烏總統稱無需中國保障 盧卡申科駁斥
2025-11-08 03:53 9,471次浏览8月5日電 據最高人民法院微信公眾號消息，醫保基金是人民群眾的「看病錢」「救命錢」，事關廣大群眾的切身利益，事關醫療保障制度健康持續發展，事關國家長治久安。2024年，最高人民法院充分發揮刑事審判職能作用，依法嚴懲醫保騙保犯罪，切實維護醫保基金安全和人民群眾醫療保障合法權益。 一是制定指導意見。牽頭起草《最高人民法院、最高人民檢察院、公安部關於辦理醫保騙保刑事案件若干問題的指導意見》，明確醫保騙保犯罪定罪處罰、法律適用、政策把握、辦案要求及有關工作制度機制等。 二是開展專項整治工作。會同國家醫療保障局等有關部門開展2024年醫保基金違法違規問題專項整治，同步部署全國法院開展2024年醫保基金違法違規問題專項整治工作。 三是依法嚴懲醫保騙保犯罪。各級人民法院依法從嚴懲處醫保騙保犯罪，重點打擊幕後組織者、職業騙保人等。2024年，全國法院一審審結醫保騙保犯罪案件1156件2299人，一審結案數同比增長131.2%，挽回醫保基金損失4.02億餘元。 四是制發司法建議。在充分調研的基礎上，系統梳理醫保騙保犯罪高發、多發的原因，提出強化醫保基金監管的對策建議，制發《最高人民法院關於加強醫保基金監管 維護醫保基金安全的司法建議書》。 五是加強宣傳警示。召開新聞發布會，發布依法懲治醫保騙保犯罪典型案例，配合新聞媒體對醫保騙保案件進行採訪，曝光「回流藥」黑色產業鏈等，形成廣泛熱烈的宣傳聲勢和積極正面的輿論反響。 為充分發揮典型案例「辦理一案、治理一片」的作用，最高人民法院從全國各級人民法院辦理的醫保騙保犯罪案件中，選編了4件典型案例，聚焦依法嚴懲，充分展示人民法院依法打擊治理醫保騙保犯罪的決心、舉措和切實維護醫保基金安全、維護人民群眾醫療保障合法權益的責任、擔當。 下一步，人民法院將全力推進打擊整治醫保騙保犯罪工作，堅決維護醫保基金安全。 目 錄 一、被告人艾某忠等詐騙案 二、被告人杜某君詐騙案 三、被告人戴某壽掩飾、隱瞞犯罪所得案 四、被告人陶某雲、徐某俠詐騙案 案例一 被告人艾某忠等詐騙案 一、基本案情 2016年9月，被告人艾某忠為主出資成立山西省大同市城區某醫院有限公司並任法定代表人。2018年初，該醫院成為醫保報銷定點醫院。2018年12月，醫院更名為大同市平城區某醫院有限公司，法定代表人變更為艾某宇，但實際控制人仍為艾某忠。艾某忠多次召集艾某宇、張某才、李某、牛某鵬、張某國、趙某等人商議騙取國家醫保基金。醫院到周邊各地(縣區)吸引、招攬病人住院，鼓勵、安排本院職工及家屬住院，內科和骨科兩大科室主要負責，其他科室輔助配合，採取虛增藥品進價、藥品重複入庫、虛增臨床用藥、檢查費用、虛報床位、空掛床等方式和手段，大肆提高、虛構住院費用，製作假病歷，將虛假數據上傳醫保中心，騙取國家醫保基金。截至2020年底，醫院虛報金額970餘萬元，其中未撥付金額200餘萬元，系詐騙未遂。 二、裁判結果 本案經山西省大同市中級人民法院一審，山西省高級人民法院二審，現已發生法律效力。 人民法院經審理認為，被告人艾某忠等人以非法佔有為目的，通過虛增藥品進價、藥品重複入庫、虛增臨床用藥、檢查費用、虛報床位、空掛病床等方式，大肆提高、虛構住院費用，製作假病歷，將虛假數據上傳醫保中心，共同騙取醫療保障基金，數額特別巨大，其行為均已構成詐騙罪。根據各被告人的犯罪事實、犯罪性質和情節，依法以詐騙罪判處被告人艾某忠有期徒刑十三年六個月，並處罰金人民幣五十萬元；被告人艾某宇有期徒刑十一年，並處罰金人民幣二十萬元；被告人張某才有期徒刑十年六個月，並處罰金人民幣十五萬元；被告人李某有期徒刑十年，並處罰金人民幣十萬元；被告人張某國有期徒刑十年，並處罰金人民幣十萬元；被告人牛某鵬有期徒刑十年，並處罰金人民幣十萬元；被告人趙某有期徒刑四年，並處罰金人民幣三萬元。