-17 | 北京东软望海科技有限公司 | 确定医保欺诈结果的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110782360A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-11 | 泰康保险集团股份有限公司 | 结算数据处理方法与装置、存储介质、电子设备 |
| CN111325182A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-06-23 | 四川骏逸富顿科技有限公司 | 一种基于ocr的医保报销欺诈检测方法 |
| CN111986037A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 医保审核数据的监控方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111986035A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 医保服务审核方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112289403A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-29 | 浙江大学山东工业技术研究院 | 一种基于两阶段筛查流程的医保异常购药的检测方法及装置 |
| CN113095944A (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-09 | 上海企健信息技术有限公司 | 一种保险业务支付管理***及方法 |
| CN113469821A (zh) * | 2020-03-31 | 2021-10-01 | 北京金山云网络技术有限公司 | 医疗结算方法、装置及电子设备 |
| CN113658009A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-11-16 | 北京健康之家科技有限公司 | 理赔信息处理方法和装置 |
| CN114493894A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-05-13 | 武汉金豆医疗数据科技有限公司 | 使用医保审核规则模型进行医疗行为监控的方法 |
| CN115439033A (zh) * | 2022-11-09 | 2022-12-06 | 浙江浙大网新软件产业集团有限公司 | 基于社保数据的风险用户筛选方法、装置及计算设备 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101266677A (zh) * | 2008-01-28 | 2008-09-17 | 田小平 | 一种医疗保险基金给付装置和方法 |
| US20100305977A1 (en) * | 2009-05-29 | 2010-12-02 | Hyperquest, Inc. | Automation of auditing claims |
| CN104134157A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-11-05 | 平安养老保险股份有限公司 | 一种医疗保险报销过程中可疑行为审核***及审核方法 |
| CN104134092A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-11-05 | 平安养老保险股份有限公司 | 一种医保报销行为监控***及监控方法 |
| CN105159948A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-12-16 | 成都数联易康科技有限公司 | 一种基于多特征的医疗保险欺诈检测方法 |
| CN109359963A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-02-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 医保结算方法及装置和电子设备 |
-
2019
- 2019-04-01 CN CN201910258103.0A patent/CN110009516A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101266677A (zh) * | 2008-01-28 | 2008-09-17 | 田小平 | 一种医疗保险基金给付装置和方法 |
| US20100305977A1 (en) * | 2009-05-29 | 2010-12-02 | Hyperquest, Inc. | Automation of auditing claims |
| CN104134157A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-11-05 | 平安养老保险股份有限公司 | 一种医疗保险报销过程中可疑行为审核***及审核方法 |
| CN104134092A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-11-05 | 平安养老保险股份有限公司 | 一种医保报销行为监控***及监控方法 |
| CN105159948A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-12-16 | 成都数联易康科技有限公司 | 一种基于多特征的医疗保险欺诈检测方法 |
| CN109359963A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-02-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 医保结算方法及装置和电子设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张永娥: "医院医疗保险费用结算现状及对策研究", 《现代商业》 * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110706121A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-01-17 | 北京东软望海科技有限公司 | 确定医保欺诈结果的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110706121B (zh) * | 2019-10-10 | 2022-07-29 | 望海康信(北京)科技股份公司 | 确定医保欺诈结果的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110782360A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-11 | 泰康保险集团股份有限公司 | 结算数据处理方法与装置、存储介质、电子设备 |
| CN113095944A (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-09 | 上海企健信息技术有限公司 | 一种保险业务支付管理***及方法 |
| CN111325182A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-06-23 | 四川骏逸富顿科技有限公司 | 一种基于ocr的医保报销欺诈检测方法 |
| CN111325182B (zh) * | 2020-03-19 | 2023-05-30 | 四川骏逸富顿科技有限公司 | 一种基于ocr的医保报销欺诈检测方法 |
| CN113469821A (zh) * | 2020-03-31 | 2021-10-01 | 北京金山云网络技术有限公司 | 医疗结算方法、装置及电子设备 |
| CN111986037A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 医保审核数据的监控方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111986035A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 医保服务审核方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112289403A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-29 | 浙江大学山东工业技术研究院 | 一种基于两阶段筛查流程的医保异常购药的检测方法及装置 |
| CN113658009A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-11-16 | 北京健康之家科技有限公司 | 理赔信息处理方法和装置 |
| CN114493894A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-05-13 | 武汉金豆医疗数据科技有限公司 | 使用医保审核规则模型进行医疗行为监控的方法 |
| CN115439033A (zh) * | 2022-11-09 | 2022-12-06 | 浙江浙大网新软件产业集团有限公司 | 基于社保数据的风险用户筛选方法、装置及计算设备 |
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