门诊统筹监管系统

智能监控门诊统筹全流程，精准预警违规风险，筑牢医保基金安全堤坝，
让每一分救命钱都用在刀刃上，守护百姓合法权益！

2023年是中国开展门诊统筹的元年，2023年2月《国家医疗保障局办公室关于进一步做好定点零售药店纳入门诊统筹管理的通知》（医保办发〔2023〕4号），将定点零售药店纳入门诊统筹报销及管理以后，各级医保局、医保经办机构的基金管理难度、工作压力与日俱增，急需解决各级医保局、医保经办机构的管理难点与痛点，不但要强化对医疗行为与医疗费用的监管，更要实现对欺诈偏保等行为的有效识别，引导定点医疗机构规范提供诊疗服务，维护医保基金的绝对安全。

基于“两库”建设，建立符合具有门诊统筹业务特点的结算费用审核体系，以事前预警、事中审核、事后追缴的全流程监管体系，利用生物识别技术，对于门诊就诊参保患者、药店药师进行身份核验，同时针对历史门诊结算行为、人员特征，建立医保反欺诈模型，对欺诈骗保行为进行风险预警，通过采集定点医药机构进销存数据，对定点零售药店存在的串换药品、药品回流等不合规行为进行有效监管，构建起可覆盖定点医药机构全环节监管的门诊统筹监管体系。

建设内容包括：两库建设、门诊就医费用全流程监管、门诊医保大数据反欺诈监管、飞行检查、基于门诊的实名就医认证、从业人员监管、互联网诊疗监管、药品与医用耗材监管。

场景化解决方案

全面提升门筹基金的监管效率，实现全流程监管

借助信息化手段，以国家“两库”为标准，建设既基于国家规范，又符合本地实际的“两库”，对门诊就医过程中的不合理用药、过度诊疗等违规行为的监管，实现事前提醒、事中审核、事后监管全流程的监管措施，改变传统人工抽样审核模式，对职工参保人在定点医疗机构发生的门诊医疗费用进行全环节审核，实现全覆盖监管。

加强对门诊就医过程中的欺诈骗保行为的识别与监管能力

利用大数据分析、机器学习，从海量数据中挖掘行为特征，进行有指向性的预测和分析。帮助医保管理部门精准的识别出基金安全风险。

通过大数据平台的数据分析服务能力，实现对基金监管风险事件的识别，对医院、药店、医保从业人员、参保人的风险指数进行综合评估，帮助医保管理部门提升基金监管的能力。

帮助医保决策者更加直观的洞察全局业务运行情况，快速识别海量数据中的异常指标，充分发掘数据价值，为准确决策提供及时、可靠的数据支持。

加强实名就医的监管力度，减轻现场稽核压力

通过对就医参保人员的身份核查，可以帮助医保局对冒名顶替、挂床住院等欺诈骗保行为进行有力监管，通过非现场监管方式，可以减少医保局现场检查的人力资源投入。

前移门统监管关口，增强监管时效性与准确性

基于人像识别技术，将监管关口前移，对参保患者身份进行核验，可以增加身份核验的准确性和时效性，可以解决因事后监管，带来的取证难的问题。

将监管延伸至具体医保支付资格人员，实现对从业人员执业行为的诚信监管

通过建立积分制与诚信考核的医保从业人员的监管体系，实现对医保从业人员的执业行为进行有效监管，可以有效降低医保从业人员主动违规情形发生，规范从业人员的执业行为。

方案价值

利用大数据进行全方位监督

通过汇聚诊疗、结算、药品等多源数据，构建反欺诈分析模型，利用实时监控引擎和规则库，智能识别串换项目、分解住院等违规行为；结合AI深度学习挖掘隐性骗保模式，实现费用异常预警、处方合理性校验及基金流向追溯，提升对高发违规行为的主动发现能力和精准打击效率。

实时监控医保资金使用情况

通过规则引擎动态校验诊疗行为与费用清单，对违规行为实施毫秒级预警拦截。运用两库分析临床行为合理性，机器学习模型持续追踪医师处方习惯与资金异常流向，形成”预警-核查-处置”闭环管理，确保门诊住院全场景资金使用合规。

自动拦截违规行为

通过两库，搭建实时拦截引擎，在医师开方、费用结算环节自动触发筛查，对超限定支付范围、重复收费、虚假诊疗等行为实施毫秒级弹窗警示并冻结异常单据；结合AI模型识别隐性违规模式，自动生成疑点数据推送至稽核端，实现事前拦截、事中阻断、事后追溯的全链条违规防控。