技术|互联网时代的智慧医保建设展望( 三 ) 医保|建设|服务|互联网|智能

二是推动建立以医保需求为导向的医疗信息共享服务平台，支持第三方机构构建医学影像、健康档案、检验报告、电子病历等医疗信息共享服务平台，逐步建立以医保定点医疗机构为对象的医保支付医疗数据云，形成跨医院、跨区域的医保支付医疗服务数据共享交换标准体系。
三是以医保管理电子病历为基础，特别是要和卫生计生部门负责的个人健康档案管理共建共享，为每个参保人员建立一个纪录身体状况的健康云，开创医保数据蓝海计划，真正发挥医保大数据优势。在医保个人健康云建立后，构建国家层面的全民健康医保信息监测分析系统，形成医保全民疾病、用药、治疗基础数据库，为国家健康管理重大决策提供支撑，成为“健康中国”建设的医保数据基石。
第三阶段以人工智能运用为核心的医保支付方式探索阶段
主要领域：一是推动人工智能在医保合理性监管方面的取得突破。医保合理性监管难题是医保领域的巴德哥赫猜想，当前所有医保监管系统技术实现都是通过基于规则库和知识库的医疗行为事后检索比对，这种监管模式只能解决合规性监管问题。但是，基于经验医学，由于每个医生知识经验积累差异性，在诊断和用药方面都将存在相当程度的统计学差异，这种差异性特征在高水平医学专家症治复杂疾病之中尤其突出，这导致了医保在复杂疾病治疗过程费用合理性审核难之又难。人工智能可以通过大数据学习，形成充分反映大部分医生在治疗特定疾病过程中经验判断共识，在医疗行为合理性判断中，形成一个医保和医生都愿意接受的标准参考依据。
二是积极推进基于绩效价值判断为核心的医保人工智能支付方式，在当前的医保支付方式中，无论任何一种支付方式都存在优劣，会导致医保和医院、医生三者之间的争执。医生对医保支付的质疑主要来自其自身的知识经验积累，医保只有建立以医生知识经验绩效价值判断为核心的新型支付方式，才能在医保支付方面，促使医生将医保支付作为不断改进医疗技术的动力来源。以按病种为例，医保依托人工智能技术，通过学习算法，形成单一手术疾病的先验式临床路径模型（医保支付标准的基础），并以此模型在术前判断出特定病人是否应该实施手术的卫生经济学绩效价值，以及医生在手术过程中对某一环节进行创新的卫生经济学绩效价值，并将这种绩效价值和医保支付挂钩，形成正向反馈的激励机制，如在高风险判断前提下医生创新取得成功，医保应予以支付和激励，并在一定同类病例数据积累基础上，通过学习算法，自动修正医保支付的临床路径模型，不断改进医保支付方式效率。反之，医保支付将对医生予以惩罚。
此外，鉴于互联网＋条件下，医保管理将是过程性、开放性特征，将是一个逐步演化迭代过程。在起步之初，医保部门制定出台一系列技术指南显得尤为重要。制定出台医保医疗过程数据标准管理指南，为建立全国医保数据云准备条件；制定出台医保移动支付安全管理指南，为医保参保人员隐私数据和医保基金数据安全构建保障机制；制定出台远程医疗服务医保支付项目和网上医保定点协议管理指南，为医保适应基于互联网的医疗医药服务行为提供管理规范；制定出台医保人工智能运用技术指南，为各地在医保支付方式和医疗绩效评价方面提供必要的技术规范和指导。