近年来，国家医保局屡出重拳打击医保欺诈骗保，将加强医保基金监管作为医保工作的重要任务。有专家指出，医保欺诈行为往往隐蔽性强，参与人员众多，欺诈行为主体复杂，且欺诈手段向科技化、集团化升级，医保反欺诈难度也越来越高。
针对这一现象，太平洋医疗健康依托中国太保22年的政府医保项目合作经验，基于数以亿计的医保赔付数据及就诊信息，通过大数据决策模型，自主研发形成了基于智能审核规则库引擎、机器学习算法、智能关联分析三大技术手段的反欺诈系统，有效识别医保基金滥用、诈骗行为。
太平洋医疗健康通过自主研发的智审规则库、临床诊疗库、药品库、政策库，建立标准规则引擎和本地规则引擎，精准定位医疗机构及患者可疑欺诈、浪费、滥用行为。目前，太平洋医疗健康智审规则库中已部署超过100万条医学知识点、143条审核规则，实现就医人群、就医场景、支付方式的全面覆盖。
某些欺诈行为不能直接被规则识别，例如套用项目收费、团伙欺诈骗保等。太平洋医疗健康依托大数据和机器学习技术，根据已知的医保欺诈案例，结合参保人员的就诊数据，如买药频率、医疗费用、开药品种等，挖掘出欺诈行为的共同模式和特征，对医保欺诈行为进行自动化精准识别。
智能关联分析则可通过对某一特定案例行分析，从而进一步识别相关人群\医疗机构或同一类别的医保欺诈行为。太平洋医疗健康大数据实验室负责人表示，“我们通过大数据手段发现某一连锁药房频繁售出名贵单味中药，存在欺诈嫌疑，经过关联分析发现，该地区14家药房都存在类似行为，经复核后确认为医保诈骗行为，涉案金额达到200万”。
太平洋医疗健康大数据智能分析服务可以精准锁定违规和欺诈问题单据和项目，缩小人工复核范围，减轻人工复核压力。凭借强大的行业先入优势、超强的大数据处理和建模能力，目前太平洋医疗健康已有多项模型工具获得国家专利及著作权认证，为全国34个地方政府提供医保基金减亏追偿、基金分析、医保基金控费分析等医疗健康大数据咨询服务，为医保基金的平稳运行保驾护航。
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