在当今数字化时代，医疗行业的数据呈爆炸式增长，医疗收费审计面临着前所未有的挑战。由于医疗业务专业度高、审计内容分析难度大，对于非医疗背景的审计人员而言，要从海量复杂的医疗数据中精准揪出违规收费问题，更是难上加难。笔者在审计实践中发现，使用K-means聚类算法能够很好地解决这类问题。K-means聚类算法又称K-均值聚类算法，该算法通过计算样本间欧氏距离，将多维数据划分为特征相近的簇群，其“以数据特征驱动分析”的核心逻辑，与医疗收费审计中“从海量数据定位异常样本”的需求高度契合。尤其当审计人员缺乏医疗专业知识时，该算法可绕过业务规则直接通过数据特征差异定位风险点。审计人员可依托Python的Scikit-learn库快速部署算法，或使用审计大数据中心K均值聚类算法工具开展聚类分析。
一、数据预处理与特征工程
（一）多源数据整合与清洗
医疗业务的数据来源五花八门，不同系统的数据格式、标准各异，开展医疗大数据分析的前提就是多源数据整合与清洗。主要为医院的HIS系统（医院信息系统，涵盖患者诊疗全过程信息）、医保结算系统（记录患者医保报销详情）以及耗材采购系统（涉及医疗耗材的进货、使用等情况）相关数据。
在某公立医院审计中，笔者利用ETL技术（抽取、转换、加载，能对不同数据源的数据进行处理），对1200余万条的住院记录进行清洗，发现以下问题：一是有3.2%的病例存在住院天数缺失的情况；二是大量收费项目存在编码错乱的问题；三是部分病例数据极端异常。为了保证大数据分析的准确性，可以运用拉依达原则（一种统计学方法，用来识别和剔除异常值），剔除数据中日均费用特别离谱的极端值，如单日耗材费超过10万元的骨科手术病例，住院天数为负数的数据等。
（二）非专业特征转化
医疗领域有太多专业术语，对于非医疗背景的审计人员来说，理解起来相当困难，开展医疗收费审计，需将专业医疗术语转化成审计人员易于理解的量化指标。比如为了衡量诊疗是否合理，可以设置一个“诊疗合理性指标”，计算单病种检查项目数量的离散度，也就是用标准差除以均值，通过这个数值就能大致看出检查项目的分布是不是太分散、有没有过度检查的嫌疑。再比如设置“耗材合规性指标”用来分析耗材采购情况，计算高值耗材采购价与省级集采价的偏离率，如果偏离率太高，那么采购环节存在猫腻的可能性就比较大。
在某三甲医院的审计项目中，笔者运用特征工程，将一个看似很难量化的“术后感染风险”问题，转化成了“术后住院天数/切口愈合等级”的比值。审计组运用该指标，成功识别出违规缩短术后观察期的病例，医院部分科室为了增加收入，没让患者得到应有的术后观察护理，损害了患者利益。
二、聚类模型构建与动态调整
（一）多维特征空间映射
使聚类算法发挥作用，选对分析维度至关重要。可以选取住院费用结构（各项住院费用的占比情况，看看有没有某项费用特别突出不合理）、诊疗项目密度（一段时间内诊疗项目的频繁程度，判断是不是过度诊疗）、耗材使用频次（某种耗材使用的次数是不是过多）等多项核心指标，搭建多维的分析空间。
在某医疗机构审计中，笔者对246万条住院记录先进行了Z-score标准化处理（一种数据标准化方法，让不同指标的数据具有可比性），接着用K-means算法对数据进行聚类，生成了5类聚类簇。在DRG付费改革（一种医保支付方式改革，按疾病诊断相关分组付费，促使医院合理控费）的大背景下，笔者通过聚类分析发现，在聚类3中，病例虽然只占比9.7%，但手术耗材成本比均值高出48%。审计人员顺着这条线索穿透核查，发现是脊外科串换了手术项目，将UBE串换为传统腰椎间盘手术，增加了磨钻等器械，抬高了成本，最终让患者和医保基金买单。
（二）参数动态优化机制
医疗行业并不是一成不变的，医保政策经常调整，医疗技术也在不断进步，聚类模型也应与时俱进。数据分析人员可以采用“滑动窗口法”来实现模型的自适应变化。简单来说，就是每季度更新一次聚类中心坐标，让模型跟着数据的最新变化走。同时，根据医保政策的调整，及时改变各个特征的权重。如DRG付费政策推行后，“诊疗路径符合性”这个特征就变得尤为重要，可以将它的权重提升到0.25，让模型更符合规范。
三、违规行为穿透分析
通过K-means聚类算法，审计人员能迅速锁定一些具有特殊特征的患者群体，比如“短期高频住院”特征群。结合LSTM时序分析（一种适合处理时间序列数据的深度学习算法），可以进一步发现患者入院间隔周期的标准差小于2天的情况，实现对违规行为的穿透分析。综合运用两种算法，短期高频住院的情况比较容易发现。如王某因为腰椎间盘突出，短短30天内3次入院，且入院间隔周期小于2天，经过深入核查，发现确实属于医院分解住院、骗取医保基金。
综上所述，K-means聚类算法为非医疗背景的审计人员提供了一条高效、精准的医疗收费审计路径，在应对日益复杂的医疗数据和违规收费行为时，展现出了较好的效果，有望成为医疗收费审计领域的得力助手，推动医疗行业更加规范、健康地发展。
