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监控知识

医疗保险智能监控的发展

作者:亿杰监控安装点击: 发布时间:2020-07-18

自1994年以来连接互联网的64K国际专线实现了与互联网的全功能连接。在过去的20年里,中国互联网从无到有,从小到大,从最初的互联网1.0到今天的4.0,进入了数字化时代。互联网和大数据技术的广泛应用深刻影响着社会和人们生活的各个领域,也给医疗保险领域,尤其是医疗保险智能监控领域带来了巨大而深远的变化。医疗保险智能监控的发展历程医疗保险监管顺应时代发展。自2014年以来,智能监控逐步推广。到目前为止,全国所有医疗保险统筹地区都实现了传统的人工监管。全国有320个协调区域开展智能监测,监测人口达到11亿,监测范围基本覆盖所有两个服务机构。医疗保险智能监控的全面实现极大地提高了医疗保险监管的效率,使医疗保险监管更加公平公正,大大降低了廉政风险。在新时代背景下,新形势下的医疗保险基金是老百姓的救命钱,各级领导和人民群众都十分关注。资金监管和使用是社会热点和监管难点。如果监管不到位,沈阳的欺诈、保险诈骗等重大保险诈骗案件将成为舆论焦点,震惊全国。近年来,医疗保险监管面临许多新情况、新问题。医疗侵权的手段越来越隐蔽。一些医疗机构多次禁止开具大处方、阴阳处方、过度检查、挂床住院、伪造材料等违规行为。有些通过免费诊断和礼物来减少入院指征,并吸收大量投保患者。一些虚构的检验测试对多个人员使用相同的测试报告,或者对多个测试使用相同的测试报告,等等。面对这一系列新情况、新问题,业内专家将欺诈性保险欺诈归纳为10大类,一一对应于孙子兵法《三十六计》中的战术。这足以显示监管形势的严重性,也足以显示医疗保险监管从业人员的无助。因此,医疗保险监管部门必须采取新的监管措施和手段,提高医疗保险监管的有效性。多纬度数据的获取和应用有助于智能监控Victor在其著作《大数据时代》中提到,大数据时代思维变化的基础是数据,而不是随机样本数据,而是所有数据。尽力收集和应用多维数据是非常重要的。目前,我国大部分地区医疗保险智能监控所采集的数据仅来自医疗保险生产数据库。数据源单一,部分数据可能已经由指定的服务机构处理,无法充分发挥大数据监控系统的优势。当然,也有个别城市收集了被保险人和指定服务机构的多维数据。通过多维数据的收集和应用,可以帮助医疗保险智能监控,提高监管效率。例如,成都建立了全球健康保险数据中心,改进了11个基本健康保险数据,实时收集基本数据、行为数据(入院、出院、用药、治疗、手术)、结算数据(医疗费用明细),并建立了医疗机构数据上传分析系统,以确定医疗机构是否按规定上传数据。今后,我们应该加强多源数据的收集。第一步是从指定的医院收集医院信息系统、信息系统和计算机信息系统系统的数据。第二步是尝试使用卫生保健、公安、民政、工商和药品管理部门的管理数据。通过数据碰撞和循环,产生新数据,发挥大数据复杂计算功能的优势。智能监控引擎标志着大数据监控时代的到来。医疗保险监控引擎,也称为医疗保险

以成都为例,建立了宏观和微观引擎规则。在宏观层面,有288条规则。在微观层面,有58类规则和超过180万个细节。每天,引擎细节对应于一个监控和审核决策,每个监控和审核决策对应于一个不同的结果。到目前为止,成都有27亿个监测和审计细节,涉及392亿元。在我看来,审计引擎的研究和应用还处于不断探索的阶段。随着人工智能和机器学习技术的不断发展,监控引擎和这些技术将进一步融合。在未来,各种类型的信息,如图像识别、人脸识别、语音识别、自然语言技术等,都可以得到更好的处理。通过机器学习,各种类型的信息被分析,它们的相关性和趋势被探索。医疗保险智能监控规则的生成和设置将实现从人工设置规则到自动生成规则和机器应用规则的转变。应用大数据挖掘算法和建模技术医疗保险数据是一座“金矿”。在全国医疗保险体系中,只有成都市建立了市级医疗保险信息服务中心。中心通过大数据算法(决策树、神经网络、KNN、随机森林)和模型(反欺诈、过度诊疗、超高成本、长期住院)对医疗保险数据进行数据挖掘和分析,为医疗保险政策制定和评估提供数据支持,为经办管理提供数据支持,全面推进医疗保险治理体系,提升治理能力。从医疗保险智能监控的创新和发展角度来看,大数据挖掘和建模将在以下几个方面发挥有效作用:一是预测医疗保险基金的运行趋势。大数据的核心是预测,它利用海量医疗保险数据来预测和分析医疗保险基金的运行趋势,为医疗保险政策和制度的制定和调整提供数据支持。同时,它还可以预测关键数据,如住院人数和申请次均基金的金额。第二是协助决策。评估当前系统的运行有效性。建立医疗保险起付标准调整模型、参保患者个性化报销模型、诊疗计划分组模型、药品价格和准入模型、医疗保险融资模型、医患网络模型、医疗行为模型和用药行为模型,提高监测和决策能力。第三,风险分类。大数据和建模使健康保险基金的运营风险分类成为可能。例如,通过建模,对总体规划区域内各经办分中心基金的操作风险进行分类,同时计算健康保险基金的操作风险指数,对预警基金的操作风险进行定量监控。同时找出对基金运作风险较高的强相关因素。第四,精确监控。通过对海量医学数据的多维长期深度挖掘分析。从医疗行为是否合理、数据是否真实可信、医疗过程中是否存在过度治疗、医疗费用是否过高、是否存在药物和耗材滥用等角度准确监控真实性和合理性。即挂床、大处方、过度检查、阴阳处方等。以确保健康保险基金的安全。人工智能在智能监控中的应用今年7月,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,明确了人工智能作为国家战略的定位。虽然人工智能在医疗保险智能监控领域还是一个新概念和新方法,还没有在实际工作中得到应用,但行业参与者做好思想准备是非常重要的。在不久的将来,也许人工智能将颠覆医疗保险的管理和智能监控。人工智能在医疗保险智能监控中的主要发展和应用方向如下:一是完善监控和审计引擎。通过人工智能和机器学习,监控引擎

例如,在慢性病管理领域,通过为慢性病患者提供便携式穿戴式医疗设备,如心电监护仪,实现对患者的“724”小时生命体征监测,随时对患者进行全程观察、测量和干预,从而保证医疗救援的及时性,提高患者满意度。根据慢性病管理APP和医疗费用的使用情况,跟踪比较,督促、教育和指导参保人员加强自身健康管理,增强健康管理意识和能力,同时提高参保人员的医疗质量,减少医疗保险基金的不合理支出。此外,随着区块链技术应用的成熟,在医疗保险智能监控领域,通过区块链技术可以记录和归档指定服务机构的每一个医疗保险服务行为和参保患者的每一个医疗和购药行为,从而有效保证医疗保险数据的真实性。总的来说,医疗保险智能监控在过去取得了显著的成绩,但在新形势下也出现了许多新问题。医疗保险监管必须充分认识到大数据、云计算、算法模型、人工智能等技术对智能监控的积极作用。


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