医院系统里的一个下拉菜单，再加上一次首字母的快速输入，愣是让两位年纪挺大的老人，一下子成了辅助生殖医学史上听起来特别玄乎的"奇迹案例"。

后来大数据监测时发现，有一家医院给73岁的老人做了"无痛取卵"，还有另一家医院给86岁的老人做了"试管内受精"。这些一看就不对劲的数据直接触发了医保警报，医保部门当天就赶紧派了人到现场去核查情况。

可最后的调查结果却让人有点哭笑不得--73岁老人原本是要做"无痛胃肠镜"，结果医生在填诊断信息的时候，只输入了"无痛"两个字，然后从系统的下拉菜单里不小心选错了，误点成了"无痛取卵"。

01 输入错误引发的"奇迹"

86岁老人那份"试管内受精"的记录，同样也是因为输入错误导致的。这位老人实际上得的是"肾功能衰竭"，巧的是，"肾功能衰竭"和"试管内受精"这两个词条的首字母都是"SGNSJ"，医生当时只输入了首字母，没仔细看下拉菜单里的选项，这才造成了这个乌龙。

医保飞检组到现场核查之后确认了，这两起看起来很离谱的案例，全都是数据填写错了，并不是真的给这么大年纪的老人做了辅助生殖技术。

检查人员当场就指出了问题所在，还要求这些定点医疗机构赶紧完善数据校验的机制，避免再出类似的错。

其实像这样的数据质量问题，也不是第一次出现了。之前还有另一个案例，某家医院有上百名男性患者，结算记录里居然出现了宫腔镜使用费的项目，这事儿也触发了系统的预警。

后来一核查才知道，问题出在编码对应上--医院在录入"输尿管镜"这个服务项目的时候，不小心把它的本地编码和"宫腔镜"的本地编码弄混了，才导致了这样的错误记录。

02 数据质量塌方

在医保监管里，那些异常的数据也不总是意味着有人在骗保，有时候这些数据暴露出来的，其实是医疗机构在数据质量管理上存在的漏洞。

之前在常规药品数据监测时，工作人员发现有个医生开的烟酰胺，总金额比全国平均水平高出了200多倍。这个异常数据一下子就引起了医保部门的注意，医保基金飞检组很快就进驻医院去检查了。

调查之后才发现，这个问题是因为"数据质量塌方"造成的。这家医院上传的部分住院费用数据里，开单医生那栏没有填写真实姓名，反而在数据处理的时候，被统一填充成了"未知"。

等这些数据上传到国家医保信息平台后，医院里好几位标注为"未知"的医生，他们开的烟酰胺处方量加起来，就触发了系统的异常报警。

飞检组还是坚持实事求是的原则，把数据问题反馈给了被检查的医院和当地医保部门，要求他们整改，并没有对医院进行处罚。不过对于检查中发现的其他违法违规使用医保基金的问题，还是依法依规进行了处理。

03 真正的基金滥用

和前面那些无心之失不一样，有些异常数据的背后，藏着的是故意的违法违规行为。

医保基金监管部门在分析数据的时候发现，有个医生居然能在一分钟之内，给不同的病人开好几份司美格鲁肽的处方。医保基金飞检组顺着这个线索进驻医院检查，精准查出了这个医生涉嫌伪造病历等违法违规的行为。

检查过程中还发现，有个医药代表收集了几十个人的社保卡，然后用这些参保人的身份去医院就诊。

而那个医生明明知道这些人是冒名就医，还是长期配合他们，给他们开诊断结果为糖尿病、二甲双胍用药疗效不佳、建议使用司美格鲁肽的门诊复诊处方。

之后，这个医药代表就去定点零售药店集中刷卡，用门诊统筹基金买了大量的司美格鲁肽注射液。

飞检组接着调取了部分参保人的历史就诊记录，发现其中有一部分参保人，从来就没有过糖尿病病史，也没有过糖尿病用药的记录。

目前，医院已经对这个医生采取了措施，暂停了他的延聘程序，让他待岗培训，还扣罚了他的个人绩效。至于那些涉嫌违法的问题，已经移交给相关部门进一步查处了。

04 筑牢数据防线

国家医保局指出，从上面这些案例就能看出来，有一部分定点医药机构在日常管理里，最基础也最关键的那个环节--也就是数据质量管理上，还存在着不少短板。

数据质量只要稍微出一点偏差，就会自动触发医保的警讯，进而引发医保部门的现场飞检，到最后会导致医保监管和医药机构管理成本的双重浪费，特别不划算。

这事儿其实有点像我们普通人用手机打字，有时候手滑选错了候选词，发出去的消息就完全不是自己本来想表达的意思--只不过这种错误发生在医疗系统里，造成的影响更大，可能会引发不必要的警报和后续一系列工作。

定点医药机构作为数据质量的第一责任人，得加强数据上传前的严格审核，做好日常的动态校核，一旦发现问题就要及时处理，把风险在源头就消除掉。

而各级医保部门也得发挥自己的技术优势，完善智能监控和交叉校验的机制，构建起一个能及时发现问题、提醒问题、处理问题的闭环管理体系。

全国统一的医保信息平台，就像一个从来不会休息的守门人，时刻都在扫描着这些异常数据。它不会上来就自动惩罚谁，但会把每一个可疑的异常都标记出来，不管是男性患者的宫腔镜检查记录，还是高龄女性的取卵手术记录，都逃不过它的扫描。

要想让每次医保警报都能有的放矢，不浪费宝贵的监管资源和医疗成本，还得靠医保监管和医疗机构一起提升数据质量，这样才能实现双赢。