核心观点 - 医疗行业正通过数字化和智能化手段实现监管模式的根本性转变，从被动接报转向主动发现和预警 [1][2][4] 智能监督系统建设 - 中山大学附属第三医院将价格在线审核模块嵌入医院管理信息系统，可实时拦截不合规医嘱，如“冠状动脉搭桥术加收”无对应主医嘱的情况 [1] - 系统实现了“药品—处方—患者”全链条可追溯，并通过数据汇聚机制实现信息快捷查询和线索精准筛查 [1] - 中山大学各附属医院均将建设智能监督系统和构建大数据预警机制作为年度重点任务 [2] 大数据预警机制应用 - 中山大学附属第六医院通过整合门诊电子处方、住院电子医嘱和电子病历系统数据，实现数据交叉分析，精准发现“分解处方”套购重点管控药品等风险点 [2] - 孙逸仙纪念医院在深汕中心医院试点构建基于人工智能大模型的纪检监督预警系统，设置“药占比监控、诊断、检验检查”三个智能监控模块 [2] - “药占比”智能模块可实时计算并动态更新全院、科室、医生及病区的指标，对药品用量突增、用途不合理、跨科室异常处方等情况进行预警 [3] 监管成效与治理优化 - 大数据监督以“预警一类”促进“治理一域”，将问题遏制在将发未发或程度较轻时 [4] - 通过预警发现的普遍性、规律性问题，推动修订完善制度机制，实现由解决具体问题到建章立制、优化治理的有效转化 [4] - 大数据监督帮助医院及时发现苗头性、倾向性问题，做到关口前移、抓早抓小，提升监督的精准度和穿透力 [4]