数联易康：大数据能辅助的不止临床诊断，还有医保控费_百度宝宝知道
&数联易康：大数据能辅助的不止临床诊断，还有医保控费
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　　成都数联易康科技有限公司（以下简称“数联易康”）是一个独立的第三方大数据医保控费解决方案提供商、医疗大数据解决方案提供商，其主要业务是为各地的人力资源和社会保障局、卫生和计划生育委员会、商业健康险公司、医疗机构等提供医疗保险审核服务、医疗保险大数据监管服务、医疗智能及决策支持系统等服务。
　　目前，数联易康已经与多家医保、新农合管理部门进行了深入合作并部署运行，所取得的成果受到国家、省、市各级领导的重视和肯定。并且，公司已通过ISO9001质量体系认证，为客户带来规范、高效、优质的全方位服务。
　　数联易康创始人CEO张岩龙告诉动脉网，数联易康的优势在于，其解决方案是经过数亿条业务数据淬炼，自主研发数百种针对医疗保险的大数据算法模型才成功打造的。因此，其方案会更佳精准和个性化。
　　 初心：用大数据助力医保控费
　　目前，我国医疗领域的实际情况是：医疗费用增长快、人口老龄化、医疗资源分配不均、医院大量存在过度治疗、违规治疗以及骗保行为给医疗保险带来前所未有的压力。
　　但是，医保资金是有限的，如何才能科学决策基金的使用是困扰医疗机构和相关政府部门的一个问题。此外，互联网+医疗的大环境下，传统医疗尝试新的玩法，比如远程医疗、医药电商等，如何才能保障这种情况下基金是安全可控的，这也是一个问题。
　　实际上，数联易康正在做的就是去解决这些问题。
　　 目前，数联易康的产品主要包括以下四个版块：
　　 1、医保智能审核系统MIBA：服务于局端客户应用丰富的循证医学规则库对费用进行违规审核，极大提高审核效率，控制费用违规使用。目前，该系统的审出率在3%-6%左右。
　　 2、大数据监管平台MIBS：服务于局端客户构建在线学习的大数据模型违规、欺诈、骗保问题识别医院实行实时监控。
　　 3、院端监管分析系统：服务于院端客户处方审核医保及费用管控门诊和住院费用的监控和智能预警。
　　 4、大数据技术服务MIBDS：服务于局端、院端客户基金分析、预测，基金仿真诊疗方案分析、药物使用分析疾病谱、药品主题报告辅助科学决策。
　　 技术优势明显
　　张岩龙表示，目前数联易康已经拥有了完备、权威的临床知识库，丰富、精准的大数据模型以及一个高效、易扩的大数据平台。
　　其知识库目前已经拥有医学规则库470余万条。能实现包括限适应症、限性别、阶梯用药、禁忌症、重复用药等在内的违规行为审核。其内容主要是遵循中华人民共和国人力资源和社会保障行业标准（LD/T 90-2012）形成的。
　　此外，平台可以提供数百种大数据分析挖掘模型，包括大数据反欺诈相关算法模型，图形文本识别分析模型等。如此，数联易康可以通过强大的数据分析能力找出存在于基金中的重大问题，比如药品滥用，过度医疗，伪造材料就医，串换药品等等行为。这些模型具备自我成长学习能力，能随着系统的运行时间变长而达到更高的识别准确度。
　　并且，通过底层的大数据平台作为支撑，数联易康可以方便的对数据源进行拓展，它用有更强的数据处理能力可以处理格式化数据，比如自然语言描述数据（医嘱诊断内容等）以及图形图片数据（PACS，LIS检验报告）等。这个平台具备非常强大的处理能力和延展能力，能实现对结算数据毫秒级的审核。
　　公司拥有10余年经验的数据挖掘、医疗行业、医疗保险、信息技术知名专家团队。
　　其创始人、CEO张岩龙曾于诺基亚、摩托罗拉工作，现任四川省卫生计生决策专家咨询委员会委员。
　　联合创始人CMO邓军自身是商务人士，曾任光芒公司营销副总。
　　COO幸勇在医疗信息化领域耕耘多年，拥有在SYNNEX、诺基亚、CIeNET等大型外企担任管理工作的经验，也曾两次创业。
　　首席数据科学家付波为电子科技大学副教授，从 2002 年开始从事信号处理、模式识别、密码学、人工智能等领域的研究工作主持多项省部级大数据课题。
　　 目前产品正在进行融资。
