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9月21日，北京數(shù)智醫(yī)保創(chuàng)新競賽舉行頒獎典禮，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摘得兩枚金獎，為北京醫(yī)療保障精細化、智能化管理提供了思路。典禮現(xiàn)場，北京市人民政協(xié)副市長盧彥，北京市政協(xié)副主席、北京市醫(yī)療保障局局長于魯明、國家醫(yī)療保障局辦公室主任顏清輝向騰訊團隊頒發(fā)了獎項，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)閆寒代表騰訊團隊出席了頒獎典禮。

騰訊醫(yī)療健康副總裁倪劍文及團隊獲頒兩大賽題組金獎

據(jù)悉，競賽以“創(chuàng)新北京、智慧醫(yī)保”為主題，由北京市醫(yī)療保障局、北京市經(jīng)濟和信息化局、北京市科學技術(shù)委員會、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會聯(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，以政商合作促進醫(yī)保與高新技術(shù)融合發(fā)展。三個月的賽程，來自企業(yè)、海內(nèi)外高校和研究機構(gòu)的140余支隊伍展開激烈角逐，綜合人工智能、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、醫(yī)保知識圖譜等技術(shù)，圍繞醫(yī)保的大數(shù)據(jù)治理和決策展開綜合解決方案及算法升級研究，推進創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)向醫(yī)保管理服務(wù)場景應用實踐產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化和落地實施。

此次競賽中，騰訊整合了AI學習、精算、醫(yī)保業(yè)務(wù)等方面的優(yōu)勢能力和人才，組建了兼具研究分析、技術(shù)實力與業(yè)務(wù)能力的團隊出征“醫(yī)?；鸨O(jiān)督管理”、“醫(yī)保宏觀決策支持”兩大選題。

針對醫(yī)保基金監(jiān)管領(lǐng)域，騰訊就不合理用藥和機構(gòu)騙保兩個研究方向，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)?；鸨O(jiān)管的問題按照嚴重程度具體定位到由錯誤、浪費、違規(guī)濫用和欺詐四個大類，分別理清每個場景、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)對研究方向的進一步拆解。面對不合理用藥的問題，騰訊建立了醫(yī)保用戶畫像，綜合病種、藥品類別及名稱進行多維度分布統(tǒng)計，并接入AI引擎智能審方，通過圖譜推理和規(guī)則識別從禁忌癥、用藥對象等對醫(yī)保用藥進行風險判別，從而對不合理用藥做出預警。在機構(gòu)騙保場景中，騰訊則在疾病藥品庫等知識庫的基礎(chǔ)上，結(jié)合所涉用戶及醫(yī)生畫像得出機構(gòu)畫像，經(jīng)聚類分析、異常檢測以及可疑數(shù)據(jù)檢測后，對機構(gòu)騙保做出概率預判，最終以雷達圖對全市各個醫(yī)療機構(gòu)的平均費用、醫(yī)院科室各項費用等進行可視化對比展示，通過“孤立森林”和“oneclasssvm”算法，自動挖掘異?？剖遥瑢Ξ惓Ｌ卣鬟M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險識別

在醫(yī)保宏觀決策支持的領(lǐng)域，騰訊則聚焦醫(yī)保基金收支、政策效果兩個研究方向，展開邏輯分析，歸納重點影響因素和內(nèi)在規(guī)律從而進行模型構(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。在醫(yī)保基金收支預測中，騰訊基于“機器學習與精算模型結(jié)合算法”的基金預測模型，在DFA精算模型的基礎(chǔ)上，采用機器學習的方法對模型入?yún)⑦M行學習與預測，有效提升精算整體模型的預測能力。在政策效果評估方面，騰訊采用了系統(tǒng)動力學模型構(gòu)建法，基于診療系統(tǒng)中的實際情況實現(xiàn)近似映象的重構(gòu)，建立醫(yī)療保險系統(tǒng)的模型，對擬定的政策優(yōu)化靶點進行仿真干預驗證，從而對政策調(diào)整后各模塊人群保障效果的變化做出系統(tǒng)評估。

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，通過非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)標準化的數(shù)據(jù)預處理技術(shù)，結(jié)合醫(yī)保應用場景，構(gòu)建廣大參保用戶和醫(yī)療機構(gòu)的風險畫像和時間序列監(jiān)測、集成監(jiān)測等模型，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算法識別出風險數(shù)據(jù)并最終標識的全過程。在頒獎現(xiàn)場，騰訊團隊也根據(jù)科研經(jīng)驗積累和參賽經(jīng)歷，分享了醫(yī)療實體識別算法、中文醫(yī)療語言模型、醫(yī)保知識圖譜、醫(yī)療術(shù)語標準化等大數(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。

今次競賽從各方面展現(xiàn)出了騰訊近年來在醫(yī)保數(shù)字化創(chuàng)新方面的技術(shù)實力和經(jīng)驗積淀。面向政府，通過醫(yī)保云基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)保云PAAS平臺、醫(yī)保數(shù)據(jù)中臺等平臺能力建設(shè)助力經(jīng)辦、監(jiān)管效率提升;面向醫(yī)療行業(yè)則針對DRGs運營管理、醫(yī)院醫(yī)保內(nèi)控、互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)保等提供應用場景。微信醫(yī)保電子憑證現(xiàn)已覆蓋全國31個省份150個城市。未來，騰訊也將繼續(xù)堅持“數(shù)字化助手”的身份，依托人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算的技術(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、精細化注入活力。