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《AI医保审核案例》第2期 │ 一份普通住院病历,AI为什么提示了4项医保审核风险?

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同样一份病历。
医生认为诊疗规范,科主任认为没有问题,但提交医保结算后,却可能因为几个看似不起眼的细节,被医保审核提出质疑,甚至影响DRG/DIP支付。
为什么?
因为医保审核看的,从来不仅仅是有没有治疗,而是病历能否证明"为什么这样治疗"。
今天,我们用一份真实住院病历(已脱敏处理),看看尚医云·AI 医保审核系统是如何提前识别风险、帮助医院避免扣款的。
01、这是一份看起来“很普通”的住院病历
患者男性,71岁,因咳嗽、气促入院。 诊断包括:
- 慢性阻塞性肺疾病(AECOPD) - 肺气肿 - 细菌性肺炎 - 慢性胃炎
从临床角度看,诊断和治疗都算规范。
但尚医云·AI 审核系统在几秒钟内提示了 4 个医保审核风险点。
02、风险点 1:部分检查缺乏医学必要性记录
除了呼吸系统相关检查外,病历还出现了:
- 头颅 CT - 颈动脉彩超 - 椎动脉彩超 - 腹部超声 - 泌尿系统超声 - 13C 尿素呼气试验
这些检查本身不违规,但病历没有写明为什么要做。
医保审核员最敏感的就是:“是否借住院机会做常规体检?”
尚医云·AI 自动提示: 需要补充头晕、尿频等症状记录,形成检查必要性的证据链。




03、风险点 2:次要诊断证据链不完整
出院诊断新增了“冠心病、心功能Ⅱ级”,但:
- 入院时否认心脏病史 - 心电图无明显异常 - 主要依据来自 CT 和心脏彩超
尚医云·AI 提示: 诊断合理,但证据链不够完整,医保审核时可能被重点关注。
04、风险点 3:资源消耗与病情匹配度需加强说明
住院 5 天,治疗方案合理,但影像学检查较多。在 DRG/DIP 模式下,这类情况容易被问:
“是否存在资源使用过度?”
尚医云·AI 自动提示: 需要补充医学决策过程,避免被误判为不合理资源消耗。
05、风险点 4:病历记录逻辑链条不够完整
尚医云·AI 自动识别出病历中缺少:
- “为什么做检查” - “检查结果如何影响诊断” - “诊断如何指导治疗”
医保审核最看重的就是这条链:
诊断 → 检查 → 治疗 → 效果 → 出院
链条不完整,就容易被扣款。




06、AI 给出的病历完善建议(医生最需要的部分)
系统自动生成了可直接用于补充病历的建议:
- 补充头晕、头重脚轻等症状,支撑头颅 CT - 补充尿频等病史,支撑泌尿系统检查 - 完善冠心病诊断的症状与查体记录 - 强化检查与诊断之间的逻辑关联
这些建议能让医生在病历书写阶段就避免扣款,而不是事后申诉。
07、为什么医院需要 AI 医保预审?
因为在 DRG/DIP 模式下:
- 医保审核越来越严格 - 病历证据链必须完整 - 医院不能再依赖“事后解释” - 任何一个小缺口都可能导致扣款
尚医云·AI 的价值不是替代医生,而是:
在病历提交医保之前,提前发现风险、补齐证据链,让病历更合规、更安全。
把问题解决在结算前,而不是扣款后。

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