在医疗保障领域，医保审核的准确性和效率直接关系到患者的权益和医疗资源的合理分配，面对海量的医疗费用数据，如何设计一个高效、准确的审核算法成为了一个重要课题。
针对此问题，我们可以采用“机器学习+规则引擎”的混合算法设计，利用机器学习算法对历史数据进行训练，建立预测模型，对异常费用进行初步筛选，引入规则引擎，根据既定的医疗费用审核规则对初步筛选出的数据进行再次审核，确保审核的准确性和合规性。
为了提升算法的适应性和学习能力，我们可以采用增量学习的方式，不断将新的医疗费用数据加入到训练集中，对模型进行更新和优化，通过引入自然语言处理技术，提高对医疗文档的理解能力，进一步增强审核的准确性。
通过这样的算法设计，我们可以在保证审核准确性的同时，提高审核效率，为医疗保障工作提供有力支持。
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设计智能医保审核算法时，应融合大数据分析、机器学习技术及规则引擎优化策略以提升准确率与效率。
智能医保审核需设计高效算法，融合AI与大数据分析技术提升准确率。
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