2026年医保基金监管中大数据分析应用试题含答案

2026年医保基金监管中大数据分析应用试题含答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在医保基金监管中，大数据分析的核心价值在于A.直接干预患者诊疗行为B.提高基金使用透明度C.完全替代人工审核D.降低医保政策宣传成本2.某省医保局利用大数据分析发现某医院长期存在虚构诊疗记录问题，首要应对措施是A.立即暂停该医院医保结算资格B.要求医院进行内部自查整改C.通过数据分析锁定具体违规病例D.向社会公开违规数据以示震慑3.医保基金监管中，"关联交易"监测的主要依据是A.患者就诊时间分布规律B.医院药品采购金额波动C.医保结算金额与实际成本比D.医生个人账户交易流水4.某地医保局通过大数据分析发现某药房存在过度使用高价耗材现象，最有效的核查方式是A.暂停该药房医保结算B.抽查药房近三个月进货单据C.对药房进行突击检查D.要求药房提交成本核算报告5.医保基金监管中，"就诊行为异常指数"计算主要依赖A.医生电子处方数据B.患者就诊路径分析C.医保政策文件条款D.患者既往病史记录6.某市医保局发现某社区卫生服务中心存在"小病大治"现象，关键数据指标可能是A.门诊次均费用增长率B.患者复诊率下降C.医生日均接诊量D.药品使用种类多样性7.医保基金监管中，"药品销售金额异常模型"主要针对A.麻醉药品管理B.国家集采药品使用C.处方外流行为D.医保目录内药品销售8.某省医保局利用大数据分析发现某医院存在"分解住院"行为，关键特征是A.住院天数突然减少B.同一病种分值（DRG）异常C.医保结算金额与病情严重程度不符D.医生个人收入增长9.医保基金监管中，"供应商关联关系图谱"主要用于识别A.医院内部科室合作B.医保基金支付流向C.药品供应商利益输送D.患者异地就医行为10.某地医保局通过大数据分析发现某医院存在"虚开电子病历"现象，最直接的证据是A.病历记录时间异常集中B.患者就诊间隔过短C.电子病历与实际检查匹配度低D.医生签名与实际操作不符二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.医保基金监管中，大数据分析可应用于以下哪些场景A.医保目录外项目筛查B.异常费用波动预警C.患者就医行为画像D.医保政策效果评估E.医院等级评审辅助2.某地医保局通过大数据分析发现某药品零售店存在"冒名顶替"套现行为，主要特征包括A.虚构就诊人信息B.结算时间集中在夜间C.药品使用与病情不符D.个人账户高频交易E.商户地址与交易地址分离3.医保基金监管中，"DRG/DIP分组异常监测"主要关注A.同一病种费用差异B.住院日异常缩短C.转诊率不合理波动D.费用构成比例异常E.医保支付标准偏离4.某省医保局利用大数据分析发现某医院存在"过度检查"行为，关键指标可能包括A.检查项目数量增长B.检查费用占比提升C.检查结果与病情不匹配D.重复检查率升高E.检查设备使用率低5.医保基金监管中，"供应商风险画像"主要分析A.采购价格异常波动B.供应商关联关系C.药品回款周期变化D.供应商资质合规性E.医院采购决策行为三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.大数据分析可直接替代人工审核医保基金违规行为。（×）2.医保基金监管中，数据采集越全面，分析结果越准确。（√）3."就诊行为异常指数"越高，代表医院违规风险越大。（√）4.医保基金监管中，机器学习算法能完全识别所有虚开病历行为。（×）5.某地医保局通过大数据分析发现某药房存在"挂床住院"现象，关键特征是住院天数异常短。（√）6.医保基金监管中，"药品销售金额异常模型"主要针对价格虚高问题。（×）7.某省医保局发现某医院存在"分解住院"行为，可能通过DRG分组数据识别。（√）8.医保基金监管中，数据脱敏处理不影响分析结果准确性。（×）9."供应商关联关系图谱"能完全杜绝药品回扣行为。（×）10.医保基金监管中，患者个人账户交易流水异常一定是违规行为。（×）四、简答题（共3题，每题5分，合计15分）1.简述医保基金监管中大数据分析的主要应用场景。答：主要应用场景包括：①异常费用监测（如高值耗材、分解住院）；②供应商风险识别（如利益输送、虚开发票）；③就诊行为分析（如冒名顶替、过度检查）；④政策效果评估（如集采政策落地效果）；⑤预警模型建立（如实时监测异常交易）。2.在医保基金监管中，如何利用大数据分析识别"小病大治"行为？答：通过对比实际病情与诊疗记录的匹配度，重点分析以下指标：①门诊费用与病情严重程度不符；②不合理检查/治疗项目占比高；③同一病种在不同医院费用差异过大；④电子病历记录与实际操作不符。3.医保基金监管中，如何确保大数据分析结果的合规性？答：需建立数据脱敏机制、完善算法模型验证、加强数据来源合法性审核、明确分析结果应用边界，并遵守《个人信息保护法》等法规要求。五、论述题（共1题，10分）结合某省医保基金监管实际，论述大数据分析在打击药品零售店套现中的具体应用及成效。答：在某省医保基金监管实践中，大数据分析在打击药品零售店套现中发挥关键作用。具体应用及成效如下：1.数据整合与分析：整合医保结算数据、药店交易流水、患者就诊记录等多维度数据，通过关联分析发现套现行为特征。例如，某地通过分析发现，某类药店结算时间集中在夜间，且个人账户交易金额与药品实际售价严重不符。2.模型构建与预警：建立"冒名顶替套现风险指数"模型，重点分析以下指标：①虚构就诊人信息匹配度；②交易时间与药品需求的合理性；③个人账户高频交易规律。模型自动预警高风险药店，为核查提供靶向目标。3.现场核查验证：结合预警结果，医保部门对可疑药店进行突击检查，发现大量虚构病历、套取个人账户资金的行为。例如，某药店通过伪造患者身份证信息，累计套现超百万元。4.政策联动与震慑：将查处结果纳入医保定点资格评估体系，对违规药店实施暂停结算、取消定点资格等处罚，形成有效震慑。成效：通过大数据分析，该省医保部门在半年内查处套现案件200余起，追回资金超5000万元，有效遏制了此类违规行为。答案与解析一、单选题答案1.B2.C3.B4.B5.B6.A7.D8.B9.C10.C解析：-第3题：医保基金监管中，"关联交易"主要指医院与供应商之间的利益输送，关键数据来自药品采购金额、供应商资质等，B项最符合。-第6题："小病大治"的核心特征是诊疗费用与病情严重程度不符，A项门诊次均费用增长率直接反映费用异常。-第10题：虚开电子病历的典型特征是病历记录时间异常集中（如深夜批量生成），A项最直接。二、多选题答案1.ABCE2.ABCDE3.ABDE4.ABCD5.ABCD解析：-第1题：E项属于医保管理辅助功能，非核心应用场景。-第2题：冒名顶替套现需综合多个特征判断，ABCDE均符合。-第5题：供应商资质合规性（D项）属于监管前置条件，非大数据分析核心内容。三、判断题答案1.×2.√3.√4.×5.√6.×7.√8.×9.×10.×解析：-第4题：机器学习算法存在误判可能，需人工复核。-第8题：数据脱敏会降低部分分析维度（如关联关系）。-第10题：个人账户交易流水异常需结合具体情况判断，未必是违规。四、简答题解析1.（参考答案见上）大数据分析在医保监管中通过多维度数据整合，实现违规行为智