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何药师医保药品审核规则

医保审核规则技能。当用户需要以下任一操作时触发: (1) 医保审核、医保合规检查、医疗费用审核 (2) 上传医嘱/病历进行医保合规分析 (3) 生成医保审核问题列表Excel或分析报告Word (4) 获取医保目录(药品、耗材、诊疗项目) (5) 医保审核规则创建与管理 (6) DRGs/ICD编码合规审核 支持上传PDF、Word、图片等附件格式,输出标准化Excel问题列表和Word分析报告。
医保审核规则技能。当用户需要以下任一操作时触发: (1) 医保审核、医保合规检查、医疗费用审核 (2) 上传医嘱/病历进行医保合规分析 (3) 生成医保审核问题列表Excel或分析报告Word (4) 获取医保目录(药品、耗材、诊疗项目) (5) 医保审核规则创建与管理 (6) DRGs/ICD编码合规审核 支持上传PDF、Word、图片等附件格式,输出标准化Excel问题列表和Word分析报告。
何药师
未分类 community v1.0.0 1 版本 99248.1 Key: 无需
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概述

医保审核规则技能

技能概述

本技能对医嘱和病历进行医保合规性审核,对接医保目录和审核规则,输出标准化的问题列表和分析报告。

核心工作流程(5步)

Step 1 — 获取医保管理目录

使用联网搜索获取最新医保目录数据:

# 搜索国家医保药品目录
node '<SCRIPT_PATH>/scripts/prosearch.cjs' --keyword=国家医保药品目录2024 --freshness=1y

# 搜索医保耗材目录
node '<SCRIPT_PATH>/scripts/prosearch.cjs' --keyword=医保医用耗材目录最新 --freshness=1y

# 搜索诊疗项目目录
node '<SCRIPT_PATH>/scripts/prosearch.cjs' --keyword=基本医疗保险诊疗项目目录 --freshness=1y

# 搜索DRGs分组方案
node '<Sclaw_PATH>/scripts/prosearch.cjs' --keyword=DRGs分组方案2024 医保 --freshness=1y

目录数据存入 references/medical_catalog.json,包含:

  • 药品目录:药品名称、编码(国家医保药品编码)、类别、甲乙类、限定支付范围
  • 耗材目录:耗材名称、编码、材质、规格
  • 诊疗项目目录:项目名称、项目编码、收费等级

Step 2 — 获取/构建审核规则库

使用联网搜索获取权威医保审核规则:

# 医保审核规则
node '<SCRIPT_PATH>/scripts/prosearch.cjs' --keyword=医保审核规则 违规示例 --freshness=1y
node '<SCRIPT_PATH>/scripts/prosearch.cjs' --keyword=医院医保违规行为 审核要点 --freshness=1y
node '<SCRIPT_PATH>/scripts/prosearch.cjs' --keyword=DRGs付费审核规则 违规案例 --freshness=1y

将规则整理为标准化 JSON 格式存入 references/audit_rules.json,结构见 references/audit_rules_schema.md

Step 3 — 解析上传的医嘱/病历

支持以下格式的附件上传:

格式解析方式
---------------
PDF使用 pdfplumber 或 PyMuPDF 提取文本
Word (.docx)使用 python-docx 读取正文
图片 (jpg/png)使用 OCR(pytesseract)识别文字

上传后,提取以下结构化信息:

  • 病历号、入院日期、出院日期
  • 诊断(主诊断、并发症诊断)
  • ICD-10 编码
  • 手术/操作名称及编码
  • 住院总费用
  • 医嘱明细(药品/耗材/诊疗项目名称、剂量、频次、开嘱时间、开嘱医师)
  • DRGs分组码(如有)
  • 主管医师

解析脚本:scripts/parse_medical_record.py

Step 4 — 规则匹配与问题分析

将解析的结构化数据与审核规则库逐一匹配,检测以下问题类型:

问题类型说明
---------------
超适应症用药药品用于非医保限定支付范围
重复收费同一项目多次计费
分解收费应合并的项目分开收费
超限用药超剂量、超疗程、超用量
耗材滥用非必要耗材或超规格使用
不合理诊疗与诊断无关的检查/治疗
DRGs分组错误主诊断与手术操作组合不符
ICD编码错误编码与实际诊断不匹配
过度医疗住院天数与病情不符
挂床住院无实际诊疗行为的住院

规则匹配脚本:scripts/audit_engine.py

Step 5 — 生成标准化输出

5.1 问题列表Excel(scripts/generate_excel.py

输出字段:

字段说明
------------
病历号病历唯一标识
入院日期格式:YYYY-MM-DD
出院日期格式:YYYY-MM-DD
住院总费用单位:元
诊断主诊断名称
DRGs分组码DRG组编号(如有)
ICD编码主诊断ICD-10
手术名称如无则填空
医师主诊医师姓名
问题类型违规类别
医嘱名称涉及的具体项目
医嘱开始时间格式:YYYY-MM-DD HH:MM
医嘱结束时间格式:YYYY-MM-DD HH:MM
频次用药/执行频次
开嘱医师开嘱医生姓名
医保问题描述具体违规内容
问题级别严重/一般/提示
处理建议整改措施建议

5.2 Word分析报告(scripts/generate_word.py

报告结构:

  1. 审核基本信息(审核时间、审核范围)
  2. 总体情况概览(问题数量、涉及金额、科室分布)
  3. 问题分类统计
  4. 典型案例分析(问题最严重的前3份病历详细分析)
  5. 科室问题排名
  6. 整改建议
  7. 附件:问题明细表

参考文件

  • references/audit_rules_schema.md — 审核规则JSON Schema
  • references/output_schema.md — Excel/Word输出格式说明
  • references/problem_types.md — 各类问题详细定义与判断逻辑

脚本说明

脚本功能
------------
scripts/prosearch.cjs联网搜索医保目录和规则(内置,无需安装)
scripts/parse_medical_record.py解析PDF/Word/图片医嘱病历
scripts/audit_engine.py规则匹配与问题检测
scripts/generate_excel.py生成问题列表Excel
scripts/generate_word.py生成Word分析报告

依赖说明

首次使用需安装依赖:

pip install pdfplumber python-docx pytesseract openpyxl python-docx Pillow

PDF OCR(图片文字识别)需要安装 Tesseract:

# Windows: 使用 choco 安装
choco install tesseract

# 或下载安装包:https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

使用示例

完整审核流程:

  1. 用户上传病历附件(PDF/Word/图片)
  2. 技能自动解析结构化数据
  3. 调用审核规则库匹配问题
  4. 输出 Excel 问题列表 + Word 分析报告

命令式触发:

  • "审核这份病历" → 上传附件 → 执行审核
  • "生成医保审核报告" → 输出Excel+Word
  • "更新医保目录" → 联网获取最新目录
  • "添加新审核规则" → 用户提供规则文本 → 转换为JSON规则

注意事项

  1. 医保目录和规则需定期联网更新(建议每月更新一次)
  2. ICD编码优先使用国家标准(GB/T 14396/2016)
  3. 问题级别定义:严重(涉及骗保风险)→ 一般(违规但不构成骗保)→ 提示(需关注)
  4. 生成的文件保存到工作区 outputs/ 子目录
  5. 图片OCR识别准确率约85%,PDF结构化提取约95%,请人工复核关键信息

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 Initial release 当前
    2026-05-11 12:09 安全 安全

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