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    医保反欺诈大数据监管系统

    运用大数据与机器学习技术，从海量医保数据中筛查出违规问题和风险，锁定医保基金使用违规行为，实现精准打击欺诈骗保。

    医保反欺诈大数据监管系统
    背景与需求
    根据《国务院办公厅关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》（国办发〔2020〕20号）、《“十四五”全民医疗保障规划》、《反欺诈大数据监管试点工作方案（征求意见稿）》、《国家医保局 最高人民检察院 公安部 财政部 国家卫生健康委关于召开医保领域打击欺诈骗保专项整治工作的通知》（医保发〔2023〕15号）、《国家医疗保障局办公室关于召开医保要素“双通路三赋能”工作方案（征求意见稿）》系列文件指导要求，以大数据监测手段为抓手，构建大数据模型，将实现医保业务、系统、数据有机融合，助力医保精细化管理。
    方案概述
    以医保基金审核结算为中心节点的就诊全流程数据监管。
    核心价值

    模型构建
    聚焦重点地区、领域、组织、人员、药品等形成反欺诈模型。

    线索放大
    利用相似度、关联度、隐藏关系挖掘进一步放大线索发现力度。

    线索研判
    顺利获得知识图谱的关联分析技术进行多层迭代从而聚焦线索。

    模型挖掘
    集成各模型所发现的线索就重点场景和药耗进一步融合探索。

    风险预警
    基于大模型的医疗行为事前提醒与事后推送。

    应用场景

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