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大数据背景下医疗保险基金数字化审计探究

2024-06-13 107 上传者：管理员

摘要：在大数据时代背景下，医疗保险基金审计面临着数据量爆炸增长、数据类型多样化等新挑战。传统的审计方式难以高效处理海量异构数据，导致审计效率低下、审计覆盖面有限。应用大数据技术进行医疗保险基金数字化审计，能够实现对多源异构数据的高效整合、智能分析和深入挖掘，从而提高审计质量和效率。

关键词：
医疗保险
医疗保险基金审计
大数据技术
报销
数字化审计
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一、大数据在医疗保险基金审计中的应用

（一）大数据技术概述

大数据技术是指通过采集、整理和分析大规模、多样化的数据，从而发现隐藏其中的价值信息，为企业或组织的决策和运营提供支持的一系列技术。大数据技术主要包括：

1. 数据采集技术。

如物联网传感技术、网络爬虫技术等，用于从各种渠道采集结构化和非结构化数据。

2. 数据存储技术。

如分布式文件系统（HDFS）、No SQL数据库等，用于存储和管理海量多样化数据。

3. 数据处理技术。

如Hadoop、Spark等分布式计算框架，用于高效并行处理大数据。

4. 数据分析技术。

如机器学习、深度学习等人工智能技术，用于从海量数据中发现隐藏的模式和规律。

5. 数据可视化技术。

如数据可视化工具，用于将分析结果以直观方式呈现。

（二）医疗保险基金审计

医疗保险基金审计是社会保障体系中至关重要的一个环节。它旨在确保医疗保险资金的合理分配和科学有效使用，维护广大参保人员的合法权益。随着医疗卫生事业的不断发展和保险覆盖面的扩大，我国的医疗保险体系日益完善，相应的医疗保险基金收支规模也在不断扩大。然而，由于参与方众多、利益链条复杂、制度监管不完善等原因，医疗保险基金的运行过程中仍然存在一些问题和漏洞，例如虚构医疗费用、超范围支出、骗保行为等，给医疗保险基金的安全运行带来一定风险。

传统的医疗保险基金审计主要依赖人工抽样和经验判断，工作量大、效率低下，且存在一定的主观性和局限性。随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来，医疗保险基金审计工作也迎来了新的机遇和挑战。通过收集和整合医疗保险相关的海量数据，包括医疗服务数据、医疗费用数据、参保人员信息等，并利用大数据分析和挖掘技术，我们能够更加高效、准确地识别医疗保险基金运行中存在的问题。例如，通过分析医疗费用与实际医疗服务的关联性，可以发现虚构费用的情况；通过关联分析不同医疗机构的统计规律，可以发现异常行为；通过建模分析个人、医疗机构等不同层次的历史数据，可以有效预测风险隐患。可以说，大数据技术为医疗保险基金审计提供了更加全面、及时、精准的手段和途径。

（三）大数据医疗保险基金审计的意义

在大数据时代，医疗保险基金审计工作面临着新的机遇和挑战。大数据技术为审计工作带来了新的思路和方法，有助于提高审计工作的效率和质量。

1. 大数据技术可以帮助审计人员收集更加全面和准确的数据。

医疗保险基金审计需要涉及多个部门和系统的海量数据，传统的数据收集方式容易造成数据遗漏或数据不一致。而借助大数据技术，可以实现跨系统、跨部门的数据整合，确保数据的完整性和一致性。

2. 大数据技术为审计分析提供了强有力的支持。

利用大数据分析技术，如数据挖掘、机器学习等，可以从海量数据中发现隐藏的规律和异常，精准识别欺诈风险点，并对审计对象进行风险评级。这不仅提高了审计的针对性和有效性，还能够实现审计资源的优化配置。

3. 大数据技术的应用可以促进审计工作的透明化和公正性。

基于大数据分析的审计结果具有较强的说服力和权威性，有助于审计工作的公开、公正开展。同时，大数据分析还可以为审计决策提供依据支持，提高决策的科学性和高效性。

4. 大数据技术在医疗保险基金审计中的应用，有利于防范和惩治医保基金违规行为，维护医保基金的安全运行。

通过大数据分析发现异常行为，及时采取措施预防和纠正违规操作，可以从源头上遏制医保基金的流失，提高医保基金的使用效率。

二、大数据驱动的医疗保险基金审计工作框架

（一）数据收集与整合

在大数据背景下开展医疗保险基金审计，先要收集和整合相关数据。这个过程涉及到多个方面，包括医疗服务提供者、医疗保险经办机构、医药企业、监管部门等利益相关者。一是需要从医院、诊所等医疗服务提供者那里获取病历数据、医疗费用清单等信息。这些信息需要符合相关数据标准，确保数据的完整性和准确性。二是从医疗保险经办机构处获取参保人员信息、报销记录等数据。这些数据有助于审计流程中的身份核查和异常交叉检验。另外，还需要收集药品生产、流通、使用等全链条数据。这些信息来源于医药企业、药品监管部门等，其中既包括药品基本信息，也包括流向、使用情况等。通过对药品数据的分析，可以监控药品价格、使用合规性等问题。

