9月21日，北京數(shù)智醫(yī)保創(chuàng)新競(jìng)賽舉行頒獎(jiǎng)典禮，騰訊在“醫(yī)?；鸨O(jiān)督管理”、“醫(yī)保宏觀決策支持”兩大賽題組分別以第二名和第三名的成績(jī)摘得兩枚金獎(jiǎng)，為北京醫(yī)療保障精細(xì)化、智能化管理提供了思路。典禮現(xiàn)場(chǎng)，北京市人民政協(xié)副市長(zhǎng)盧彥，北京市政協(xié)副主席、北京市醫(yī)療保障局局長(zhǎng)于魯明、國(guó)家醫(yī)療保障局辦公室主任顏清輝向騰訊團(tuán)隊(duì)頒發(fā)了獎(jiǎng)項(xiàng)，騰訊醫(yī)療健康副總裁倪劍文、騰訊云北京區(qū)域總經(jīng)理姜洋、騰訊醫(yī)療健康醫(yī)保首席架構(gòu)師李濠辰、騰訊醫(yī)療健康醫(yī)保商務(wù)總監(jiān)閆寒代表騰訊團(tuán)隊(duì)出席了頒獎(jiǎng)典禮。

騰訊醫(yī)療健康副總裁倪劍文及團(tuán)隊(duì)獲頒兩大賽題組金獎(jiǎng)

據(jù)悉，競(jìng)賽以“創(chuàng)新北京、智慧醫(yī)?！睘橹黝}，由北京市醫(yī)療保障局、北京市經(jīng)濟(jì)和信息化局、北京市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會(huì)聯(lián)合舉辦，旨在借助大賽征集“高精尖”創(chuàng)新單位及前沿產(chǎn)品，以政商合作促進(jìn)醫(yī)保與高新技術(shù)融合發(fā)展。三個(gè)月的賽程，來(lái)自企業(yè)、海內(nèi)外高校和研究機(jī)構(gòu)的140余支隊(duì)伍展開(kāi)激烈角逐，綜合人工智能、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、醫(yī)保知識(shí)圖譜等技術(shù)，圍繞醫(yī)保的大數(shù)據(jù)治理和決策展開(kāi)綜合解決方案及算法升級(jí)研究，推進(jìn)創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)向醫(yī)保管理服務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用實(shí)踐產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化和落地實(shí)施。

此次競(jìng)賽中，騰訊整合了AI學(xué)習(xí)、精算、醫(yī)保業(yè)務(wù)等方面的優(yōu)勢(shì)能力和人才，組建了兼具研究分析、技術(shù)實(shí)力與業(yè)務(wù)能力的團(tuán)隊(duì)出征“醫(yī)?；鸨O(jiān)督管理”、“醫(yī)保宏觀決策支持”兩大選題。

針對(duì)醫(yī)?；鸨O(jiān)管領(lǐng)域，騰訊就不合理用藥和機(jī)構(gòu)騙保兩個(gè)研究方向，輸出拒付業(yè)務(wù)的輔助決策技術(shù)方案，斬獲“醫(yī)保基金監(jiān)督管理”組第二名。騰訊將醫(yī)保基金監(jiān)管的問(wèn)題按照嚴(yán)重程度具體定位到由錯(cuò)誤、浪費(fèi)、違規(guī)濫用和欺詐四個(gè)大類(lèi)，分別理清每個(gè)場(chǎng)景、主體人群、解決方案的需求前提三者間的聯(lián)系，輔助后續(xù)對(duì)研究方向的進(jìn)一步拆解。面對(duì)不合理用藥的問(wèn)題，騰訊建立了醫(yī)保用戶(hù)畫(huà)像，綜合病種、藥品類(lèi)別及名稱(chēng)進(jìn)行多維度分布統(tǒng)計(jì)，并接入AI引擎智能審方，通過(guò)圖譜推理和規(guī)則識(shí)別從禁忌癥、用藥對(duì)象等對(duì)醫(yī)保用藥進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判別，從而對(duì)不合理用藥做出預(yù)警。在機(jī)構(gòu)騙保場(chǎng)景中，騰訊則在疾病藥品庫(kù)等知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合所涉用戶(hù)及醫(yī)生畫(huà)像得出機(jī)構(gòu)畫(huà)像，經(jīng)聚類(lèi)分析、異常檢測(cè)以及可疑數(shù)據(jù)檢測(cè)后，對(duì)機(jī)構(gòu)騙保做出概率預(yù)判，最終以雷達(dá)圖對(duì)全市各個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的平均費(fèi)用、醫(yī)院科室各項(xiàng)費(fèi)用等進(jìn)行可視化對(duì)比展示，通過(guò)“孤立森林”和“oneclasssvm”算法，自動(dòng)挖掘異?？剖?，對(duì)異常特征進(jìn)行歸因，并給出異常醫(yī)院的可視化結(jié)果解釋。