(其他判項略) 三、典型意義 本案是民營醫院及其工作人員通過虛增藥品進價、藥品重複入庫、虛增臨床用藥、檢查費用、虛報床位、空掛床等方式騙取醫保基金的典型案例。民營醫院在充實醫療力量、保障人民群眾就醫、購藥方面發揮重要作用。但有的民營醫院及其工作人員為獲取非法利益，採用虛假手段騙取國家醫保基金，嚴重危害醫療保障制度健康持續發展，依法應予懲處。《關於辦理醫保騙保刑事案件若干問題的指導意見》規定，對於涉案人員眾多的，要根據犯罪的事實、性質、情節和對於社會的危害程度，以及在共同犯罪中的地位、作用、具體實施的行為區別對待、區別處理。本案中，人民法院貫徹寬嚴相濟刑事政策，對起主要作用的被告人艾某忠等六人依法從嚴懲處，判處十年以上有期徒刑，對起次要作用、具有自首等情節的被告人趙某依法減輕處罰，既有效懲治醫保騙保犯罪，又實現最佳政治效果、法律效果、社會效果。 案例二 被告人杜某君詐騙案 一、基本案情 2018年1月，重慶某醫院註冊成立，2019年5月成為定點醫療機構，被告人杜某君系實際負責人，經營過程中，杜某君推行讓病人低價或者免費住院治療、向「大額病人」返利等做法，通過醫生、醫助等工作人員向病人宣傳、病人「老帶新」等方式，吸引大量中老年醫保病人住院治療，並採取先開住院證辦理住院手續再開檢查單，或者雖先開檢查單但在檢查結果出來之前便辦理住院手續等方式，將有住院意願的病人全部收治入院，提供吃藥、霧化、輸水等基礎醫療服務，並大量開具高利潤抗生素等藥品。為了使上述人員符合住院要求和逃避查處，杜某君指使或者默許醫生、醫助與檢驗科醫技人員互相配合，修改住院人員的血常規檢驗報告、DR檢查報告等，並將住院期間產生的藥費、檢查費等通過醫保報銷，騙取國家醫療保障基金390餘萬元。 二、裁判結果 本案經重慶市沙坪垻區人民法院一審，重慶市第一中級人民法院二審，現已發生法律效力。 人民法院經審理認為，被告人杜某君作為定點醫療機構的實際控制人，指使工作人員弄虛作假，篡改醫學檢驗數據，製作虛假病歷，使不需要住院的患者入院治療，騙取醫保費用，數額特別巨大，其行為已構成詐騙罪。依法以詐騙罪判處被告人杜某君有期徒刑十二年，並處罰金人民幣五十萬元。(其他判項略) 三、典型意義 本案是定點醫藥機構的控制人通過篡改檢驗報告等醫療文書方式，騙取醫保基金的典型案例。《關於辦理醫保騙保刑事案件若干問題的指導意見》規定：定點醫藥機構以非法佔有為目的，偽造、變造、隱匿、塗改、銷毀醫學文書、醫學證明、會計憑證、電子信息、檢測報告等有關資料，騙取醫療保障基金支出的，對組織、策劃、實施人員，依照刑法第二百六十六條的規定，以詐騙罪定罪處罰。本案中，被告人杜某君利用其經營的定點醫院，通過篡改檢測報告、病歷等手段，騙取醫保基金，數額特別巨大，既違反職業道德和醫保定點服務協議，也觸犯刑法，人民法院對其以詐騙罪依法嚴懲。 案例三 被告人戴某壽掩飾、隱瞞犯罪所得案 一、基本案情 2020年6月至2021年12月，被告人戴某壽在無藥品經營許可證、營業執照等相關資質情況下，通過微信聯繫上下家收購、銷售「醫保回收藥品」，並租用倉庫作為場地，僱傭他人負責打包、郵寄藥品。經核實，戴某壽將所收購的「醫保回收藥品」銷售給冀某洲、彭某，共收款340餘萬元。案發後，公安機關扣押藥品10416盒。 2022年7月開始，被告人戴某壽在無藥品經營許可證、營業執照等相關資質的情況下，通過微信聯繫上下家收購、銷售「醫保回收藥品」，並租用場地，僱傭他人負責打包、郵寄藥品。經核實，戴某壽從王某星等處收購「醫保回收藥品」，付款18萬餘元；將所收購的「醫保回收藥品」銷售給翟某剛，收款57萬元。案發後，公安機關扣押藥品10133 盒。 二、裁判結果 本案經江西省浮梁縣人民法院審理，現已發生法律效力。 人民法院經審理認為，被告人戴某壽明知系利用醫保騙保購買的藥品而非法收購、銷售，情節嚴重，其行為已構成掩飾、隱瞞犯罪所得罪。