在醫療服務智能監控系統中，大數據技術能夠通過深入分析數據庫中的城市信息、醫療服務機構信息、患者病種信息、就診信息以及醫療費用信息來監控醫療保險服務。利用大數據，可以對成千上萬份醫療費用單據進行深入分析，為醫保服務提供更高效的輔助審核和管理。
制定行業大數據發展規劃
社保數據作為一項數據的戰略資源，需要制定自己的大數據發展規劃，將社保數據的價值發揮到極致。
特別是對醫療保險大數據的規劃，需要站在更高的位置上提出發展規劃，以促進醫保服務的高效運作。
建立全國統一的社會保險云平臺
通過云技術，將現有的醫保數據歸集匯總到全國統一的社會保險云平臺上，實現數據的統一管理和共享，提高數據的利用效率。
社會保險云平臺可以實現醫保大數據的高效集約管理，更好地支持醫保支付制度改革和智能管理企業。
探究醫療費用的主要潛在因素
通過對醫療費用的大數據分析，可以探討支配和影響醫療費用的主要潛在因素，為制定醫療保險結算標準和控制醫療費用提供依據。
例如，可以利用大數據分析住院患者的醫療費用數據，找出影響費用的關鍵因素，為優化醫保支付制度和費用控制提供支持。
大數據智能管理企業
醫保支付制度改革是大數據智能管理企業的重大機遇，可以通過大數據智能管理企業的手段來改善醫保目錄準入、基本醫療保險協議的管理和支付制度。
大數據智能管理可以利用數據分析和機器學習算法，實現對醫療服務質量、費用效益等方面的智能管理，以提高醫保服務的質量和效率。
提高醫療衛生服務體系
完善醫療衛生服務體系，優化醫療資源配置，重點布局、整合共享，提供均等化的危急重癥、疑難病癥診療和高水平專科醫療服務。
通過大數據分析，可以為醫療資源的合理配置提供支持，改善醫療服務的覆蓋和質量。
預測和評估醫療保險參保人欺詐風險
利用大規模真實數據和機器學習算法，構建醫療保險參保人欺詐風險評估模型，預測和評估參保人的欺詐行為風險，以提高醫保系統的風險控制能力。
這可以通過應用XGBoost算法和EasyEnsemble方法來構造集成模型，以提高欺詐風險的判斷準確性和效率。
在利用好基本醫療保險大數據方面發揮著重要作用。通過制定發展規劃、建立統一平臺、分析醫療費用、智能管理企業、完善服務體系以及評估欺詐風險等手段，可以最大程度地利用基本醫療保險大數據，提升醫保服務的效率和質量。這對于實現醫保目標、改善民眾醫療服務體驗和保障醫療保障制度的可持續發展具有重要意義。