不合理用藥分析的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

在醫(yī)保宏觀決策支持的領(lǐng)域，騰訊則聚焦醫(yī)?；鹗罩А⒄咝Ч麅蓚€(gè)研究方向，展開(kāi)邏輯分析，歸納重點(diǎn)影響因素和內(nèi)在規(guī)律從而進(jìn)行模型構(gòu)建優(yōu)化，幫助提升醫(yī)保宏觀決策質(zhì)量，最終獲得該組總分第三名的成績(jī)。在醫(yī)?；鹗罩ьA(yù)測(cè)中，騰訊基于“機(jī)器學(xué)習(xí)與精算模型結(jié)合算法”的基金預(yù)測(cè)模型，在DFA精算模型的基礎(chǔ)上，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)模型入?yún)⑦M(jìn)行學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)，有效提升精算整體模型的預(yù)測(cè)能力。在政策效果評(píng)估方面，騰訊采用了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建法，基于診療系統(tǒng)中的實(shí)際情況實(shí)現(xiàn)近似映象的重構(gòu)，建立醫(yī)療保險(xiǎn)系統(tǒng)的模型，對(duì)擬定的政策優(yōu)化靶點(diǎn)進(jìn)行仿真干預(yù)驗(yàn)證，從而對(duì)政策調(diào)整后各模塊人群保障效果的變化做出系統(tǒng)評(píng)估。

此次在醫(yī)保管理的賽道，騰訊基于自主研發(fā)的智慧醫(yī)保職能監(jiān)管解決方案，通過(guò)非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，結(jié)合醫(yī)保應(yīng)用場(chǎng)景，構(gòu)建廣大參保用戶(hù)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像和時(shí)間序列監(jiān)測(cè)、集成監(jiān)測(cè)等模型，再結(jié)合全球領(lǐng)先的圖像搜索、圖像推理技術(shù)，完整的描述了如何通過(guò)算法識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)并最終標(biāo)識(shí)的全過(guò)程。在頒獎(jiǎng)現(xiàn)場(chǎng)，騰訊團(tuán)隊(duì)也根據(jù)科研經(jīng)驗(yàn)積累和參賽經(jīng)歷，分享了醫(yī)療實(shí)體識(shí)別算法、中文醫(yī)療語(yǔ)言模型、醫(yī)保知識(shí)圖譜、醫(yī)療術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)化等大數(shù)據(jù)算法、模型積累和技術(shù)創(chuàng)新在醫(yī)保領(lǐng)域的應(yīng)用意義，從技術(shù)方面為醫(yī)保數(shù)據(jù)治理的發(fā)展提供了思考路徑。

今次競(jìng)賽從各方面展現(xiàn)出了騰訊近年來(lái)在醫(yī)保數(shù)字化創(chuàng)新方面的技術(shù)實(shí)力和經(jīng)驗(yàn)積淀。面向政府，通過(guò)醫(yī)保云基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)保云PAAS平臺(tái)、醫(yī)保數(shù)據(jù)中臺(tái)等平臺(tái)能力建設(shè)助力經(jīng)辦、監(jiān)管效率提升;面向醫(yī)療行業(yè)則針對(duì)DRGs運(yùn)營(yíng)管理、醫(yī)院醫(yī)保內(nèi)控、互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)保等提供應(yīng)用場(chǎng)景。微信醫(yī)保電子憑證現(xiàn)已覆蓋全國(guó)31個(gè)省份150個(gè)城市。未來(lái)，騰訊也將繼續(xù)堅(jiān)持“數(shù)字化助手”的身份，依托人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的技術(shù)能力，助力醫(yī)療保障新基建的建設(shè)，持續(xù)為醫(yī)保治理的現(xiàn)代化、精細(xì)化注入活力。