平安医保科技赋能控费的“胜负手”

2018年，国家医疗保障局从原来的社保局中分离出来，成为单独部门。国家医疗保障局单独成立后做的第一件事情，就是重建医疗保障体系的信息系统。

重建信息系统，本质上是为了进一步推进国家医保系统推进许久的目标：医保基金的精细化管理。

早在2012年，人力资源与社会保障部首次提出“开展基本医疗保险付费总额控制”，以应对医疗费用过快增长的趋势。此后几年，控费成为医疗行业的主要关键词。

而伴随整个社会管理的日益精细化，无论是国家医保局，还是各个省市的医保局，一套强大的信息系统，就成为了智慧医保的核心。

AI，我想你或许已经想到了“人工智能”这个炙手可热的新技术，并期待它在医保控费领域发挥巨大的作用。

是的，智慧医保，要靠AI。但是，要用好AI，难度也极大。

相比常见的应用场景，医保领域的人工智能模型最大的一个挑战就是“数据孤岛”。各医疗机构存在共享数据有限的情况，出于数据安全、数据隐私保护等原因，各个医疗机构只能对外提供部分数据供 AI 算法使用。再加上中国地域大，算法模型在不同地域应用也存在自适应安装使用等问题。传统通过大量数据打标来进行深度学习的方法，并不胜任，业内也没有成熟的算法可供借鉴。

但这样的难度，反而成就了平安医保科技。

一方面，平安集团在医疗保险领域拥有多年经验，可为医保基金管理供专业知识的辅助，这是传统的IT厂商难以企及的经验优势；另一方面，平安集团常年注重科技投入，数年下来百亿级的投入，使得平安集团包括平安医保科技有着不亚于互联网巨头的专利储备和技术人才。

日前，国促会数字科技发展工作委员会（下称“国促会数科委”）与零壹财经联合发布《2018-2020年全球数字医疗专利TOP100》，2018-2020年间，全球数字医疗专利申请数量最多的3个国家分别是中国（2.31万件）、美国（0.91万件）和日本（0.27万件），排名前三的企业分别是平安集团（1074件）、飞利浦（1021件）、强生公司（535件），平安集团以1074件专利位居全球第一。

正是这样的技术底蕴，帮助平安医保科技能够胜任一套全新针对医保需求的全新算法的研发。

事实上，平安医保科技此后在试点省市推广应用的大数据 AI 风控系统，就内置了半监督学习算法，通过联通数据，可以更精准、更全面地管控医保支出。同时，基于联邦学习算法解决各个医疗机构数据孤岛，算法模型需要自适应的问题。

平安医保科技大数据 AI 风控系统已实现在全国多个省 / 市的落地应用，为各省 / 市医保局提供医保风控的大数据采集、存储、处理、分析和服务的整体解决方案。

当然，平安医保科技通过技术能够赋能的，不仅仅是精细化医保基金管理，还包含更多决策支持。

平安医保科技首席数据总监吴东辉指出，平安医保科技的系统可以通过对不同的医保政策和待遇，在不同的疾病人口上产生的差异化，来分析待遇保障水平和实际使用，对病人健康状况、治疗效果进行分析比对和建立模型。在此基础上进行医保政策的调整。比如根据发生的问题提出建议，比如门办政策、门诊政策、药品目录、特药调整等等。

在过去几年时间里，平安医保科技的“技术含量”，不但得到各地医保系统的认可。而与此同时，平安医保科技不断在各项大赛评选中斩获好名次，也进一步坚定了合作方的信心。

2020年，平安医保科技持续蓄势发力，技术频获肯定，比如获得北京数智医保创新赛“医保宏观决策支持”赛题组冠军、2020“医健AI漂亮50”总决赛三等奖等。

截至2020年11月底，平安医保科技已累计申请各领域专利720余件。通过包括AI、区块链在内的基础技术创新，以及运营医保数据中台DaaS、智能医学转码平台和智能AI算法平台等在内的数据处理技术，平安医保科技已实现涵盖智慧医保、智能疾病预测、智能影像筛查、智能辅助诊疗、智能医疗智控和智能随访患者等在内的科技应用创新和数据智能应用。