DRG支付下，医务人员这一行为，可能给医保付费系统带来毁灭性打击

「如果可以选择，我肯定会选支付标准更高的诊断作为主诊断。」北京某三甲医院骨科的主任医师陈晓向健康界坦言，在他看来，DRG实施后，医院、科室以及医生个人的收入，都在降低。

由于难以把握好DRG支付标准与诊疗费用二者之间的平衡，一些医院与科室出现财务压力，已经不是新闻。

如陈晓所在的科室，已经连续亏损了好几个月。

有来自河南的健康界网友反映：「看完病，亏钱，被罚钱，最后推诿病号。医生也需要养家糊口啊，靠爱发电也改变不了现实情况。」

众所周知，DRG支付方式通过预付病组价格，倒逼医疗机构与医务人员规范诊疗，降低成本，最大限度地获得结余。

在这个过程中，低码高编，即将诊断中入组权重更高的疾病诊断作为主要诊断，是一个能直接增加收入的「捷径」。

大量调研表明，DRG支付限制下，临床医生与编码员有足够的动机以及能力进行「低码高编」，而且具有很高的隐匿性，不易被监管部门发现。

需要正视的是，DRG定价工具存在自身的局限，这导致「低码高编」在实施DRG的国家广泛存在，被视为DRG最严重的「副作用」之一。另一方面，这也与一些医疗机构追逐经济利益有关。

随着DRG向全国铺开，「低码高编」行为的危害「不容小觑」。如何应对？是医保监管部门及医疗机构当下亟待解决的难题。

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更加隐蔽、更难监控、更难阻断

大量研究表明，「低码高编」行为是DRG付费发展的衍生产物，且具有相当的隐匿性。

由于诊疗行为需要医方和患方进行核对，且患方多数情况下只关心疾病的诊治，并不懂不同诊断之间的区别。诊察结束后，病历是唯一的证据，任何部门都很难确认治疗过程。

医保部门的事后审核，如病历抽检，考核检查均次费用、药占比、平均住院日、大型检查阴性率等数据能发挥一定作用，但由于医疗行为的高度专业性、疾病的变异性和服务结果不确定性等，卫生行政部门和医疗保险机构很难对医方的行为动机做出准确判断。

而且，医方并非完全无选择性、盲目地选择患者进行「低码高编」。研究显示，他们会衡量入组患者的特征，以最大程度符合医学规律，从而降低被审计、抽查的几率。例如，临床医生会倾向于将年龄更高的患者入组到含有并发症的诊断组内。

一般情况下，监管部门要想识别「低码高编」行为，首先得由临床专家根据原始病历给出正确信息，而后由编码专家给出正确编码，再由DRG分组器重新分组给出正确的权重，与原始权重对比后，判断权重是否增加。

整个监管过程的成本很高，将耗费大量人、财、物。数据显示，美国联邦与州政府每年花费2.59亿美元以识别二级政府补助保险 (medicaid，俗称白卡）出院病例存在的欺诈行为。

这种信息不对称和高监管成本，也进一步助长了医方的低码高编行为。

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劣币驱逐良币 或导致无休止的恶性高编竞争

「低码高编」行为具有极强的外部性。短期来看，「低码高编」行为会给个别医疗机构带来可观的经济回报，但长期来看，不仅会损害其他医疗机构或医生的利益，而且将给DRG付费系统带来毁灭性的打击。

例如，「低码高编」行为会稀释原有DRG分组的权重，从而导致严格按照规定进行编码入组的医疗机构面临更大的财务压力，从而倒逼他们改变自身的行为策略，并导致机构之间无休止的恶性高编竞争。

最终使整个地区DRG分组和报销费用结构严重失真，实际诊断入组对应的报销水平，无法体现医疗成本与价值。

尤其是在采取历史数据估算每个DRG分组成本费用的情况下，高编行为一方面导致权重较低的疾病诊断被高估，费用消耗变高；另一方面原本权重较高并需要重点诊疗的疾病诊断被低估，阻碍后续分组权重分配的更新与优化，降低DRG付费系统整体的运行效率和可持续性。

除此之外，低码高编行为也可能会带来「过度医疗」。国外有研究显示，医方为降低被审查的风险，其低码高编行为不仅是操纵诊断编码，而且会提供与「高编诊断」相匹配的诊疗服务。

