警惕！醫保局飛行檢查案例暴露數據質量管理“硬傷”

來源丨21新健康（Healthnews21）原創作品

作者/閆 碩

編輯/季媛媛

近年來，國家醫保局持續加強醫保基金使用常態化監管。在這一過程中，數據對破解傳統人工核查發現難、效率低等難題具有重要意義。而醫藥機構的數據質量管理是利用數據提升基金監管效能最基礎也最關鍵的環節。

然而，當前醫藥機構的數據質量管理仍存在明顯短板，部分問題甚至直接影響醫保監管效率。

9月29日，國家醫保局發布異常數據引發的醫保基金飛行檢查案例——73歲老人“無痛取卵”、86歲老人“試管內受精”、百余名男性使用宮腔鏡……這些看似荒謬的案例有過“前車之鑒”，一些醫藥機構通過類似手法騙取醫保基金。而此次發布的案例則大多屬于“烏龍”事件，為數據管理問題，醫保基金并未受損失。

國家醫保局指出，數據質量稍有偏差，就會自動觸發醫保警訊，引發醫保現場飛檢，最終導致醫保監管和醫藥機構管理成本的雙重浪費。

因此，定點醫藥機構作為數據質量的第一責任人，要強化數據上傳前的嚴格審核、日常動態校核，發現問題要及時處理，將風險消除在源頭。各級醫保部門需發揮技術優勢，完善智能監控與交叉校驗機制，構建問題發現、提醒、處理的閉環管理體系。

數據質量管理存短板

大數據時代，任何違法違規行為都難逃“數據慧眼”。依托全國統一的醫保信息平臺，國家醫保局精準查處多起異常數據典型案例，做到發現一起、查處一起、整改一起，醫保數據對監管的賦能作用持續凸顯。

國家醫保局此次共發布4起典型案例，分別為神秘未知醫生大量開藥、高齡老人開展輔助生殖、批量開方暴露問題線索、男病女治觸發邏輯矛盾，皆具一定的代表性。

比如，在“神秘未知醫生大量開藥”案例中，國家醫保局監測發現，某名醫生開具煙酰胺總金額高于全國平均水平200余倍。檢查發現，煙酰胺開方量異常由“數據質量塌方”造成。該院上傳的部分住院費用數據，開單醫生處未填寫真實醫生姓名，而是在數據處理中被填充為“未知”。數據上傳國家醫保信息平臺后，該院多位“未知”醫生匯總的煙酰胺開方量觸發異常報警。

這暴露了兩方面問題，一方面在于定點醫療機構數據填報不規范，另一方面則是數據校驗機制缺失。

在處理結果上，飛檢組向被檢醫院及當地醫保部門反饋數據問題并要求整改，未作處罰。而對檢查發現的其他違法違規使用醫保基金問題，依法依規作出處理。

另一“高齡老人開展輔助生殖”的案例更具典型性。國家醫保局檢測發現，某醫院為73歲老人開展“無痛取卵”，另一醫院則為86歲老人開展“試管內受精”。

核實發現，73歲老人本為開展“無痛胃腸鏡”，但醫生在填寫診斷時僅輸入“無痛”二字，在下拉選項中誤選“無痛取卵”。86歲老人所患疾病本為“腎功能衰竭”，由于首字母“SGNSJ”與“試管內受精”相同，醫生在填寫診斷時僅輸入首字母，又未仔細查看下拉選項，導致錯誤發生。

在填寫相關信息時出現錯誤，這并非孤例。日前，一位患者在遼寧一家醫院進行影像檢查時，影像報告上出現罵人字樣，引發社會廣泛關注。隨后涉事醫生道歉：系歲數大眼花發生筆誤。

不過，這兩起案例并未對疾病的診治產生實質性的影響。

針對“高齡老人開展輔助生殖”這一案例，國家醫保局此次通報典型案例的微信推文中，一個高贊評論指出，在日常工作中，醫生很少能有時間完完整整去完成一份病歷，而且病歷也有時限要求，難免會出現錯誤。

