医标集@招标项目洞察|20251029标讯>24条>>>医保智能审核的“显微镜”正聚焦医生个人，是精准监管还是数字牢笼？
- 2025-11-03
项目名称: 医标集@招标项目洞察20251029标讯>24条>>>医保智能审核的“显微镜”正聚焦医生个人，是精准监管还是数字牢笼？
项目编号: ZCZBZC-GK-2025090388
招标公司: 杭州市萧山区第三人民医院
采购标的物: 信息化建设、智慧医院建设项目、智慧医院一体化升级服务项目
项目地区：天津 天津
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20251029标讯>24条>>>
天津市第三中心医院智慧医院一体化升级服务项目 (项目编号:ZCZBZC-GK-2025090388)5010万，杭州市萧山区第三人民医院智慧医院建设项目225万，成都骨伤医院抚琴院区所需信息化建设采购项目500万等。2 4个新增招标项目...
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《医保智能审核的“显微镜”正聚焦医生个人，是精准监管还是数字牢笼？》
在医院信息科和医疗软件开发商眼中，医保监管系统早已不是新鲜事物。然而，某医院近期招标的医保智能审核系统却展示了一个全新趋势： 监管的颗粒度正从科室层面细化到每一位医生个体 。
这套整体项目中该包预算76.8万元的系统，不仅仅满足于拦截违规处方，更引人注目地设置了“医生可疑违规汇总”功能，能够“直接对比各医生的违规频次情况，对比临床对拦截项目的各类操作占比情况，定位问题医生” 。
>>>官网链接
https://www.ccgp-/maincms-web/article?type=notice&id=f01c3ab3-bd55-4a14-a82c-2954a99ce0f2&planId=8a69c9929a1d7d1b019a245ad2f52eff
一、 监管关口前移，从“治已病”到“防未病”
传统的医保监管多侧重于事后审核和费用控制，如同“治已病”。而智能审核的发展趋势则是不断 将监管关口前移 ，从事后向事中、事前延伸。
国家医保局在2025年4月发布的《关于开展智能监管改革试点的通知》中明确强调，要“ 坚持事前、事中、事后相结合 ，加快推进医保基金智能监管子系统的建设应用”。
这一政策导向在该医院的招标文件中得到了充分体现。系统要求具备“门诊处方实时审核功能”，在医师开具处方时就自动筛查可疑违规项目并实时提醒，甚至能够“实时拦截”并提供多种处置方式。
可参考的同类信息显示，淮南市医保局于2025年9月上线的医保慢病审核AI智能体，同样采用了“ AI审核+专家质控 ”双轨运行模式，实现了审核周期压缩40%以上、人工审核工作量减少近60%的显著成效。
可以看到，监管关口的迁移 不仅提高了效率，或更从根本上改变了医保基金监管的逻辑——从被动纠错转向主动防范 。
二、 聚焦医生个体，智能审核的“显微镜”愈发清晰
本次招标文件中最引人注目的特点，是系统对 医生个体行为 的深度关注。在多处功能描述中，系统都明确要求能够按医生维度进行数据分析。
系统具备的“医生可疑违规汇总”功能，支持按时间范围查看各医生的违规病例分布情况，“直接对比各医生的违规频次情况”，从而“定位问题医生”。
在DRG付费预测分析模块，系统还要求具备“医生盈亏分析”功能，可以“按医生对指定时间范围内的医保付费信息进行统计分析，并按费用和效率指标赋予标签”。
这种对医生个体行为的精细化管理，与国家医保局推广的“两库”（规则库和知识库）理念一脉相承。国家医保局基金监管司负责人在2025年5月的答记者问中指出：
“对于业务规模大、复杂程度高、信息技术实力强的大型医疗机构，我们通过智能监管的规则库、知识库的开放和共享，允许其 直接将‘两库’本地化部署、嵌入到HIS系统 中，进一步提高事前提醒的效率和准确性。
三、 行为分析背后的医保支付改革驱动
对医生个体行为如此细致的监控与分析，其背后是深刻的 医保支付方式改革 背景。
随着DRG/DIP支付方式在全国的推广，医院的收入模式正逐步从按项目付费转向 预付费制 ，医院的角色也从收入中心转变为成本中心。
在这一转变过程中， 医生个体的诊疗行为直接决定了医院的盈亏 。招标文件中的“医生盈亏分析”功能，正是这一变革的直接体现。
系统能够“按医生对指定时间范围内的医保付费信息进行统计分析”，并“查看该医生覆盖的病组情况、各病组的费用结构情况”，实质上是在帮助医院管理者识别哪些医生的诊疗行为更符合医保支付改革的导向。
今年10月底在西安举办的“DRG/DIP医保支付方式改革下医疗机构运营优化策略调研会”上，与会专家就一致认为，“面对医保支付方式的深刻变革，医疗机构必须 主动求变，从粗放式管理转向精细化管理 ”。
四、 医生行为的“数字画像”，是助力还是压力？
招标文件描绘了一个高度数字化的医生行为监控体系。系统不仅能分析医生的违规频次和盈亏情况，还能对医生进行“绩效评价分析”，通过“雷达图对比不同诊疗组之间的DRG相关指标”，甚至能生成“医生评价分析”，对比各主治医生的“DRGs总权重、CMI指数、时间消耗指数、费用消耗指数”等关键指标。
这种深度的行为分析能力，对医院信息科和系统开发商提出了双重挑战。
对 医院信息科 而言，最大的挑战在于 数据整合与系统兼容性 。招标文件要求，系统需“支持与HIS对接取消本次开单内容，支持与HIS对接实时补充违规项目相关的医保诊断”，这涉及到与现有医院信息系统的深度对接。
对 开发商 而言，挑战在于 算法的准确性与临床适用性 。系统如何平衡规则的一致性与临床实践的复杂性，是一个亟待解决的技术难题。
当前来看，该医院的项目需求并非个例。从全国范围看，医保智能监管正朝着 更精细、更前置、更智能 的方向发展。
医生与算法的共存 已成为医疗领域不可逆转的趋势。对于医院管理者，能否借助这些系统优化医疗服务质量；对于信息科，能否有效部署维护这些系统；对于厂商，能否提供既精准又人性化的解决方案——这些都决定着智能监管的未来走向。
系统收集的海量行为数据，最终应服务于医疗质量的提升，而不仅仅是管控与约束系统。如何在数据监管与临床自主性之间找到平衡点，是招标文件之外，留给整个医疗行业的真正考题！
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