据了解，为缓解医保基金管理及使用面临的压力，医疗保障部门以DRG（诊断相关分组）付费为突破口，推动医保支付方式从“按项目付费”到“按病种付费”转变。2021年，国家医保局印发《DRG/DIP支付方式改革三年行动计划》，旨在进一步深化医疗卫生服务供给侧结构性改革，推动医保支付高质量发展。在DRG付费结算过程中，DRG分组是付费结算流程中的关键环节，而DRG分组本身受到诊断、手术等众多关键信息的影响。这些关键信息的不准确将直接导致DRG分组异常，进而影响整个医保支付结果。
由清华大学与科大讯飞在人工智能领域进行了长达15年的合作研发，双方于2020年共同成立面向医疗医保的核心技术成果转化公司——惠及智医。针对DRG分组依赖关键信息不准确这个行业痛难点，惠及智医团队提出了AI解决方案——“基于全病历的DRG分组关键信息深层监管”，借助人工智能技术对全病历信息的解析理解能力和知识推理能力，针对每一个分组关键信息都实现了全维度深层次监管。
“此次惠及智医结合自然语言处理技术和医学知识图谱，实现了对病历数据的多层次、多粒度解析，准确率达95%以上，处理速度可达每秒万字以上。”科大讯飞研究院相关负责人表示，医保监管为人工智能提供绝佳的应用场景，而人工智能技术也能够为全面深层次自动化的医保监管赋能。
该负责人还表示，在技术加持下，监管人员四步即可完成电子病历数据对接和审查，和传统方式相比，效率提升近20倍。“比如通过对一家地级医院70多万份费用结算清单测试，在打通全病历数据后，筛查出8万多份病历存在DRG分组错误和不准确的问题。其中高编入组占比40.3%，引起的医保支付差额高达7600多万元。如果全面引入DRG深层监管，每年可节约的国家医保资金非常可观。”该负责人说。
据悉，医保AI控费解决方案已经在山西省吕梁市116家医疗机构进行推广示范应用， 受到了山西省医保局及国家医保局的肯定，帮助破解医保基金监管长期存在的“人力不足、能力不足、手段不足”难题，并将进一步在云南普洱、安徽合肥、江苏南京、浙江杭州等地推广应用，为医保智能化蝶变升级贡献AI力量。