“檢查人員現場指出問題，要求定點醫療機構完善數據校驗機制，助力醫務人員準確填寫診療信息，向醫保部門上傳準確數據，避免浪費監管資源。”國家醫保局表示。

此外，“男病女治觸發邏輯矛盾”案例屬于編碼對應錯誤，患者實際接受的治療并未出錯，相關收費也符合標準；“批量開方暴露問題線索”案例則涉嫌偽造病歷等違法違規行為。

首都醫科大學國家醫保研究院原副研究員仲崇明向21世紀經濟報道指出，類似這些現象，非常容易暴露。既可能暴露在具體定點醫藥機構的運營數據里，也可能暴露在國家醫保信息平臺等數據交匯、撞庫時的場景，更可能暴露在行業產業內部自律與檢舉的具體行為、事件中。類似這些現象，總體處在低級、低水平范疇，一旦被重視，很快將通過完善閉環管理、監測管理來解決。

強化大數據賦能監管

醫保基金的使用安全涉及廣大群眾的切身利益，關系醫療保障制度的健康持續發展。近些年，我國扎實推進醫保基金使用常態化監管工作。

醫保基金監管涉及眾多監管對象、龐大的資金量，以及海量的結算數據，靠過去的人海戰術、手工審核、人工監管不能適應新形勢的需要。醫保基金智能審核和監控是醫保部門日常審核結算的必備工具，也是信息化時代醫保基金監管的重要手段。

2020年，國務院辦公廳印發《關于推進醫療保障基金監管制度體系改革的指導意見》，提出要實現基金監管從人工抽單審核向大數據全方位、全流程、全環節智能監控轉變；2023年，國務院辦公廳又印發《關于加強醫療保障基金使用常態化監管的實施意見》，強調常態化開展醫保數據篩查分析，鎖定醫保基金使用違法違規行為。

國家醫保局此前也提出目標，到2025年底，信息化、數字化、智能化全面賦能醫保審核和基金監管，形成經辦日常審核與現場核查、大數據分析、全場景智能監控等多種方式的常態化監管體系，確保基金安全、高效、合理使用。

在7月24日國新辦舉行的“高質量完成‘十四五’規劃”系列主題新聞發布會上，國家醫保局相關負責人介紹道，基金監管體系全面建立，事前教育、事中提醒、事后監督和飛行檢查等措施常態化綜合推進，累計追回醫保基金1045億元。

在此過程中，數據質量是實現精準監管的核心。“過去各方都忽視數據，未來各方都將重視數據，且都重視數據背后的人、行為，以及人對行為的責任。”仲崇明認為，醫保業務信息編碼對處方醫師的管理賦能還需進一步堅持原則、強化管理。醫保監管的思路，正從管數據，到管人、管行為、管“人對行為負責任”。以處方醫師為例，未來對其的監管也會動態調整，也會常態化“回頭看”，以巡視、巡查來倒逼全行業、全鏈條規范，保障數據質量。

值得強調的是，國家醫保局此次發布的典型案例更多偏向于病歷出現數據質量偏差，但事實上，醫保基金監管所涉及的海量數據，不僅包含這類臨床實踐數據，還包含藥品耗材采購數據、醫保結算數據、醫療機構運營管理數據等多種。

為深化醫保基金管理突出問題專項整治，日前，國家醫保局開展“百日行動”，聚焦醫保領域突出違法違規問題，緊盯倒賣醫保回流藥、違規超量開藥、生育津貼騙保三大重點任務，開展集中攻堅、精準整治，依法依規、嚴查嚴打。而“數據篩查”也將作為精準定位違規線索的核心手段，依托醫保信息平臺鎖定異常數據。

隨著智能監管體系的不斷完善，數據將持續成為識別出違法違規行為的關鍵力量，但前提是筑牢數據質量“第一道防線”。唯有醫藥機構壓實主體責任，醫保部門強化技術賦能，并分別把好“入口關”“監測關”，才能讓數據更好成為基金安全的“守護者”。

圖片/21圖庫

排版/許秋蓮

【版權聲明】本文所有內容著作權歸屬21世紀經濟報道，未經許可，不得轉載、摘編或以其他形式使用。