随着人工智能技术的快速发展，各地医保局纷纷将AI技术引入医保服务与管理中，推动医保服务从“能问”向“好办”跃升，真正实现“群众少跑腿、服务更贴心”的目标。人工智能不仅提升了医保服务的便捷性，还增强了医保基金监管的科学性和精准性，为医保事业的高质量发展注入了新动能。

从“能问”到“秒回”，让医保服务更贴心

据不完全统计，目前多地医保局已接入DeepSeek大模型，如山东青岛市于2月28日宣布接入，上线“医保政策智能问答助手”“医保数据精准分析助手”等功能，结合本地化医保知识库，智能问答范围涵盖医保政策、报销流程、异地就医等高频咨询内容，实现“即问即答”。

为了让AI智能更加可感可及，为群众提供“AI感知式服务”，部分地区还上线AI智能体“依保儿”。杭州市医保局自去年6月建成全国首个“依保儿”AI智能体以来，异地就医备案、出国出境带药备案、参保信息查询、职工及城乡居民医保信息变更等多个高频医保业务已实现“即问即办”，有效提升了医保服务效率，优化用户体验。据介绍，自上线以来，“依保儿”月均访问量达3.75万次，已成为杭州医保数智化服务的重要支撑。

在应用的流畅度上，医保系统工程师介绍“就像给系统装上了‘超强大脑’，它不仅能听懂你说什么，还能预判你的需求。”，日均200万次的处理能力，让每个咨询都能获得“秒级响应”。

无独有偶，天津医保经办智能助理“依保儿”（津津）也于近日上线，使用方式上，可通过线上渠道（“津医保”APP或“津医保小程序”）、线下渠道（医保中心服务大厅）以及电话渠道（天津12393电话-9号键智能语音服务与5g视频服务）为参保人提供参保信息查询、就医登记信息、医保账户、就医报销记录等近百项医保服务。

从“人工审核”到“智能监管”，让基金监管更高效

医保基金监管领域长期面临“小马拉大车”的窘境。以陕西省吕梁市为例，县两级医保系统工作人员不足300人，却要服务336万参保人员、监管近5000家医疗机构和药店。这种人力与任务的悬殊对比在全国比比皆是。

传统监管模式下，医保部门主要依靠人工抽查审核医疗费用单据。 但这种模式存在三大痛点：发现难、效率低、覆盖窄。面对海量结算数据，人工抽查比例不足1%，犹如“大海捞针”。并且，随着医保支付方式改革推进，新型违规行为层出不穷，比如，DIP付费改革后，分解住院、高套编码、费用转嫁等违规行为日益凸显，传统监管手段难以应对这些专业化、隐蔽性强的违规操作。

因此，面对如此繁杂的监管任务，必须与时俱进，积极拥抱大数据、人工智能应用。中国政法大学商学院副教授高秋明表示“通过大数据等技术来为医保监管赋能，有助于解决监管面广、工作量大而监管人手不足等问题”。近年来，智能监管系统正在全国医保领域迅速铺开，多地已构建起事前预警、事中拦截、事后分析的全流程监控模式。

近期，国家医保局向社会公开发布了第一批医保基金智能监管规则和知识点并发布了《关于开展智能监管改革试点的通知》（医保办函〔2025〕40号），进一步推进监管改革试点，在坚持事前、事中、事后相结合的基础上，加快推进医保基金智能监管子系统的建设应用。

国家医保局基金监管司有关负责人在答记者问时表示：尤其是要把事前提醒模块建设应用好，帮助定点医药机构和医务人员规范涉及医保基金使用的医药服务行为，规范医保基金使用行为。

国家医保局自2019年起在全国32个城市开展智能监控示范点建设，并逐步推广至全国。并且，国家医保局在2021年起提出建设“智慧医保”，推动医保大数据和智能监控的全面应用。截至2023年，智能监管子系统已在全国32个省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团医保部门上线运行，覆盖全国90%以上的统筹地区。

