采石矶AI医保智控系统发布：结算效率提升90倍，节约开支75%
深圳商报·读创客户端记者 刘娥
11月8日，由深圳计算科学研究院与深圳市健研数管中心联合实验室共建、深圳计算科学研究院主导研发的“采石矶AI医保智控系统”正式发布。
面对我国医保基金年支出超2.9万亿元的监管压力，医保审核正面临三大核心挑战：一是医疗场景复杂多样，传统人工规则难以全面覆盖；二是诊疗技术快速迭代，规则更新滞后于临床实践；三是医疗数据爆发式增长，人工审核效率低下且容易出错。这些问题严重制约了医保基金的安全运行和合理使用。
为应对上述挑战，深圳计算科学研究院基于自主创新的“全栈AI”技术，成功研发了AI医保智控系统。该系统采用“规则与机器学习双引擎驱动”架构，通过整合超1.5万条规则体系，对1.8万份医保审核数据，超百万条门诊、住院数据及支付记录等多模态数据进行深度学习训练，显著增强了医院对医保报销的自查自纠能力，并为合规报销提供了完整的佐证数据支持，为守护人民群众的”救命钱“提供了可靠的技术保障。
系统覆盖事前预警、事中监控、事后审核全流程智控，包括智能诊疗提醒、预出院智能审查、T+1结算智控及日审智能申诉四大核心场景。针对医保日审智能申诉场景，系统能够自动生成申诉理由并调取完整病历证据链，申诉准确率和处理效率远超传统人工审核，实现了从”被动管控“到”主动智能治理“的根本性跨越。
该系统在深圳市南山区人民医院的试点应用中成效显著，包括：实现日级及时更新，精准匹配临床实际；准确率超过87%，大幅优于人工水平；效率提升90倍，每件审核耗时从15分钟缩短至10秒；为医院在医保报销结算环节减少开支75%。
在南山区人民医院举行的“聚焦智能医工生态发展”交流会上，深圳计算科学研究院与深圳市健研数管中心、南山区政务服务和数据管理局、深圳市南山医保局及南山区人民医院的领导共同为系统揭牌。
（本文图片由受访单位提供）