医保反欺诈大数据应用监管服务采购需求.docx
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1、医保反欺诈大数据应用监管服务采购需求一、项目目标随着多层次医疗保障体系逐步建立健全,医保管理的人数和基金总量逐年增长,海量的医保数据和复杂的医疗行为,使得医保基金监管的压力日益增大。而医保基金安全稳定运行事关每一位参保群众的切身利益。党中央、国务院历来高度重视医保基金安全及医保基金监管工作,明确要求加强基金使用监管。本服务项目旨在发现医保领域的违规行为线索和防止欺诈行为的技术服务项目。对标国家反欺诈试点政策要求,结合国家、省和XX市医保监管的实际需求,针对各类监管对象的业务特征、数据特征和违规特征等,充分发挥医保数据要素价值,利用数据挖掘、大数据分析、人工智能技术等综合手段,有效识别住院、门诊
2、医保数据中的不合理或欺诈行为,对DlP支付方式下的医疗行为异化进行预警,以期助力实现医保监管数字化转型,进一步提高XX市医保智能监控效能,最终实现医保监管能力的全方位提升。二、项目服务内容本项目主要包括大数据模型的构建和大数据模型应用服务。利用大数据技术,通过模型的构建,对住院、门诊医保数据中存在的不合理或欺诈行为进行有效识别,针对各类违规场景输出有效的违规数据或对DIP支付方式下的住院医疗行为异化进行预警。(一)数据采集和标准化服务1 .数据采集服务按照分析数据的时间范围、医保区划等条件,获取就诊、费用明细、结算、结算诊断等关键业务信息;同时获取相关的主数据信息,包括参保人信息、参保信息、机
3、构信息、医师信息、药店信息;或根据模型主题,获取参保单位信息、门慢门特登记信息等信息,依据模型构建内部参考数据的标准,完成对码转换等预处理。2 .标准化服务主要包括数据质量评估和数据清洗处理,确保模型运行的精准性和模型挖掘的准确性。数据质量评估是对预处理后的数据质量做评估,输出质量评价结果,展示数据质量问题及其对模型运行结果的影响度。数据清洗处理是根据质量评估结果,剔除低质量数据和脏数据;同时,根据业务主数据,如参保人、机构等,提高其他业务数据的质量,确保输入模型数据的准确性。(二)大数据模型构建服务大数据模型构建是通过分析各类违规场景的不同特征,运用特定的大数据算法构建能有效识别医保领域不合
4、理或欺诈行为的大数据模型。本项目的大数据模型构建服务主要包括以下13类场景的模型构建。1 .低标住院模型:重点筛查定点医疗机构通过降低住院患者收治标准,将门诊可以治疗的病例收治住院,或者诱导无住院需求的参保人住院,以进行全身检查的方式套取医保统筹基金的违规情形。2 .分解住院模型:重点筛查定点医疗机构将参保患者应当一次住院完成的诊疗过程分解为两次及以上住院,以增加出院人次或降低住院次均费用的违规情形。3 .住院异常病例模型:重点筛查一段历史时期内的病例出现高度相似且频次高的违规情形。4 .DIP编码套高或套低模型:重点筛查把严重程度不太高的疾病,通过编码提高,或者创造并发症或提高并发症严重程度
5、,进入较严重疾病的病种;将高均费病组的治疗故意转移到低均费病组结算而获得更多支付利润的违规情形。5门诊异常模型:重点筛查次均费用、检查费用占比等数据较同类型同等级医疗机构高的;相同规格药品价格高于其他机构、人均费用高等特点的定点零售药店或门诊;门诊就医频繁、单次门诊就医金额异常、门诊就医足迹多、结队门诊就医的参保人员等违规情形。6 .重点药品监控模型:重点筛查医保结算费用排名靠前、涨幅过快的药品或昂贵中药饮片等重点监控药品,挖掘重点药品被异常销售的不法行为,如:频繁开药、重复开药、超量开药、虚假开药等违规情形。7 .过度诊疗模型:重点筛查违反诊疗规范实施不必要的诊疗项目或实施与疾病关联性不高的
6、诊疗、检查项目的行为。例如伪造检验、化验等检查项目、虚构中医理疗、设备理疗等理疗项目等违规情形。8 .门诊慢性病诊疗异常模型:重点筛查参保人未达门诊慢性病认定标准,凭借门慢病人身份或资质,在就医过程中未定期开具门慢相关药品或超量开具药品、过度使用诊疗服务等违规情形。9 .项目串换项目模型:重点筛查定点医疗机构将医保目录外的自费项目串换为医保目录内项目,或将非医疗类项目串换为医保目录内项目等违规情形。10 .参保人风险画像模型:对区划内的就诊参保人,识别分析参保人日常数据,形成参保人画像。11.医疗机构风险画像模型:对区划内的就诊医疗机构,识别分析医疗机构运行情况,生成医疗机构画像。12 .医师