依法以掩飾、隱瞞犯罪所得罪判處被告人戴某壽有期徒刑六年，並處罰金人民幣十二萬元。(其他判項略) 三、典型意義 本案是人民法院依法嚴懲倒賣醫保藥品犯罪的典型案例。近年來，非法收購、銷售醫保騙保購買的藥品違法犯罪形勢十分嚴峻，一些犯罪分子組成犯罪團夥，通過非接觸式手段，倒賣醫保騙保藥品非法牟利，不僅造成醫保基金損失，還造成大量藥品得不到妥善保管而浪費，部分變質藥品再次流入銷售環節，危害人民群眾身體健康，成為治理醫保騙保違法犯罪的重要環節。《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理危害藥品安全刑事案件適用法律若干問題的解釋》第十三條規定：明知系利用醫保騙保購買的藥品而非法收購、銷售，金額五萬元以上的，應當依照刑法第三百一十二條的規定，以掩飾、隱瞞犯罪所得罪定罪處罰。《關於辦理醫保騙保刑事案件若干問題的指導意見》重申了上述規定。本案中，被告人戴某壽明知系醫保騙保購買的藥品，多次通過非接觸式渠道收購、銷售，人民法院依法認定其行為構成掩飾、隱瞞犯罪所得罪，並認定情節嚴重，判處有期徒刑六年，充分體現了人民法院對醫保騙保犯罪的全鏈條懲治。 案例四 被告人陶某雲、徐某俠詐騙案 一、基本案情 2023年8月以來，被告人陶某云為轉賣藥品牟利，濫用醫保報銷政策，持醫保卡多次至多家醫療機構多開、虛開藥品，並將藥品低價出售給他人。陶某雲無心腦血管、精神病、哮喘等病史，但虛開達格列淨片、腦心通膠囊、多巴絲肼片等各類藥品，價值22萬餘元。 其間，2023年11月2日，被告人陶某雲在某醫院門口結識被告人徐某俠。在徐某俠授意下，陶某雲持醫保卡在多家醫療機構虛開腦心通膠囊、參松養心膠囊、達格列淨片等各類藥品，價值8萬餘元。徐某俠明知上述藥品系陶某雲利用醫保騙保所得仍低價予以收購。 二、裁判結果 本案經江蘇省南京市六合區人民法院審理，現已發生法律效力。 人民法院經審理認為，被告人陶某雲以非法佔有為目的，採取虛構事實、隱瞞真相的手段，騙取國家醫保基金，數額巨大，其行為已構成詐騙罪。被告人徐某俠授意他人利用醫保騙保購進藥品，進而非法收購，數額較大，其行為已構成詐騙罪。依法以詐騙罪判處被告人陶某雲有期徒刑三年二個月，並處罰金人民幣三萬元；被告人徐某俠有期徒刑一年七個月，並處罰金人民幣二萬元。(其他判項略) 三、典型意義 本案是參保人員騙取醫保基金的典型案例。根據相關法律法規規定，參保人員不得利用其享受醫療保障待遇的機會轉賣藥品，接受返還現金、實物或者獲得其他非法利益。個人利用享受醫療保障待遇的機會轉賣藥品，接受返還現金、實物或者獲得其他非法利益的，由醫療保障行政部門責令改正；造成醫療保障基金損失的，責令退回；屬於參保人員的，暫停其醫療費用聯網結算3個月至12個月。個人以騙取醫療保障基金為目的，實施前述行為，造成醫療保障基金損失的，還應當由醫療保障行政部門處騙取金額2倍以上5倍以下的罰款。行為人以非法佔有為目的，實施前述行為，騙取醫療保障基金支出，符合刑法第二百六十六條規定的，以詐騙罪定罪處罰。本案中，被告人陶某雲作為參保人，以非法佔有為目的，利用享受醫療保障待遇的機會轉賣藥品，獲取不當利益，人民法院依法對其以詐騙罪判處有期徒刑三年二個月。被告人徐某俠授意他人利用醫保卡騙開藥品而非法收購的行為，亦構成詐騙罪。人民法院提示，醫保基金是廣大人民群眾共享的普惠性資源、有限資源，參保人員作為政策紅利的受益者，也負有依法、如實享受醫保待遇，維護醫保基金健康可持續發展的義務，人民法院對騙取醫保基金的犯罪分子絕不姑息。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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