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5月17日，“2017中国基层医疗创新实践论坛”在成都隆重召开。作为参会方之一的成都数联易康科技有限公司，获得了由动脉网评选的“最佳基层医疗实践案例”奖项。为了解这家以医保控费为核心业务的公司，究竟如何进行基层医疗控费，动脉网与数联易康副总经理幸勇，进行了一次深度对话。医保发展到现在，已经经历了20多年的时间。在此期间，老百姓从不熟悉、不相信，到医院内的过度医疗、伪造材料报销、挂床等行为，这些对医保基金的滥用和违规利用，大概占到整个医疗费用的30%左右。“把这30%的费用管控下来，是数联易康一直想做的事情。”幸勇说。商业保险公司与基本医疗保险本是同一体系，所以除了接触政府之外，数联易康也在接触包括阳光人寿、人保健康、泰康等商业保险公司。首先，由于商业保险承接的是政府的大病医保，所以在大病医保这一块，同样需要监管的手段来识别欺诈骗保、医疗浪费以及过度医疗等，建立风险管控体系，降低保费成本；另外，商业保险公司在做产品设计的时候，需要数据来支撑，比如高危并发症的群体数量，这些数据能够支撑它去做一些新兴的产品研发，因此与医保控费企业的合作，能够为它们带来更符合实际需求的产品。此外，保险公司的产品设计，往往需要对一个地区尽可能多的医疗机构的数据进行分析，只有这样才能对当地人群进行更加准确的定位，从而让产品更加贴合当地的诉求。DRGS和按病种付费，是目前政府推行的两种新型医保支付方式。而现阶段，医保最为常见的是总额预算。也就是由政府部门或保险机构通过对医院服务情况进行综合考察和测算后，按照与医院协商确定的以年度预算总额为最高限度的支付方式。总额预算制的优点在于，消除了医疗服务供方提供过度医疗服务的经济动因，有效地控制医疗费用的不合理增长；由于总额预算下的成本是固定的，医院可主动地事先安排计划，合理利用医疗卫生资源；这种费用结算方式手续简便，可降低管理成本。但同样存在着缺点，那便是医疗供方在预付总额既定的“硬约束”下，可能出现医疗服务提供不足和医疗服务质量下降的现象；再加上不确定因素太多，因此确定医院的年度预算总额是一件极为困难的事。幸勇认为：“总额预算的方案，可以让医保对基金的整体管理简单，但是无法激励医疗机构的内在控费动力。为了更好的调动医疗机构主动控费的积极性，在结合总额预算的基础上，还需结合按人头付费、按病种付费、DRGS控费的复合支付方式。”以单病种为例，它不仅能让医院有动力去控制费用，还能最大程度保证医疗的服务质量。因此，在医院做支付方案改革的时候，数联易康为医保部门提供基金仿真的机制和模型，帮助它们判断，当实施这种政策之后，会给患者、医院、基金等带来怎样的影响。数联易康围绕医疗成本的控制，在规则审核的基础上建立大数据平台，首先通过规则审核进行事前提醒，然后利用大数据反欺诈模型对经办数据、HIS抓取数据、报销数据等进行深度挖掘，识别隐藏的欺诈骗保、医疗浪费以及过度医疗等违规行为，最后通过基金仿真、主题分析报告等手段为医保新政策的制定提供决策支持，形成一套医保大数据审核监管全链条的控费方案。目前，数联易康的易康大数据监管系统已经迭代到第三个版本。从1.0、2.0，发展到了3.0阶段。第一阶段，数联易康主要是提供基于规则的控费；第二阶段，数联易康从大数据的角度进行事后的监管，汇集医保端参保人的所有时期、地点参与过的医疗行为数据、以及医疗机构的诊疗数据，利用大数据反欺诈引擎的百余种大数据算法模型，识别欺诈违规行为，相较于第一阶段的规则审核，大数据技术能解决数据真实性问题、欺诈骗保行为，增强了控费的长效性；同时引入了基于数据分析的决策支持，辅助医保政策制定，确保基金科学合理使用；第三阶段，数联易康加入了实时监管。前两个阶段是从事后进行监管，而第三阶段所加入的实时监管，可以从不同的HIS系统中实时抓取需要的数据，从而对它进行基于大数据算法模型的分析。通过实时全方位监测医疗行为，让控费提前，将医疗费用的不合理增长问题控制在源头上。随着分级诊疗的不断推行，医疗资源的不断下沉，控费的主体同样也逐步向基层医疗机构进行延伸或迁移。数联易康从医保控费切入基层，定位第三方监管平台，以医疗支付为切入点，依托大数据监管决策平台，打通支付、医疗服务、健康管理、药品供应等环节，构建了一个完整的生态体系。2017年初，数联易康将大数据控费系统接入四川省基层医疗卫生机构管理信息系统，帮助全省近6000家基层医疗机构规范医疗服务行为，提升医疗服务质量，实现事前的费用控制。幸勇认为：“未来的大型三甲医院，更多看的是一些疑难杂症，因此控费也主要监管疑难杂症，反之，针对基层医疗机构，则是针对常见病，和一些慢性病进行监管，但易康大数据监管系统，不论就医行为发生在大型三甲还是基层医疗机构，都能保障基金不受到任何欺诈骗保行为的危害。”内容源自：动脉网 作者：郝雪阳 整理：易康医疗大数据
违法和不良信息举报电话：010-
公司名称：北京字节跳动科技有限公司投资要点：
　　未来已来，人工智能时代开启
