我们为什么需要医保
从人的整个生命周期看，健康风险具有发展性。一般而言，成年人面临的健康风险随着年龄的增长呈上升趋势，这里不仅仅包含了身体自然衰老所导致的健康风险上升，还包括对家庭整体健康风险责任的加重。
风险的本质是不确定性，现实生活中，人们对待疾病不确定性的态度主要取决于应对能力。阿玛蒂亚·森将一个人在现实生活中有可能做到或实现的各种行为活动的能力称为可行能力，这种能力涵盖了人们生活的各个方面，包括保障自己的健康，具备这些可行能力能够使人们的基本物质生活和人格尊严得到保障，让人们充分体验到生而为人的自尊和自信。
当预测到健康风险会不可避免地加重，而可行能力又不能确定会随之增强时，人们面对健康风险就显得无能为力。医疗保险是应对健康风险的一种社会经济保护制度，经由基金的再分配，实现经济风险的转移，降低个体或家庭在健康费用负担方面的不确定性；经由医疗资源的合理分配，增强全人群的医疗可及性，提升个体或家庭获取适宜健康服务的确定性；经由互助共济的价值再造，强化全社会经济资源的共享，提升实质社会公平，促进社会稳定。
智慧医保是什么
智慧医保是一套赋能的机制。之所以把它定义为机制，是因为它不仅仅是一系列技术手段，而应是“理念为本、制度为体、技术支持、价值提升”的一揽子医保改革机制。一方面，利用大数据、云计算、人工智能等现代信息技术手段，使医保改革管理服务更加智能化，这是智慧医保最直观的作用；另一方面，凭借智能化服务，使多层次医疗保障制度体系的改革路线更加健全，让医保制度理念深入人心。更深层次的，智慧医保是对人的赋能，即尝试提升人们可行能力来应对不断增加的健康风险的需求。放在新时代全面深化改革的宏大背景下，就是探索如何更深层次实现“以人为本”的问题。
智慧医保未来可以有什么
在功能上，目前智慧医保的重点是服务功能的开发和普及，未来，依托各项服务功能的使用，关于人们健康的数据、医保运行的数据、医药行业的数据、金融行业的数据都会出现，而且是串联性、系统性地呈现。那么，不妨展望未来的图景：
个体层面：基于历史数据，人们更加了解自己的健康情况，以及导致这种健康状态的原因和健康状况变化的历史轨迹，从而了解健康风险程度；同时，AI可为个体健康趋势进行预测，使人们对自己的未来有了一定程度的把握，从而缓解因健康不确定性带来的焦虑。
制度层面：管理者可以了解医保制度的落实程度，各地区、各时段医保基金的运行情况以及多层次医疗保障体系的协调性、稳定性和抗风险能力；同时，为未来疾病谱的变化趋势、医保基金可持续性和医疗保障体系的综合保障能力进行预测，从而使制度运行不但可控而且可预期。
治理层面：依托个体数据和制度数据的收集，对社会关切、制度体系优化、政府管理、行业发展和创新等领域，实施横向互通、纵向互联的数据治理和业务协同，及时发现问题解决问题，并在社会层面释放积极预期信号，促进整个系统的良性运转。
智慧医保未来还可以怎么做
1. 强化数据对医保基金风险管理的支持
当前，各地基本医疗保险基金的结余情况不同，部分统筹区出现亏空，部分统筹区又存在大量结余；不同经济发展水平的地区间医保的保障水平不平衡，使得全国层面保障不均衡，同时在劳动力流动成常态的背景下，流动人口的医疗保障权益难以得到高效保障。因此，一方面，应依托数据对未来医保基金的支付能力和抗风险能力进行预测；另一方面，应依托数据基于健康风险对医保基金进行调剂，进而在省级、全国层面建立高效的、常态化的风险调剂机制。
2. 兼顾医保用户体验的“无感”和“有感”
现有的智慧医保建设中，为了提升服务效率，有些服务环节突出了“无感化”，大大提升了用户端的便利性。但是在有些方面，“有感”格外重要，比如个人健康状况变化预警、药品合理使用告知、就医程序告知等，使用户对自己的健康状况和疾病治疗更有把控感。例如，通过医保知识和医保数据的“有感”推送，展示医保缴费与报销水平的正相关关系，使更多参保人了解社会保险的原理的成效；通过“有感”体验，增加用户对自身健康和制度运行两个层面的确定性认知，减少因不确定性带来的焦虑感。
3. 深度融合AI大模型
近期，多地政府部门在政务系统部署接入了DeepSeek大模型，丰富了政府服务场景应用。在智慧医保建设中，聚焦人工智能和大数据技术，也可以发挥重要作用。比如，发挥数据整合与智能分析功能，整合多源数据，利用机器学习分析历史数据，预测疾病流行趋势、医疗费用增长、辅助医保基金预算和资源配置，利用AI优化病种分组和付费标准，支持医保支付方式改革；发挥政策仿真与决策支持功能，预测政策调整对基金可持续性及民生福祉的影响；发挥技术赋能作用，助推跨部门协同，助力“三医联动”改革；促进算法公平，确保AI模型在不同地区、人群中的决策公平性，避免技术偏见。总之，可助力医保体系实现从“被动支付”向“战略购买”进而走向“主动管理”“推进治理”的整体转型，提升公平性和可持续性，降低系统性风险，推动医保治理现代化。
作者 | 刘小青 顾雪非 天津财经大学财税与公共管理学院，国家卫生健康委卫生发展研究中心
来源 | 中国医疗保险
编辑 | 刘莹 张雯卿
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