一個法醫專家小組正試圖阻止處方藥向黑市流動。

因處方藥用量過度而導致的死亡人數正在上升。國家毒品情報中心的一份報告指出，醫療保健系統一年中“轉移”作康樂用途的藥物費用高達72.5億美元。然而，賬面上卻只有數十億美元是通過國家藥房開出的合法處方。那么如何打擊這些猖狂的欺詐行為?

北美最大的藥房福利管理公司-美國快捷藥方公司(Express Scripts)，扮演著醫院藥房和醫療保健計劃之間的有趣角色。這意味著，他們每年能收到140億個處方，每一個處方及相關信息都會納入他們的數據庫。目前，該公司組成了一個100人的團隊，試圖通過公司擁有的數據發現欺詐行為。

Jo-Ellen Abou Nader是該公司的高級主管，Michael Klein是該公司藥房分析和報告部門的總經理，我曾與這兩位高管就快捷藥方公司如何識別欺詐行為進行過交流。

處方藥倒賣者和藥販子都很小心的隱藏自己的蹤跡，其中一個藥品倒賣者去拜見了19位醫生和21位藥店抓藥。每個醫生和藥房都會以為他們是在給病人做正確的事情，因為他們并不知道這位病人還會去看別的醫生到其他的藥店，所以這樣的欺詐行為只能在系統級別做監測。任何人看到這個人的尋醫記錄都會發現有不對的地方，但是Express Scripts有1億多人的數據，該如何監測呢?

Klein說，他們建立了一個內部??排序算法，并通過歷史數據進行調整。排序算法主要依賴三個主要但并非獨立的因素：“在一定時間內拿到的處方的數量，訪問的獨立藥店的數量，某些藥物的龐大數量。”研究人員最開始會尋找到得高分的人，然后開始收集證據。

但結果證明他們的判斷并非總是正確的。近期，他們發現社交媒體，尤其是布告板，是挖掘信息的寶庫。他們通過查看醫生評論來判斷是否有人已經注意到某個醫生開處方習慣。曾有一位病人寫道，“如果你去找他，這個醫生給你開的止痛藥足夠殺死一只成年的馬!”事實也如這位病人所言，這位醫生開具的處方中確實有太多的止痛藥。

Klein也講到，他們絕不會僅僅使用社交媒體上帖子證明某一個案例，但從歷史看，社交媒體的帖子確實是非常好的突破口。

Nader 和 Klein告訴我的一個最復雜案例是一個醫生給30人開了22000粒麻醉藥，這些藥物折合460萬美元。而這位醫生也很聰明，他降低了處方的強度，從而給患者開具數量龐大的藥物的一些信息不易被識別。

Express Scripts會繼續改善他們的工具，公司下一步將要推出的是一個預測模型，該模型會提示他們早點知道哪位醫生存在欺詐的高風險性。

在“云計算”、“大數據”變革的今天，醫療云和醫療大數據是公眾、政府和企業均高度關注的領域。衛生行政部門希望獲得醫院的運行狀況數據，以便對醫院進行有效的監管和考評;醫療 IT開發商希望擺脫惡性競爭，從賣“IT人力”進入到“賣服務”;企業希望通過醫療大數據占領下一波的吸金潮…..其實，作為個人，我們完成可以做自己的醫生。隨著大數據和云計算的發展，“量化自我”和“個人健康云”逐步完善，每個消費者足不出戶便能知道自己的身體狀況，一些簡單的頭疼腦熱完全可以根據自己的歷史醫療數據判斷出該吃什么藥，這不僅能減少醫生濫用藥物的情況，還可以時刻掌握自己的身體狀況，預防疾病的產生。