　　当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。而涉及到垂直行业，人工智能多以辅助的角色来协助人类进行工作，诸如目前的智能投顾、自动驾驶汽车等，而真正意义上的完全摆脱人类且能达到甚至超过人类的人工智能尚未实现。未来随着运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，弱人工智能将逐步向强人工智能转化，机器智能将从感知、记忆和存储向认知、自主学习、决策与执行进阶。
　　政策助推、资本涌入，人工智能各个领域应用加速落地近年来，各国陆续出台了多种政策以支持人工智能产业发展。以谷歌、百度为首的互联网巨头以及通用、丰田等工业巨头纷纷加快这一领域的布局，风险资金加速涌入，推动着人工智能在诸多领域应用的加速落地：
　　1）通信领域：在5G 时代，Gb/s 数据速率将构建出一个万物互联的环境，技术与、智能城市将紧密结合。面对日益复杂的资源和动态的流量经营，运营商需要更智能化的管理。人工智能技术可以帮助人们在系统设计、运营和优化等各个核心环节做出更明智的决策，给运营商带来成本降低和效率提高。以5G 为代表的宽带通信技术不断进化，也为人工智能所需要的高速数据交换提供一个强大的技术平台。同时，以5G 为代表的宽带通信技术不断进化，也为人工智能所需要的高速数据交换提供了强大的技术平台。推荐标的：（000063）和（600728）。
　　2）金融领域：伴随人工智能的飞速发展，它对金融产品的开发、服务渠道、风险管理等等都将带来一连串的变革——人工智能可以在前端服务客户，在中台提供金融分析决策，在后台提供风险管控——全方位的改变整个金融行业的格局。推荐标的：（300059）。
　　3）芯片领域：人工智能的基础是数据，核心是算法，芯片则是整个系统运行的硬件平台。2016 年人工智能芯片市场规模达到6 亿美金，预计到2021 年将达到52 亿美金，年复合增长率达到53%，增长迅猛，发展空间巨大。推荐标的：（002415）、（002236）。
　　4）汽车领域：智能网联化已成为汽车产业发展的主流趋势，在国家政策大力支持下智能网联汽车行业有望迎来大爆发。根据我们测算，到2020 年国内汽车电子市场规模将超9000 亿元，年复合增速超18%，市场空间巨大；ADAS市场规模将超千亿，年复合增速超70%。推荐标的：（600074）、（002446）、（600699）、（601689）、（603788）。
　　5）药物研发领域：目前将人工智能技术应用于药物研发的公司主要为海外初创型企业，部分IT 和医药行业巨头企业也纷纷参与。企业的研究方向也集中在候选药物筛选和靶点发现领域。在国内利用人工智能技术进行药物研发仍处于萌芽阶段，仅有少量的企业涉及相关业务。随着资本的介入、创新药产业的崛起和政策的扶持，国内已经初步具备了诞生人工智能药物研发企业的条件，同时随着国内企业对于创新药研发重视程度的提升，未来也有可能将人工智能技术应用于药物研发之中。但从发展现状来看，该领域在国内几乎还是处于空白状态，未来的产业化应用仍然需要时间和技术的积累。
　　6）医疗领域：人工智能技术已经介入到了医疗、医学影像、医学诊疗和健康管理等多个细分领域。据波士顿咨询测算，2016 年全球医疗销售额超70 亿美元，我国市场份额占比不足5%，但未来市场潜力较大。人工智能具备强大的图像识别和深度学习能力，将解决传统医学影像中存在的准确度低和工作量大的问题，极大提升数据分析的精准度的同时减轻医生的压力。在医学诊疗方面，智能诊疗通过让计算机？学习？专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。在健康管理领域，借助人工智能技术，能够利用云平台进行用户健康状况管理，并于智能硬件设备对接，提升硬件的附加价值。
　　7）医保控费领域：人工智能技术通过医保智能监管平台在事前（智能提醒）、事中（费用结算实时管控）、事后（医疗费智能审核）对医疗保险的使用进行全过程、全方位地监管，不仅提高了医疗保险的监管效率，减少了医保违规行为的发生，也规范了医师的诊疗行为，有效遏制了医疗费用的不合理增长，从总体上保障了医保基金的安全。
　　风险提示：宏观经济风险、人工智能技术突破受阻、政策落地低于预期
□ .王.洪.磊./.徐.勇./.郑.连.声./.朱.晟.君./.张.冬.明./.宋.敬.祎./.王.斌./.洪.程.程./.赵.波./.苑.建　 .渤.海.证.券.股.份.有.限.公.司