医院外的转角处、小区的活动区边上，常有“职业收药人”立着收药的牌子与经过的路人攀谈。现实中，药贩子往往以低于市场价一半甚至更低的价格回收药品，大量被回收的药品实际是患者在医院通过医保基金支付开取，这也在客观上造成医保基金被蚕食的情况。

　　“大爷，您最近有开了没吃完的药吗？”2022年某天清晨，老卢（化名）的微信弹出一条消息，是“合作”了两年的“老主顾”李某又来问了，一同发来的还有一张写满了药品名称和价格的单子。老卢看罢便收拾出门，准备前往附近的医院开药。每当老卢用自己的医保卡开出药攒到一定量后，李某便上门取药，并以药品原价40%至50%的价格收购。这样的交易从2021年开始，靠着医保报销的差价，老卢每次能够从中获取一笔价值为药品原价22%左右的利润，两年来，这个方式让他赚了不少外快钱。

　　今年3月6日，因长期、多次收购多人利用医保政策骗保购买的药品并转卖牟利，经北京市石景山区检察院依法提起公诉，法院以掩饰、隐瞒犯罪所得罪判处李某有期徒刑十一个月，并处罚金1万元。

　　“李某被抓获后，我总想着她说的收药贩子的事，莫非这背后还隐藏着更庞大的非法收药黑市？”该院第一检察部检察官李阳告诉记者，李某于2023年4月到案后，曾交代其交易药品的地方到处都是“职业收药人”。于是，办案组对该案的涉案电子数据进行了仔细审查，发现了疑似大量收药贩药人员的信息。

　　2023年5月，该院组成办案组并成立医保诈骗大数据工作专班，对涉案电子数据进行分类梳理，初步建立起“收药人员黑名单”，并分析出收药人员的特征信息，如活跃程度、所在区域、联系方式、是否为药店诊所经营人员、是否通过快递发货等，对收药人员特征进行了分类统计，整理出第一批包含百余人的重点人员名单。随着数据库的不断充实，如何高效地利用数据为检察履职赋能成为摆在办案组面前的一个重要问题。

　　“医保诈骗案件具有链条式犯罪的特点，但因其犯罪手段隐秘，难以充分挖掘下游犯罪人员，即使抓获了收药贩药人员，如果无法深挖背后隐藏的利益链条，就难以实现对医保诈骗黑色产业链的有效打击。”李阳表示，为有效解决传统办案模式下人力审查效率低、容易遗漏关联线索的问题，办案组对数据进行充分挖掘及关联运用，在前期办案的基础上，研发收药端医保欺诈数据识别监督模型。

　　该模型将医保诈骗案件相关人员信息持续收集形成收药端医保欺诈涉案人员信息数据库，根据收药人员特征碰撞出重点人员名单。随后，由检察机关及时将线索名单移送公安机关进行核查，待公安机关确定人员身份后，再将人员身份信息及上下游人员关联情况补充录入到数据库中。在办理医保诈骗案时，检察官只要及时将相关信息录入信息筛查数据库进行碰撞比对，就能迅速确定犯罪事实及追捕追诉线索。

　　据了解，该模型的建用，推动了北京市检察院与市公安局针对非法收购医保骗保药品行为联合开展专项行动，依托模型发现的第一批重点人员名单线索，成功查处收药人员百余人，一举铲除了长期驻留在北京某地的收药贩子“黑窝点”。同时，随着收药人员的相继查获及手机鉴定数据的进一步收集分析，目前已陆续筛查出多批精准有效的医保欺诈类违法犯罪线索，发现大量疑似收药人员，辐射全国多个省区。

　　为给后续在全国范围开展医保领域打击欺诈骗保专项整治行动提供更多有价值的线索，在多方走访调研的基础上，2023年12月，该院与相关高校大数据实验室合作研发收药端医保欺诈数据识别系统，智能分析犯罪嫌疑人的手机取证数据及其他周边数据，可视化展示犯罪嫌疑人画像及时空关联、上下游关联等人物关系图谱，在节省办案人力的同时，更加精准地产出收药人员犯罪线索，对医保诈骗黑色产业的全链条式打击提供了有力支持。