2026年国家医保局联合10部门召开的高规格推进会，表面上是政策高压，实则依赖一套由AI赋能的数据追溯系统——国家医保信息平台已归集超过1103.69亿条追溯码，每天约500万人次通过核验药品真伪，这些数据正是AI模型的“燃料”。
全国累计下发了14万余条追溯码疑点线索，查处违法违规机构1.1万家，移送公安机关85人。这些疑点线索并非人工翻账本所得，而是数据系统自动“算”出来的。
—— 国家医保局数据，2026年上半年例行新闻发布会追溯码系统本质是一个基于规则引擎与机器学习模型的智能异常检测系统。每一盒药从出厂到患者手中的每一个扫码动作，都被记录并上传至中央数据库，AI模型实时比对进销存数据、跨机构流通轨迹、时间戳等维度，自动生成疑点。
同一个追溯码如果出现在不同药店，或者在系统里显示‘已售出’却还在库房，或者采购数量、销售数量、库存数量对不上账，系统会自动生成疑点。
—— 报道原文转述，药品追溯码机制此次10部门联合推进的关键在于数据共享——医保、药监、税务、公安等部门的信息系统通过AI模型实现交叉比对。例如，税务系统可以自动比对药店收入申报与医保结算数据，AI发现差异即触发预警。
2026年贵州正安县3家药店因追溯码重复结算违规，金额仅199.70元，仍被中止医保结算并移送市场监管——AI对小额违规同样敏感，不依赖金额大小。
2026年5月，宜宾市叙州区两家药店因无法提供对应批次购进票据，被解除医保服务协议。AI系统通过票据数据追溯发现缺失，即使现场检查未到，数据已决定处罚。
—— 报道原文，宜宾案例AI监管的常态化意味着“熬过检查”的心理彻底失效。系统24小时在线，每一笔交易都在数据中留痕，合规不再是成本项，而是生存项。
2026年上半年全国医保系统现场检查，处理28万家，追回163.5亿元。但AI系统已提前筛选出重点疑点，现场检查只是验证。
“检查来了就关门半天，风头过了再开门。”——但AI系统让这种心理成为过去式。
—— 报道原文，药店老板的感叹