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一位患者因腦出血在蕪湖市第二人民醫院重癥監護病房（ＩＣＵ）治療了１１７天，醫保結算了７５．９萬元，患者自費２１．９萬元。因懷疑醫療費用偏高，患者家屬以統計模型方式查出，蕪湖市第二人民醫院涉嫌存在虛構醫藥服務項目、超量開藥、重復收費、串換藥品、將不屬于醫保范圍的醫藥費用納入醫保等違法違規使用醫保基金的行為。２０２３年７月，這位患者家屬基于統計模型分析出的結果向國家醫保局舉報。
近日，安徽省蕪湖市一患者家屬反映蕪湖市第二人民醫院超收醫療費事件，引發廣泛關注。１２月３日，當地醫保部門發布情況通報，表示該院存在過度診療、過度檢查、超量開藥等問題，涉及違規醫療總費用２１．８２萬元，其中違規使用醫保基金１８．７０萬元。
此事引發廣泛討論的原因之一，是患者家屬利用“統計模型”對父親就醫收費數據進行分析，發現了波動異常的治療項目及關聯項目。這也從一個側面反映出廣大患者及家屬對ＩＣＵ等治療過程中存在的收費疑惑。有網友認為，涉事三甲醫院尚且存在多重問題，其他醫療機構情況又會如何？
醫保基金被當做“唐僧肉”蠶食的案例并不鮮見。早在２０２０年，我國就有２２３．１億元醫保基金被追回。今年國家醫保局曝光的典型案件中，仍存在偽造住院、偽造病歷、偽造票據、虛開診療項目、虛假入庫等違法使用行為。
普通人懷疑醫療費用收取有問題，一般很少有精力也很少有能力做出這樣的“統計功課”。大家最期盼的是，管理部門能夠嚴格、專業地守護好群眾的“救命錢”。
近幾年，國家相繼出臺政策，強調醫保基金監管和風險防控的重要性。但從實踐中出現的問題看，“關注利用生成式人工智能對個人臨床病史進行分析。”
“隨著人們對 ２４ 小時審批的期望成為現實，數字化預先授權將占據中心位置。”
“智能自動化將全面提升效率。”
“我們很可能會看到，患者和醫療系統在資源不足的情況下努力抵御網絡安全威脅，而筋疲力盡。”
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從生成式人工智能到智能自動化，再到網絡安全，近日多位醫療ＩＴ專家對 ２０２４ 年展開了預測，并討論了隨著醫療行業的不斷發展，ＣＩＯ和 ＩＴ 領導者應該關注些什么。
Ｊｏｅ Ｇａｇｎｏｎ（１ｕｐＨｅａｌｔｈ首席執行官）
１ｕｐＨｅａｌｔｈ 是一家提供理賠和臨床數據采集、交換和計算 ＦＨＩＲ 平臺的供應商，其首席執行官 Ｊｏｅ Ｇａｇｎｏｎ 對新的流程改進持樂觀態度。
“我們將在 ２０２４ 年迎來一個拐點，屆時 ＣＭＳ 合規計劃將開始觸發在流程自動化和改進決策領域的價值實現。我們將看到理賠和臨床數據的結合大幅增加，以幫助縮小醫療差距，全面改善風險管理。
＂明年，我們將看到更多與電子病歷的連接，業界將利用云技術進行實時健康數據訪問和傳輸＂。
Ｓｏｎｉａ Ｓｉｎｇｈ（ＡＶＩＡ 首席洞察官）
ＡＶＩＡ是一家市場情報和咨詢服務公司，與 ５０ 家醫療系統合作推進數字化轉型，其首席洞察官Ｓｏｎｉａ Ｓｉｎｇｈ認為，人工智能自動化前景廣闊。
“盡可能地將一切自動化。由于醫療系統傳統的工作流程與現代醫療不斷發展的需求之間存在不匹配的情況，尋求自動化機會已成為當務之急。”
與此同時，自動化將釋放效率，從人ＡＩ的診斷和患者接診的機器人流程自動化，到優化人員分配的智能排班系統。切實的投資回報率和勞動力賦能，將推動這些技術的應用＂。
Ｖｅｎｋａｔｇｉｒｉ Ｖａｎｄａｌｉ（Ｆｉｒｓｔｓｏｕｒｃｅ醫療保健和生命科學總裁）
Ｆｉｒｓｔｓｏｕｒｃｅ是一家面向醫療保健和其他行業的變革性技術和服務供應商，該公司醫療保健和生命科學總裁Ｖｅｎｋａｔｇｉｒｉ Ｖａｎｄａｌｉ認為，生成式人工智能將帶來更多進步。
他認為，醫療機構將利用生成式ＡＩ的能力，創造新的智能化體驗，從數據中獲取更多效用。人工智能將帶來個性化的建議。
與此同時，生成式ＡＩ將能夠分析臨床病史以及人口和社會決定因素數據，并根據個人的可能需求，量身推薦健康福利計劃。他補充說：“醫療機構有望利用生成式ＡＩ使患者和會員調查更加流暢，問題會根據反饋的情況進行實時變化。”
＂希望醫療機構使用生成式ＡＩ，根據這些數據創建個性化的護理計劃和患者教育計劃。更全面、更準確的數據應該能驅動更早的干預，從而改善健康和治療結果＂。
Ｂｒａｄ Ｍａｒｓｈ（Ｆｉｒｓｔ Ｈｅａｌｔｈ Ａｄｖｉｓｏｒｙ政府衛生安全與技術執行副總裁）
數字醫療風險保障公司 Ｆｉｒｓｔ Ｈｅａｌｔｈ Ａｄｖｉｓｏｒｙ 負責政府醫療安全與技術的執行副總裁 Ｂｒａｄ Ｍａｒｓｈ 認為，患者接受醫療服務的方式發生了根本性變化。
“影響衛生系統的勒索軟件和其他黑客事件的持續增加，給醫療機構和患者本身帶來了難以承受的現實。”
“我們經常聽到臨床醫生倦怠的說法。但在 ２０２４ 年，在人們對更好的醫療服務的認知驅動下，過去 １０ 年的倦怠感將促使那些有能力支付更多醫療費用的患者，轉向有能力支付有效網絡安全費用的醫療系統。這種患者和資金的遷移，將使本就存在的巨大貧富差距進一步擴大。”
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