在这种情况下，就会导致患者进入与实际病情不匹配的临床路径，接受的治疗与护理方案与实际病情需求不一致，从而导致患者接受过度诊断和检查，延长患者住院时间。

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医院与医务人员需注意！要如何进行监管？

面对具有如此隐匿性及破坏性的「低码高编」行为，到底应该怎么办？可以从事前、事中、事后三方面入手进行完善。

在事前，监管部门要会同医疗机构等，持续优化DRG分组，优化诊断入组标准，简化诊断入组流程。一是及时更新分组细则，尽可能明确界定每一个具体诊断的边界或入组的边界，避免模棱两可、有歧义或可变动空间大的入组标准。

同时，动态监测各诊断入组的趋势和比例并及时维护调整，从而抵消医疗机构的低码高编学习效应，压缩低码高编行为的空间。

在事中，则要采用多种手段规范医生和编码员行为，防止高靠分组发生。

例如，对医生和编码员进行职业教育，提高医方病案首页填写质量和主要诊断选择的准确率，防止因为能力不足导致的高编码或者向下编码；创建编码员和医生应该遵守的伦理准则，违背伦理准则，将会受到职业道德谴责等。

医院内部要定期组织学习临床诊断编码的规范指南，加强对「低码高编」范围边界的认识，责任落实到个人，树立诊疗行为违规「警戒线」意识。

在事后，则需要医保部门转变监管重点，出台配套稽查手段，追回费用。

实际上，在国家医保局于2021年发布的《按疾病诊断相关分组(DRG)付费医疗保障经办管理规程(试行)》中便指出，将「高靠分组」作为稽核重点，强调设计并执行监控体系，有效实施稽核程序，循迹追踪实现对DRG付费的全流程把控。

DRG付费初期的事后监管，主要以随机抽样的方式从所有病例中抽取样本，由专家细致审核后给出正确编码。

专家将经过审核的原始数据进行正确编码，再进行深度的数据挖掘，形成能够反映DRG高编码的常见变量，发现高编码容易发生的DRG组，形成初步的监管规则。

例如，美国医疗保险和医疗补助服务中心曾经提出17个最容易发生高编码的MS-DRG组(Medicare’s adaptation of the DRG system)，包括089单纯性肺炎和胸膜炎、320肾脏和尿路感染等。

然而，相对于海量的医保结算数据，专家抽样审核的病例数量毕竟十分有限。随着信息技术发展，人们需要建立更加智能高效的审核体系。

尤其是，随着DRG支付制度的推行，医保结算以及医院内部管理的数字化水平也得以提升，为信息化监管模式创造了环境。

同时，随着专家们审核数据的不断积累，也为引入智能算法监管打下了基础，新的审核规则由计算机自动从数据中学习。

实际上，目前实施DRG的国家普遍都是以人工审核为基础，结合机器学习、内置软件等智能信息化方式对其进行审查，以确保DRG支付系统的长期稳定运行。

图源：《以智能审核应对DRG高靠分组问题》/北京大学公共卫生学院 周吴平 简伟研

在监管的过程中，除了政府直接监管，还需引入行业协会、会计事务所、商业保险公司等第三方机构参与。

目前在实施DRG付费的国家中，均出现了大批防范和处理低码高编行为的非政府组织，其主要职能便是定期向公众科普，在接受诊疗过程中可能发生的过度收费现象和低码高编行为。

在美国，成立了专门的同行审查组织（PROs），由各领域的临床专家所组成，与卫生与人力资源服务部（HHS）共同监管DRG付费制度的实施；德国则成立了区域医疗审查委员会（MD），定期对DRG进行审核，由全国实施DRG医疗服务机构的医师团队组成。

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最后，医疗机构与医务人员应清晰认识到「低码高编」行为的危害以及监管部门打击的决心与力度，规范自身行为。

对医院而言，要想经受DRG支付方式的考验，不应从不当医疗行为入手，而是应该转变医院运营的重点与方向，顺应「控费」和「价值医疗」大趋势，引导医院内涵式发展。

其中，临床路径是医院适应DRG改革的首选对策。医院要加大力度推行临床路径，在临床路径下将病种成本进行二级分摊，加强病组费用管理，合理控制成本（包括人工成本、药占比、耗占比等），提高医务人员劳务占比，不损害员工积极性，不损害患者利益，不阻碍医院发展。

同时，医疗机构也需注意，绩效管理的重点方向则应该以医疗服务质量为核心，促进各科室提高技术难度指数，占领有效权重，降低资源消耗。

在这一大方向下，一定要公平地评价科室间的价值，兼顾到近期效益与远期发展的平衡，防止医务人员在绩效压力下，进行「低码高编」。

（应采访者要求，杨光、陈晓为化名）

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