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医保智能审核方法及系统与流程

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医保智能审核方法。

1.基于规则的审核。

根据医保目录、政策规定和业务规范，建立一套审核规则。

系统自动比对就医信息、诊疗项目、药品用量等数据，发现不合规的情况。

2.机器学习审核。

使用机器学习算法训练模型，识别异常和欺诈行为。

模型根据历史审核数据、医疗专业知识和业务规则进行学习，不断提高审

核精度。

3.自然语言处理审核。

采用自然语言处理技术，分析医嘱、病历等文本数据。

识别用药指南偏差、禁忌症忽略、重复检查等问题。

医保智能审核系统与流程。

1.数据采集。

从医院、医保中心、第三方支付平台等渠道采集医保就医数据。

数据包括患者信息、诊疗信息、药品信息、费用信息等。

2.数据预处理。

对采集的数据进行清洗、转换和规范化处理。

确保数据完整、准确、一致，为后续审核提供高质量的输入。

3.规则审核。

根据建立的审核规则，对就医数据进行自动化审核。

系统比对数据与规则，识别违规或可疑的情况。

4.机器学习审核。

将符合特定条件的数据提交给机器学习模型进行审核。

模型预测并标记异常或欺诈行为的可能性。

5.自然语言处理审核。

对文本数据进行自然语言处理，提取关键信息并进行审核。

识别潜在的用药不合理、诊疗不规范等问题。

6.人工审核。

由人工审核人员对系统审核出的异常情况进行复核。

结合专业知识和审核经验，做出最终审核结果。

7.反馈与改进。

将审核结果反馈给相关机构，用于后续的纠错和规范管理。

持续监测审核效果并优化审核规则和模型，提升审核精度和效率。

注意事项。

医保智能审核系统应符合国家医保政策和规范要求。

系统应保障数据安全和隐私，防止数据泄露和滥用。

审核人员应具备专业知识和责任感，确保审核结果准确、公正。

智能审核与人工审核相结合，才能发挥最佳审核效果。

持续关注医保政策和技术发展，及时更新审核规则和模型，保证审核的有

效性和前瞻性。