国家医保局官网发文，对民革中央提出的《关于构建“大数据+AI”监管体系提升医保基金监管水平的提案》进行答复。

国家医保局称，加快推进医保反欺诈大数据应用监管试点，推动各试点地区结合地方特色和工作需要，聚焦本地区重点工作和重点任务，按照确定试点方向，积极构建医保反欺诈大数据模型。

● 一方面，持续加强智能审核和监控工作。

在地方试点上，从2019年开始，开展了为期两年的智能监控“示范点”建设，积累了试点经验。在管理办法上，于2022年印发《医保基金智能审核和监控知识库、规则库管理办法》，明确了知识库、规则库（以下简称“两库”）功能定位、建设原则、建设程序及各级医保部门工作职责，为各地医保部门开展“两库”建设提供了根本遵循。

在技术规范上，于2023年5月发布国家“两库”1.0版，形成科学规范、全国统一的“两库”框架体系。在工作全面推进上，2023年9月印发了《关于进一步深入推进智能审核和监控工作的通知》，明确加强“两库”建设和应用、优化智能审核和监控流程、推动经办机构全面智能审核、拓展智能监控应用场景，着力解决各地在系统建设、“两库”落地应用、业务流程等方面的堵点难点问题。从工作成效上看，智能监管子系统已在全国所有统筹地区上线应用，2023年通过智能审核和监控拒付、追回医保基金26.72亿元，

● 另一方面，探索大数据赋能基金监管的实现路径。

2022年开始，依托全国统一的医保信息平台，建立反欺诈数据监测专区，研究开发了“虚假住院”“医保药品倒卖”“医保电子凭证套现”“重点药品监测分析”等大数据模型，并与公安机关积极推进线索联合查办，取得了比较显著的成效。2022年，仅“虚假住院”一个模型，就查处医疗机构62家，涉及医保资金1.5亿元，抓获犯罪嫌疑人499人。2023年，继续运用“虚假住院”模型开展拉网式排查，追回医保资金3.8亿余元。

一是针对“推进居民健康信息大数据建设，构建大数据+AI基金监管体系”的建议，加快推进医保反欺诈大数据应用监管试点。

推动各试点地区结合地方特色和工作需要，聚焦本地区重点工作和重点任务，按照确定试点方向，积极构建医保反欺诈大数据模型。加强大数据整合应用。不断加强居民健康信息大数据的互通和共享，通过多维度、多信息源数据的比对分析，堵住因信息不对称导致的监管漏洞。在开展大数据分析比对时，加强医保数据与民政、公安、卫健等外部多来源大数据的“碰撞”，加强医保部门掌握的结算、进销存等数据应用，在数据的交集点、异常点中发现违法违规行为线索，对欺诈骗保行为特点进行风险识别研判。如与公安部合作构建医保-公安反欺诈监管体系，签署了《数据共享合作协议》，建立数据共享机制。

二是针对“依托居民健康信息大数据，实现高效率低成本精准实时监管”的建议，持续完善全国统一的智能监管系统，不断完善非现场监管与现场监管有机结合的监管布局。

通过智能审核和监控、应用分析医保大数据开展监管工作，充分挖掘大数据发现疑点信息，并据此开展现场核查，着力破解各种违法违规行为隐蔽性强、专业性强，监管力量严重不足等现实难题。考虑“两库”是智能审核和监控工作的核心，“两库”精准性直接决定智能审核和监控工作成效，国家医保局将持续推进“两库”建设。

一方面，进一步梳理细化并在智能监管子系统建设部署可供全国使用的“两库”，不断提升“两库”的完备性、精准性，促进全国各地医保部门提高智能审核能力；另一方面，探索AI模型在医保基金智能监管中的应用，通过自然语言和AI模型自动生成监管规则，对数据进行挖掘分析，及时发现违规行为线索。

三是针对“建立责任回溯监管机制，从动机上杜绝骗保情况”的建议，坚持事前、事中、事后相结合，构筑全流程、全领域、全链条的大数据监管防线。

依托全国统一的医保信息平台，智能监管子系统通过实时动态、全流程、全环节的监管，让一切医保基金使用行为和数据都“有迹可循、有据可查”，在业务全流程上建立健全涵盖事前提醒自查自纠、事中审核基金拒付、事后监管基金追回的责任回溯监管机制，消除违法违规行为动机。

在事前提醒方面，鼓励定点医疗机构主动对接智能监管子系统开展事前提醒，实现对刚性约束类违规行为的自动拦截和自查自纠，将不合规的行为和费用在结算前进行规范。

在事中审核方面，经办机构在该过程中对定点医药机构上传的医保基金结算单据进行审核，对“明确违规”费用直接拒付，对发现的疑点问题，及时反馈至定点医药机构，由其进行申诉，经沟通反馈后确定的违规费用予以拒付。

在事后监管方面，重点开展大数据监测分析，注重整体性、趋势性、关联性，对各类监管对象准确画像，为现场检查和行政执法提供支持。