医保支付方式改革情况介绍（第9期）

一、标准引领，统一全国数据“度量衡”

2026年国家医保局在总结地方实践基础上，持续聚焦“钱”“效”“错”升级数据发布指标体系，形成9大类56项核心指标，覆盖基金收支、基金结余、支付方式、医疗机构服务情况等多个维度。指标体系既注重宏观运行“全景呈现”，又强调微观医疗行为“精准透视”。例如时间消耗指数、费用消耗指数等效率指标，能直观反映医疗资源使用效率；门诊住院人次比、医保外费用占比等重点指标，可有效监测异常行为。各地依托这一标准框架，结合本地实际开展数据应用，实现“全国一盘棋、地方有特色”。

二、数智支撑，地方实践搭建数智赋能新场景

（一）陕西榆林：AI智能体全流程嵌入，构建三层递进发布体系

2026年5月，榆林市实现AI智能体全流程嵌入医保数据发布，构建“常规指标播报一政策专题解读一病种诊疗分析”三层体系。创新运用AI数据智能体，从全市到医院、从科室到病组，聚焦结余留用、中医倾斜、特例单议、数据赋能四类专题开展多层级穿透分析。以脑梗死为例，智能体对比静脉溶栓、机械取栓、支架三种常见治疗方式，发现本地2025年脑梗死患者中，静脉溶栓及取栓治疗率仅为3.31%，诊疗结构呈现重介入、轻溶栓，重手术、轻基础急救的情况。此外，开展心力衰竭、呼吸衰竭、蜂窝织炎、脑性瘫痪及冠脉支架植入等5个病种专题分析，精准锁定5家医院408例异常病例、涉及医疗费236.57万元，发现检查缺失、无指征检查、高套分组等异常行为，真正实现数据从“看得见”到“用得上”。

（二）黑龙江哈尔滨：病种画像+AI智能体，构建全链条闭环监管体系

哈尔滨市以病种分析智能体为核心，打造“病种画像+AI智能体”全链条智能监管体系，形成“定位—分析—处理—跟踪”闭环。一是智能扫描。围绕结算量大、发病率高等维度遴选10个重点病种，依托大数据和AI开展智能筛查，累计识别高频问题项目237项、高频遗漏项目89类。二是精准识别。运用大模型对高编高套、低标收治、过度诊疗等异常行为进行智能定性与研判，实现提前预警、及时约谈，识别疑点问题涉及医疗费用约202万元。三是动态追踪。对典型病种的费用结构与诊疗行为深度分析，推动监管视角从“基金支付了多少”向“为什么支付、支付是否合理”转变。同时建立“月告知、季公布、年通报”常态化反馈机制，以“DRG病种诊断书”形式推送至医疗机构，持续跟踪改进，实现从“一次发布”到“持续跟踪”的跨越。

（三）辽宁大连：医共体穿透分析，精准导航基层发展

大连医保数据发布工作持续迭代，从早期“亮家底”发展为覆盖全市数据、专科横向对比、机构深度剖析的数智赋能体系。数据显示，医共体收治病例以常见病、基础病为主，辖区居民就诊占比较高，与区域群众需求相契合；同时反映出参保人员及相关病组向医共体外外流情况，为补齐服务短板提供参考。数据穿透至MDC-ADRG-DRGs，清晰展示费用结构、病组结构、例均成本等指标，以及部分机构检查费、化验费等单项指标与均值间的差异，为医疗机构优化费用结构、改进存在问题提供精准导航。

三、多点开花，全国医保数据发布持续深化

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