Noticias de CCTV: los fondos de seguro médico son el "dinero médico" y el "dinero que salvan vidas" para las personas. En 2024, el Comité Central de la Liga Democrática de China presentó una "propuesta sobre la construcción de un sistema regulatorio de" big data + ai "y mejorando el nivel de supervisión de fondos de seguro médico" al CPPCC. La "propuesta" establece que la supervisión inteligente del seguro médico debe promoverse y se debe fortalecer la aplicación de big data en la supervisión del fondo. Basado en la plataforma nacional de información de seguro médico unificado, la Administración Nacional de Seguros Médicos continúa promoviendo la construcción de la información de la información del seguro médico, llevar a cabo una revisión inteligente y al monitoreo de fondos de seguro médico, aplicaciones de análisis y análisis de big data, promover el "cambio de barreras" hacia adelante y mejorar continuamente la profesionalización e nivel de inteligencia de la supervisión de fondos y proteger la seguridad de las fondos.

En un centro de servicios de salud comunitaria en Jinan, Shandong, el médico Wang Ruilan le recetó un medicamento a una persona asegurada, un aviso de advertencia de riesgo apareció en el sistema de supervisión inteligente del seguro médico, que puede haber violado las reglas.

Using an intelligent supervision system, setting up reminders such as reasonable use of drugs and drug policy restrictions En las instituciones médicas designadas, y la realización de la intercepción automática de las violaciones de restricciones rígidas por adelantado es un caso típico de supervisión inteligente del fondo de seguro médico.

Cómo supervisar el fondo de seguro médico "dinero para salvar vidas" siempre ha sido uno de los focos de atención de todas las partes. En este sentido, el Comité Central de la Liga Democrática de China y el Comité Provincial de Henan de la Liga Democrática de China realizaron diversas formas de investigación especial.

Based on the research, after extensive research and demonstration, soliciting opinions and suggestions, holding special research seminars, the El Comité Central de la Liga Democrática de China finalmente formó la "propuesta sobre la construcción de un sistema regulatorio de" big data + ai "y mejorando el nivel de supervisión de los fondos de seguro médico".

Promoting Fund SuperVision siempre ha sido un tema clave para el departamento de seguros de medicamento. En la actualidad, todas las áreas coordinadas han implementado y aplicado el subsistema de supervisión inteligente de la plataforma nacional de información de seguro médico, y gradualmente han construido un mecanismo de prevención y control de seguridad de fondos para todos los aspectos de la supervisión antes, durante y después.

Después de pasar la detección de condiciones rígidas por adelantado, aún se recopilará una gran cantidad de información de liquidación en el Centro de Seguros Médicos para esperar el acuerdo todos los días. La revisión en proceso significa implementar una supervisión inteligente antes del acuerdo a través de reglas más precisas y detalladas. En Hangzhou, Zhejiang, después de que se inician las reglas de auditoría en el sitio, el efecto de operación se monitoreará continuamente, se fortalecerá el vínculo entre las reglas de auditoría y la práctica clínica y se mejorará la mejora y la optimización oportuna.

In addition, the "Proposal" mentioned that it is necessary to further improve the nationwide unified intelligent audit and monitoring system, Resuelva los problemas generales, específicos y ágiles en la supervisión y logre la supervisión de alta eficiencia y de bajo costo. En la Administración Nacional de Seguros de Salud, el personal mostró a los periodistas el sistema regulatorio para el posicionamiento preciso de fraude de seguros fraudulentos para los periodistas.

Li Jun, Departamento de Supervisión de Fondo de la Administración Nacional de Seguros de Salud, dijo: "Por ejemplo, el modelo de detección de hospitalización está dirigido principalmente a algunas violaciones similares a las pandillas. Por ejemplo, hoy en día una ola de personas se hospitalizó en un lugar, y después de un período de tiempo, fueron hospitalizados en otro lugar. Estas personas estaban dentro y fuera. En realidad, fue difícil encontrar los datos de un solo hospital, especialmente en las áreas coordinadas, en los hospitales y en las provincias. Alt = ""/>

En 2024, entre las más de 1,800 pistas encontradas a través del examen del modelo de hospitalización, las pistas de riesgo medio y alto se encontraron que tienen problemas. Los modelos de big data pueden capturar y tomar medidas enérgicas con los comportamientos de seguro fraudulentos.