7、风险画像模型:对区划内医疗机构的医生,识别分析医生日常数据,生成医生画像。13 .就诊服务风险画像模型:对区划内的就诊数据,识别分析就诊信息,生成就诊画像。(三)大数据模型应用服务通过开展问题线索核查的方式,校验模型的精准性、适用性,配备专人配合医保部门进行现场核查,确认是否存在欺诈、骗取、套取医保基金行为。L疑似违规核查对算法模型发现的异常数据及存在违规的嫌疑数据进行初步审核,排查明显没有问题的正常业务数据,针对不明确或存在嫌疑的数据提交相关业务部门,对于可疑数据进一步确认。2稽查清单生成针对需要进一步核查的可疑数据,提供可供相关业务部门开展核查所需的各维度数据。(四)服务基础环境搭建服务为
8、支撑本服务项目的顺利实施,大数据模型的运行需要不同类型的服务器计算资源进行配合,针对不同的功能需要不同配置的计算机资源,包括数据存储服务器、模型分析服务器和模型运行所需的基础软件和应用软件,共同来支撑大数据模型分析的高性能和高可用需求。模型部署所需计算机软硬件资源均由供应商按要求自行准备,且需符合信息技术应用创新要求并无版权争议,按要求部署在XX市政务云信息技术应用创新专区。三、项目服务要求供应商应当充分了解项目采购需求,并根据项目采购需求及项目服务内容提供项目服务方案,项目服务方案包括但不限于项目数据采集和标准化服务方案、项目大数据模型构建服务方案、项目大数据模型应用服务方案、项目服务基础环
9、境搭建服务方案,应当符合以下响应要求:1 .明确四项服务方案的质量标准、时间节点和具体任务。供应商应当根据项目服务特性和需求,设定合理的运营服务目标,制定并实施有效措施,确保在项目执行过程中,能够满足这些设定的服务要求。2 .明确四项服务方案的项目服务团队配置与管理制度及紧急替代制定详细的项目服务团队配置与管理制度,确保项目服务团队的专业素养和服务质量。同时,为了应对可能出现的团队人员缺席或能力不足的情况,供应商还需要提供紧急替代方案,确保项目服务的连续性和稳定性。3,明确四项服务方案的项目服务流程,详细规划项目服务的流程,包括项目启动、项目服务的分析、设计、开发、实施、配合采购人验收等各个阶
10、段的具体操作和要求。这一流程应当符合项目用户需求,并有助于项目的顺利进行和高质量完成。4 .供应商提供的四项服务方案还应当符合以下要求:(1)全面性应当涵盖项目的所有方面,确保项目的各个方面都能得到充分的考虑和安排。(2)合理性应当符合项目的实际情况和需求,确保项目的顺利进行和高质量完成。(3)可操作性应当具有可操作性,即方案中的各项任务和操作都应当能够在实际操作中得到有效地执行。(4)可调整性应当具有一定的可调整性,即当项目的实际情况和需求发生变化时,方案能够做出相应的调整,以适应新的情况和需求。5 .供应商需针对上述要求,提出具体的、切实可行的项目服务方案。四、项目其他商务要求(一)供应商
11、应当具有与项目合同履行的相关服务经验,承接过同类(与智能审核类,或者反欺诈风控类,或者大数据监管类相关的数据处理技术服务相关内容)项目服务。(二)供应商应当具有与智能审核类,或者反欺诈风控类,或者大数据监管类数据处理技术服务相关的计算机软件著作权登记证书。(三)项目实施团队要求6 .供应商义务(1)供应商应当依法用工,按照项目要求自行组织项目实施团队并及时支付相关费用,因供应商无妥善履行前述相关要求造成的责任及产生的所有费用由供应商自行承担。(2)供应商需承担项目服务人员的安全责任事故、意外事故等全部责任。项目服务人员在服务期内如出现安全事故,或者其他原因导致伤、残、亡等,由供应商自行承担全部
12、责任及费用。(3)供应商需承担服务期内发生的所有劳资纠纷。(4)供应商应当保证项目服务人员遵守法律法规和采购人的各项规章制度,维护采购人利益。如因服务人员过错给采购人造成财产或其他损失的,由供应商承担全部责任及费用。(5)供应商项目服务人员应当遵守采购方各项工作制度,按照采购人与供应商共同拟定的工作计划、服务时间及工作流程等提供服务。(6)供应商应当确保服务期内项目实施团队的稳定,项目服务人员一经确认不得更换,如需更换,经采购人同意后方可更换。(7)供应商应当有密切跟踪服务的能力,服务需及时且便捷,根据采购人的实际需要及时响应。注:因供应商无妥善履行上述相关要求造成的责任及产生的所有费用由供应
13、商自行承担(不包含在本项目合同价款中)。2 .项目实施团队要求(1)项目经理D供应商应当根据采购人及项目需求,投入具有与项目合同履行相关管理经验的项目经理。2)供应商应当投入1名项目经理,项目经理应当具有信息系统项目管理师证书,或者网络规划设计师,或者系统分析师证书,或者同专业高级职称证书。3)项目经理作为项目总协调人及负责本服务项目相关工作,项目经理应当积极配合采购人解决项目服务过程中碰到的各项问题,并完成各项工作。(2)项目技术服务人员(项目经理除外)D供应商应当根据采购人及项目需求,投入具有与项目合同履行相关服务经验的项目技术服务人员。2)供应商需投入不少于4名项目技术服务人员(包括但不
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