医保系统全国首发！徐州迎来DeepSeek+医保应用

医保数据海量且复杂，涵盖参保人员信息、医疗费用明细、医保基金收支等多方面内容，以往采取人工分析处理数据耗时久且容易出错。DeepSeek能够通过对医保信息系统中的海量数据进行挖掘分析，快速处理和分析医保大数据。以医保基金支出情况分析为例，DeepSeek可快速统计不同地区、医疗机构、疾病类型的医保基金支出金额、占比，提升数据分析时效性和精准度。

同时，利用DeepSeek模型的大数据关联分析能力，构建医保基金“全链条风险监测网”，实时分析参保人员、医疗机构、药店等多方数据，识别异常就医行为（如“一人多卡”、“频繁开药”等），动态生成风险评价模型。比如发现某医疗机构医保报销费用异常远超同类机构且诊疗项目异常集中，DeepSeek会标记为风险对象，提醒医保部门核查，有效防范医保基金风险。此外，DeepSeek支持个性化数据分析，各部门工作人员可通过自然语言提出需求，如“分析本地区近一年来职工医保门诊费用报销比例变化情况，并按年龄分段对比”，DeepSeek能快速生成分析结果，利用本地化部署的医保BI数据分析系统生成可视化报告，提升精细化管理水平。

医保基金的合规合理使用至关重要，智能审核规则助手借助DeepSeek对医保结算数据和智能监管、智能审核规则的深度学习，自动比对医药机构上传的费用明细，精准发现疑点问题，让违法违规行为无所遁形。例如，在审核药品报销时，助手能依据医保药品目录精准判断药品的使用是否符合适应症、剂量是否合理、是否存在重复计费等问题。一旦发现异常，助手会及时发出预警，详细标注问题所在，为人工审核、现场检查提供精准线索，有效防止医保基金的不合理支出，保障医保基金安全。

医保执法工作需要严谨规范的执法文书，医保执法文书助手利用DeepSeek的文本生成能力，根据执法场景和具体情况，快速生成格式规范、内容完整的执法文书。比如，当对某医疗机构进行违规行为调查后，助手可依据调查结果，自动生成责令整改通知书、行政处罚决定书等文书，准确阐述违法事实、违反的法规条款、处罚依据及处理决定等内容。同时，助手还能对生成的文书进行语法和逻辑检查，确保文书质量，提升医保执法的专业性和权威性。

医保政策的制定和调整需要科学依据和数据支撑，基于模型驱动的数据洞察分析，辅助医保政策的制定与动态调整。DeepSeek通过对历史医保数据和政策文件的深度学习，建立精准数据分析模型，预测医保基金收支趋势、评估医保政策调整影响，同时通过对医疗行业动态、政策实施效果等多源信息的综合分析，为科学高效决策提供有力支持。比如，在考虑调整医保待遇政策时，助手能模拟不同调整方案下医保基金的收支变化、参保人员的受益情况以及对定点医药机构的影响等，帮助医保部门多维权衡利弊、选择最优方案。同时，助手还能实时监测政策实施后的效果，及时发现问题并提供改进建议，推动医保政策不断优化。

一方面，利用DeepSeek构建智能自动化工作流，通过合理设计提示词系统和工作流程，把握模块化设计、流程优化、错误处理、可扩展性等关键点，具备可靠性与可维护性。从简单的文件处理到复杂的数据分析，让AI来处理大量重复性工作，提升工作效率，真正实现“人机协作”。

另一方面，基于本地化部署的DeepSeek，实现从模型训练、知识库构建到场景应用全流程自主研发、安全可控，深度融合我市医保政策库、知识库及医保结算数据，构建“医保-医疗-监管”一体化知识图谱，数据存储于医保服务器，严格遵循《数据安全法》、《个人信息保护法》，筑牢医保数据安全屏障。