GPT极大提升医保数据归集效率

当前数据归集需求强烈

当前开展数据治理试点，成立专项工作组，每日跟进计划进度，梳理总结 工作经验。加快推进各地历史数据上传，做好数据质量监控，持续提升医 保数据质量。截至1H22已累计处理数据库表结构和数据字典变更申请 4200多次，更新发布质控标准6200余条，累计归集医保数据超5300亿条， 月脏数据率由初期的25%下降到目前的15%。医保大数据逐步应用，形成 系列数据分析研究报告，为医保宏观分析和政策制定提供数据支撑。

GPT极大提升医保数据归集效率

GPT大模型可以抽取医保数据里面的医学实体、属性等关键信息，还可以 把不标准的医学术语标准化，能够非常高效地处理脏数据，极大降低医保 数据的月脏数据率，并且可以根据数据生成可视化分析表，为医保宏观分 析提供实时分析，为医保宏观政策制定提供具有时效性的数据支撑。