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调研

基于大数据分析的医保基金风险评估与防控策略

文/曹珊珊

为精准风险评估筑牢根基。

风险评估模型选择与应用。在医保基金风险评估

工作中，风险评估模型的恰当选择与有效应用起着决

随着信息技术的飞速发展，大数据分析

定性作用，关乎能否精准洞察复杂多变的风险状况。

技术为医保基金风险评估与防控提供了

新的有力手段。通过对医保数据的深度线性回归模型以其简洁直观的优势，在剖析部分具有

挖掘和分析，可以更精准地识别风险，线性关联的医保因素时可发挥作用，比如探究地区经

及时采取有效的防控措施，保障医保基济增长与医保筹资规模间稳定关系，能清晰呈现趋势

金的安全。走向，帮助管理者把握宏观脉络。然而，医保数据充

斥着非线性特征、多重共线性干扰及海量维度信息，

神经网络模型凭借多层神经元架构，宛如智能“侦探”

医保基金作为医疗保障体系的“生命线”，承载可深度挖掘费用明细、诊疗行为、参保人员属性等数

着保障民众健康权益等重要使命。然而，在医保制据背后的隐藏逻辑，精准捕捉骗保欺诈、费用异常波

度运行过程中，医保基金面临着多种风险因素的威动等复杂隐蔽风险。决策树模型则以树形结构清晰展

胁，其安全性面临考验。传统医保基金管理模式在示分类决策过程，在判断医疗服务行为合规与否、费

风险评估与防控方面存在局限性，难以适应大数据用是否超出合理区间上高效明晰，依不同阈值层层甄

时代的要求。大数据分析技术的出现为医保基金风别，为监管人员提供可视化依据，经严谨训练、校验

险评估与防控带来了新的机遇，凭借整合与分析海与持续优化，各模型协同发力，为医保基金筑牢风险

量医保数据，可更全面、准确地洞察医保基金运行预警“堡垒”。

中的潜在风险，制定更具针对性与有效性的防控策

略，保障医保基金的安全稳定运行，为广大参保人基于大数据洞察的医保基金风险现状

员提供更加可靠的医疗保障服务。

宏观区域风险特征。剖析医保基金的宏观区域风

大数据在医保基金风险评估中的应用架构险特征，需着眼于东中西部经济带差异以及城乡二

元结构格局，多维度审视其复杂呈现态势。东部地

大数据采集来源与整合。在医保基金风险评估的区经济发展水平领先，产业结构多元，企业盈利能

语境下，大数据采集来源广泛且多元，整合流程严力强，医保筹资基础雄厚，人均缴费额度较高且参

谨规范，旨在构建全方位、深层次的数据基础。内保扩面相对顺畅，缴费遵从情况良好。但是，因优

部系统是核心数据源，医保结算系统详细记录每笔质医疗资源高度集聚，居民对高端诊疗需求旺盛，

医疗费用明细，参保登记数据库涵盖人员身份、缴医疗费用增长迅速，给医保基金支付端带来不小压

费状态等关键信息，医疗服务监管数据聚焦诊疗行力。中部地区经济处于崛起阶段，筹资能力稍逊于

为合规性，各库依循统一数据标准，借字段关联实东部，部分传统产业依赖地区面临企业缴费波动