“今年1月至9月，全国各级医保部门共追回医保基金160.6亿元。”在近日召开的2024年医保基金监管趋势交流会上，国家医疗保障局基金监管司副司长谢章澍表示，今年以来，国家医保部门在守护群众看病就医“钱袋子”方面作出很大努力。

国家医保局自成立以来，始终把维护医保基金安全作为首要任务，并于2019年建立医保基金飞行检查工作机制。谢章澍介绍，今年以来，飞行检查已覆盖全国所有省份，检查定点医药机构500家。

点多、线长、面广是医保基金监管面临的难题，近年来，医保部门通过大数据、信息技术赋能，不断织牢织密基金监管网。

“大数据使医保监管从被动转向主动。”北京中医药大学卫生健康法治研究与创新转化中心主任邓勇在接受《法治日报》记者采访时指出，相比传统人工排查方式，数据监管可以实现对大量数据的实时监测和分析，及时发现潜在的违规行为，助力医保部门有针对性地加强对重点区域、重点药店和重点药品的监管，令欺诈骗保行为无处遁形。

大数据助力发现问题线索

一款本应短期服用的特殊疾病用药（即“特药”）苏可欣（阿伐曲泊帕片），一名“患者”竟然一吃就是两年多，先后购买了160盒，涉及金额超百万元，远超合理用量……这是不久前国家医保局大数据中心筛查数据时，在黑龙江省哈尔滨市一家药店发现的异常情况。有96名参保人从该药店购买药品金额特别巨大，引起了国家医保局的关注。

据报道，苏可欣这类“特药”临床价值高、患者急需、替代性不高，医保部门为减轻重病患者负担，不少地区的“特药”可享受不设起付线、报销比例超过80%、提高报销上限等政策。为防止不法分子利用政策优惠条件套取医保基金，“特药”要经过定患者、定医疗机构、定责任医师、定处方、定供药机构的“五定”管理机制才能出售和购买。

但上述这名“患者”家属表示，买药时并不需要处方。国家医保局深入调查后发现，哈尔滨市建柏家医药连锁哈平路店、思派大药房、宝丰大药房深业店、上药科园大药房4家药店存在大规模伪造“特药”处方，涉嫌为倒买倒卖医保药品者提供便利等情况，存在欺诈骗取医保基金问题。

截至目前，涉案的4家药店医保服务协议已全部被解除，并被责令停业配合调查。公安部门对这4家药店已全部刑事立案，共冻结涉案医保基金6223万元，采取刑事强制措施和治安处罚共计51人。

记者注意到，此次飞行检查的线索又是来源于大数据筛查。近段时间以来，国家医保局接连通报的多起欺诈骗保案例中，大数据屡立大功。

大数据不仅助力国家医保局开展飞行检查，如今已成为地方医保部门发现问题线索的有力“武器”。

今年1月，湖北省武汉市黄陂区医保局通过大数据排查发现，黄陂区两家药店的一种名贵药品销量突然暴增，2023年1月份以来的销售额达20余万元，但此前该药品却几乎没有销售记录。经调查发现，该药品系通过远程扫描医保电子凭证二维码的方式，刷医保卡售出。随着调查深入，一条“收卡、刷卡、套现、寄递、销售”的庞大黑灰产业链逐渐浮现，不法分子采用远程操作、互不见面的方式，骗取医保资金。

据武汉警方最新披露，公安机关已联合医保部门破获这起涉及全国21个省市的诈骗医保资金案，抓获22名犯罪嫌疑人，查明涉案金额200余万元。

数据监管由被动转向主动

广西壮族自治区的个别医院，出现患者短期内多次住院，但病程记录却前后矛盾的现象；河南郑州管城豫丰医院存在不同时间采集的彩超报告序号、图像、内容完全一致，不同患者彩超图像采集时间完全相同的情形……近段时间以来，国家医保局接连通报了多起欺诈骗保案例，对违法违规使用医保基金的曝光力度不断加大，传递了对欺诈骗保“零容忍”的态度。

异常住院率、空白检查影像资料、男女检查项目混做……在通报的这些欺诈骗保案件中，尽管涉事单位采取了各类隐蔽手段，但仍未能逃出国家医保局编织的大数据监管网，通过大数据分析，医保部门及时发现可疑线索，开展了针对性调查。

自2022年以来，利用大数据等现代信息技术手段，构建全流程、全领域、全链条的大数据监管防线，成为医保部门监管医保基金的重点工作。2023年5月1日起施行的《医疗保障基金飞行检查管理暂行办法》明确，医疗保障智能监控或者大数据筛查提示医疗保障基金可能存在重大安全风险的，医疗保障行政部门可以启动飞行检查。

谢章澍介绍，今年以来，国家医保局根据大数据模型线索开展专项飞行检查的定点医药机构达185家，最终查实的涉嫌欺诈骗保机构达111家。由此可见，基于大数据筛查的“定向检查”更加精准。

“大数据能够收集海量医保相关数据，包括诊疗记录、药品销售、费用报销等；同时可以精准定位异常的医保使用行为模式，如频繁就医、过度开药等行为；还可以梳理医保交易数据之间的关联，发现一些隐蔽的骗保行为线索。”在邓勇看来，用大数据分析逐步取代以前广撒网式的医保飞行检查是大势所趋。

助力监管从被动变为主动，是大数据监管下的又一重大变革。

邓勇指出，以往传统监管主要依赖人工抽查、举报线索等方式，通常是在问题发生后才进行处理，具有滞后性。大数据监管则可以对不同地区、不同药店、不同药品的销售和使用情况进行分类统计和分析，能够实时监测医保基金使用情况，一旦出现可疑行为及时预警，从事后以“查”为主，转变为事前以“防”为主。相较于抽样检查，对医保数据的全量分析可以提高监管覆盖面和精准度，降低监管成本。

发挥大数据模型筛查作用

医保基金监管数字化是未来监管发展的方向。谢章澍表示，国家医保局将从推动飞行检查扩面、强化大数据监管等方面持续发力，维护好医保基金安全。

《2024年医保基金违法违规问题专项整治工作方案》要求，强化数据赋能，发挥好大数据模型作用，实现常态化筛查。

建立大数据模型正是国家医保局近年来推进数据监管工作的重中之重。目前已开发虚假住院、医保药品倒卖、医保电子凭证套现、重点药品监测分析等多个大数据模型，借助海量数据，精准锁定骗保对象和问题。

以虚假住院为例，国家医保局基金监管司司长蒋成嘉介绍，2022年通过建立虚假住院模型，国家医保局运用大数据分析技术，仅一周时间就完成对全国42万余家定点医疗机构、近38亿条海量数据的筛查分析，发现大批可疑线索，有效破解了传统人工核查发现难、效率低的难题。

在大数据支持下，医保部门也能做到“四不两直”（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），提高监督质效。

2023年9月，国家医保局发布《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》中提出，到2025年底，规范化、科学化、常态化的智能审核和监控体系基本建立，信息化、数字化、智能化全面赋能医保审核和基金监管，确保基金安全、高效、合理使用。

“大数据时代下，数据共享机制也得到加强，实现了跨部门联合监管，增强了监管协同性和整体性。”邓勇建议，在防控措施上，还应建立健全实时监控和预警系统，加强数据审核和复核机制，完善法律法规和处罚机制，提高违法成本，确保医保基金每一分钱都能花在群众看病就医的“刀刃”上。