此外，2024年国家医保局要求年底前实现智能监控子系统的全覆盖，激励定点医疗机构主动对接系统。此次又首次公开第一批智能监管“两库”规则和知识点，也预示着今后在全国范围内会有大量医疗机构接入智能审核系统，尤其对于二级医院和一些基层医疗机构，智能审核系统的覆盖面会有大幅提升。

从“粗浅统计”到“深度挖掘”，让分析决策更精准

医保领域具有丰富的数据资源，不仅包含医疗行为（如诊断、治疗、用药），还关联人口属性（年龄、性别、职业）、经济支付（医保报销、自费比例）、地域分布等。医保数据对于优化医疗资源配置、医保基金监管、支付方式改革以及医药产业创新等方面具有极其重要的推动作用。尤其在当下通过对数据“深度挖掘”可以发现众多线索。

比如，在去年8月份左右，国家医保局通过对部分医院的诊疗数据进行了深入的分析，不仅列示出为男性做妇科类诊疗排名靠前的医疗机构，还具体到各地的医生。据显示，“宫腔镜检查”“宫颈癌筛查”“宫颈扩张术”这些属于妇科类诊疗项目，在多个医院为一些男性患者居然开具，甚至某些医院，一年竟然开展了1674次此类“奇葩”的检查，严重危害了医保基金安全。并且，据介绍，国家医保局曝光飞行检查中发现的骗保案，可疑线索往往是在事前运用大数据模型，对被检城市医保基金使用数据进行筛查时发现的。

在5月28日，国家医保局又通过对全国定点零售药店4月份以来的医保结算数据筛查分析，发现部分药师姓名（对应同一身份证号）出现在多家定点零售药店的药品费用明细中，可能存在药师信息被假冒或药师“挂证”的违规情况。据筛查分析，发现跨省份“挂证”的药师，共涉及22个省份，289家定点零售药店，135名药师，跨地市的“挂证”药师，共涉及19个省份，3154家定点零售药店，792名药师，同一地市跨机构的“挂证”药师，共涉及24个省份，20701家定点零售药店，8583名药师。基于此，开展了全国范围内药师“挂证”的自查自纠，省级医保部门需要于2025年6月30日前向国家医保局上报核查结果，对检查中发现的问题，要依法依规分类处理。

而地方医保部门也在积极“挖掘”医保数据中的信息，借助科技手段，提高数据发布效能。例如，福建省医保局开发医保定向发布数据模块，帮助定点医疗机构通过医保信息平台即时查询定向发布数据信息。此外，部分地区探索建立可视化数据分析平台，将统筹地区医疗机构DRG数据统一归集展示并进行智能化分析，提高医保治理能力。比如，南京建设国内首个“医保高铁”手机云平台，截至2025年4月1日，“医保高铁”将4万多名医生、2148个定点医疗机构纳入医保高铁管理，数据总量达667.64亿条。通过“医保高铁”平台，医院管理者可以了解同等级医院DRG点数排名、CMI排名、病组均费排名等重要指标，以此优化内部绩效考核，提升患者就医获得感。

不过，尽管大数据和人工智能在医保领域的应用前景十分广阔，仍需重点关注数据安全和隐私保护问题。一方面，医保数据涉及大量个人健康信息，一旦泄露，将对参保人造成严重后果。因此，必须建立完善的网络安全机制，确保数据的安全性。另一方面，数据质量也是影响分析结果的重要因素。医保数据的不完整、不一致或存在偏差，将影响AI模型的准确性，必须加强数据清洗和标准化，提高数据质量。

未来，随着技术的不断进步，大数据和人工智能在医保领域的应用将更加广泛和深入。比如，AI可以进一步优化医保基金的预测模型，提高医保基金的使用效率；结合区块链技术，提高医保数据的透明度和可追溯性，从而增强医保系统的公信力；在慢病管理、远程医疗、个性化医疗等领域，AI和大数据的结合也将发挥更大的作用，为患者提供更优质的医疗服务。

作者 | 中国医疗保险 鲸鱼

编辑 | 刘莹 刘新雨