2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——医疗健康案例之八 | 面向“两早双优”的医保医疗数据要素智能协同新模式探索及应用

发布时间：2025-02-28

来源：国家数据局

价值医疗是近年来医疗体系改革建设的重要方向，然而当前医保基金管理手段滞后，同一病种临床路径执行差异性大，缺乏规范性，影响医保基金合理使用。江南大学联合江南大学附属医院和江苏智先生信息科技有限公司共同探索构建医保、医疗、医药三医协同治理新模式，积极推进医保政策精准执行、医疗资源高效配置、医疗服务质量全面提升，构建政府、医疗机构、患者、企业多方共赢的生态体系。

一是多源数据汇聚共享。在国家卫生健康委医院管理研究所指导和无锡市卫生健康委支持下，实现对无锡全市医院数据库、全市人口库和国家健康医疗大数据中心（东部）的数据采集，累计汇聚约30亿条明细数据，包括患者就诊记录、检查检验结果数据、医嘱与处方信息、住院病人相关信息、区域性疾病统计数据以及东部区域特定疾病发病率、患病率等。

二是基于多种技术手段提升医疗决策准确性和效率。首先，基于医疗数据挖掘技术，整合大规模多模态数据，挖掘医疗数据中潜在的信息和规律；其次，利用多模态医学影像算法与分割技术，提高医学图像分类及生存期预测准确度；最后，基于聚类分析的医疗行为画像技术，实现患者个人信息数字化，辅助医生制定个性化、精准化的治疗方案。

三是利用加密技术保障数据安全。采用联邦学习方式，通过机器学习和深度学习对分散数据进行模型训练，并通过实施严密的安全措施与加密技术，确保患者隐私安全。在平衡数据利用与隐私保护的同时，强化模型预测精度和适用范围。

四是构建基于数据驱动的“两早一优”应用场景。首先，基于深度学习的胃肠肿瘤智能化早筛模型，通过机器学习算法，实现胃肠肿瘤风险人群、中高风险精准人群的筛查方案推荐，进一步提升胃肠肿瘤的诊疗效率。其次，开发基于全局医疗行为的智能型医保控费预警方法，构建“区域-院-科”三级医保协同管理机制，实现医保控费的智能化管控。最后，基于临床医疗数据，结合新药研发领域特点定制AI算法，加速新药研发。项目实施后，区域内医院2023年胃肠肿瘤手术人均费用较2022年下降6.28%，药费下降12.18%，耗材下降14.1%。同时，对早期癌症、心脑血管疾病等重大疾病的诊断准确率提高了8.67%，诊断时间平均缩短了0.3小时，医保超支事件减少23.78%，患者满意度提升了9.6%。

五是构建试点先行、不断创新优化的可持续发展模式。项目可为医保部门、医疗机构、医药企业等提供平台化运营、数据决策、智能辅助及产业创新等服务，初期主要建立用户基础，依靠政府补贴、项目资金及试点地区的服务费用维持运营，后期将逐步形成稳定的用户群体和商业模式，通过持续优化服务与技术创新，保持市场竞争力，实现持续盈利增长。

图1 技术架构图

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