（二）数据分析和挖掘

所有这些数据需要经过清洗、标准化、融合等处理，才能为数据分析与挖掘奠定基础。数据的规模庞大、种类多样，给收集整合带来了巨大挑战，需要借助大数据技术手段高效开展。

医疗保险基金审计中的数据分析与挖掘是大数据技术应用的核心环节。首先，需要基于各类数据源汇总形成统一的数据集，包括医院医疗记录、医保基金运营数据、医疗服务费用清单等。其次，利用大数据分析工具对海量数据进行深层次分析和挖掘，发现潜在的异常模式和风险点。

常用的数据分析方法包括关联分析、聚类分析、异常检测等。关联分析可以发现医疗费用与疾病诊断、就医频率等因素之间的关联规律，识别可能存在的虚构治疗、重复报销等违规行为。聚类分析则能根据患者就医记录、费用水平等将类似个体聚合在一起，发现异常高支出群体。异常检测技术则直接基于历史数据建模，对新出现的极端行为进行实时监控和预警。

（三）审计结果解释和应用

基于大数据分析和挖掘得到的审计结果，需要进行适当的解释和应用，以发挥其最大价值。审计人员需要对模型输出的结果进行全面分析和解读，揭示潜在问题的成因，了解相关风险点。同时，还需要结合专业知识和经验，评估审计发现的影响程度，为后续的纠正措施提供决策支持。

在解释审计结果时，可视化技术可以发挥重要作用。通过图表、仪表板等直观形式呈现复杂的数据模式和异常情况，有助于决策者快速掌握关键信息，加深对问题的理解。此外，还可以借助案例分析和情景模拟，为审计结果提供具体的应用场景，增强可解释性和可操作性。

审计结果的应用是整个审计过程的最终目标。基于大数据分析，可以及时发现异常行为和潜在风险，从而采取有针对性的干预措施，如加强监管、完善制度等，防患于未然。同时，审计结果也可以为医疗保险基金的战略决策提供数据支持，优化资金使用效率，提高医疗保险制度的公平性和可持续性。

此外，审计结果的应用还需要注重持续改进。通过追踪审计发现问题的整改情况，评估纠正措施的实施效果，形成闭环管理，持续优化审计流程和方法。同时，也要关注外部环境的变化，及时更新审计模型和策略，确保审计工作能够与时俱进，满足不断变化的需求。

三、大数据背景下案例分析

在大数据时代背景下运用数字化审计技术进行医疗保险基金审计，可以通过一些实际案例来体现其重要性和价值。以某地为例，通过大数据分析技术，审计人员发现有部分定点医疗机构存在虚构病历、违规上传费用等行为。具体来说，通过对医疗费用清单、医疗记录、医嘱单等数据进行交叉比对和关联分析，审计发现某些医疗机构存在着将普通门诊费用伪装成住院费用的情况，导致基金支出大幅增加。同时，还发现部分医疗机构存在重复报销、违规收费等行为。这些行为不仅造成了资金的浪费，也影响了基金的合理使用。

通过大数据分析挖掘出这些违规线索后，审计部门遂对这些医疗机构进行实地核查和调查取证，最终查实多家医疗机构存在不同程度的违规行为，并依法作出处理，有的医疗机构被暂停执业资格，有的被处以高额罚款，有的被追缴违规所得费用。这些举措对于遏制违规行为、维护基金安全运行起到了重要作用。

这一案例充分说明，借助大数据分析等先进技术手段开展医疗保险基金审计，能够快速、高效、精准地识别异常情况，从海量数据中发现违规线索，为后续审计调查和处理奠定基础。在规范医疗行为、净化医疗服务环境、维护基金安全运营等方面发挥着不可替代的重要作用。因此，推进大数据技术与医疗保险基金审计的深度融合，是保障公众医疗权益、提升审计质量和效率的有效途径。

参考文献:

[1]大数据对审计的影响研究[J].生产力研究,2021年第006期.

[2]大数据审计平台的构建与实施方法[J].财经界,2021年第008期.

[3]范晓蓉.大数据审计模式下审计方法探索[J].财会学习,2019(22):161-162.

[4]湖北省审计学会课题组.大数据技术在审计全覆盖中的应用研究——以湖北省医保审计实践为例[J].审计研究,2018(1):11-15.

[5]刘杰,韩洪灵,陈汉文.大数据时代的审计变革:分析框架与实现路径[J].财务研究,2019(3):42-53.

[6]刘光强.基于区块链审计的智能审计研究[J].商业会计.

文章来源:陈帝男,李莹.大数据背景下医疗保险基金数字化审计探究[J].现代审计与会计,2024(06):15-16+19.