医保检查所针对的方向，目前正呈现出越发精准的态势，以往存在的犹如大海捞针般的逐一查账行为，正逐渐被智能化的数据筛查予以取代。就医疗机构而言，去明白并且领会这一套全新的规则，相较于仅仅只是一味地抱怨检查过于严格，是具备更为实际的意义的。
付费方式变了 监管重点自然跟着变
曾经是依照项目来进行付费，医保所关注的是每一项收费项目是不是进入了目录，价格是否正确。当下是按照病种展开付费，就像DIP这种情况，医保所购买的是“将这个病治好”的整体服务，故而监管的逻辑已然发生了变化。
监管的核心并非单个项目，而是此病例是否应归入这个病种组，病例被审核筛选，其是否符合该病种组标准，若诊断为阑尾炎却进行了心脏检查，或者住院费用远低于同病种平均水平，这些异常信号便会触发监管系统的警报，使其成为重点核查对象。
诊断的真实性是第一道防线
在依照病种付费的规则情形下，诊断直接对医保支付的具体金额起到决定作用，所以，医保合规检查首要的就是要去验证诊断的合理程度，避免出现“诊断高套”这样的情况，或者防止“诊断升级”这种现象，也就是把症状较轻的病例写成症状严重的病例，以此来套取更高的支付额度。
经过大数据分析，系统会去比对同地区、同病种的平均住院天数以及平均费用。要是有一个被诊断为重病的病例，其住院时间极为短，所花费用极少，又或者未做必要的治疗项目，那么系统就会将它标记成高套分值的可疑病例，进而推送给人工去进行重点审核。
诊疗项目与诊断必须逻辑自洽
仅是光把诊断无误确定了还不行，诊疗的项目同样也必然要跟诊断相互匹配才行。医保部门构建起了“病种诊疗服务包数据库”该库等同于专家所达成的共识，清晰地表明了针对治疗某一个病种一般所需要去做的各类检查以及治疗这些项目。要是实际所做的项目跟这个“标准服务包”之间的偏离幅度太大，便会被重点予以关注。
比方说，针对一个被诊断为“腹主动脉瘤破裂”的处于危急重症的患者，依照临床指南常理来讲是需要进行紧急介入手术的。然而要是系统发现此病例不存在任何手术操作的记录，那么就会判定其“必须诊疗完成度”为0，这明显是不符合临床逻辑的，因而会被筛选出来予以核查。
数据筛查模型让违规行为无处遁形
智能监管系统如今内置了各类筛查模型，可自动辨别多种违规行为，除了诊断高套，还能够精准抓取“低标准入院”、“分解住院”以及“重复住院”等情形。举例来说，系统借助患者信息，能自动识别同一患者于同一家医院在短时间内的多次住院记录。
若是两次住院之时的主要诊断、治疗以及用药均高度相似，那么系统便会将其判定成“分解住院”的高可疑病例。这样一种基于大数据的关联分析 ，把往昔隐蔽的 、钻政策空子的行为清晰地暴露出来 ，极大地提升了监管的效率与精准度。
智能筛查前置 把问题堵在入组之前
将可疑违规的智能筛查环节，放置到病例入组之前，这才是理想的监管流程。换而言之，先对医保基金结算支付前的这批结算数据，开展一轮全量扫描，从而把有疑点的病例筛选出来，而非在钱付完之后，还要回过头查。
能在支付端予以干预，以此避免基金出现错误流出，这便是如此做的好处。与此同时，这还为后续的违规定性给予了更具综合性的判断依据，存在一些病例，起初通过初筛被诊断为高套之情况，然而经过深入核实之后，最终被判定为依照低标准入院，其定性要更为准确。
人机结合 系统筛查与人工审核互补
即便智能筛查系统极为强大，它终究不过是工具，最终确切的确权以及定性依旧得靠人工去达成。该系统的作用在于能够高效地找出可疑点，进而加以可疑度的量化排序，以此为人工审核提供明晰的线索以及决策辅助，使得审核人员得以将精力聚焦于高风险的病例之上。
系统筛出高可疑度病例之后，便会推送给相应定点医疗机构。之于医院，要在线上补充完整病历、病程记录、检查结果等各类料进行举证。医保经办机构接着通过初审、复审双重步骤把关，结合临床得证据做出最终判断，以此确保每一条所涉违规都事实清晰、证据确凿无误。
日复一日逐渐完备的按病种付费监管体系，实际上是凭借着数据以及技术所具备的力量，尝试着在医疗所拥有的专业性与医保的基金安全之间能够找寻到平衡点，也许它并非是尽善尽美的，然而的确让往昔模模糊糊的“医疗风险选择题”，拥有了更为清晰的循证路径。
医院或科室里，你所在之处，碰到过被系统判定成可疑病例有误判状况吗？你们申诉是怎样操作的？举证又是怎样进行的？欢迎在评论区把你的经历给予分享，点赞促使更多人看到这个变化。
