实践出成效！两地DIP目录库核心内容高度一致

DIP国家试点正式推出，也意味着DIP成为与DRG支付平行推进的主要付费方式。DIP为什么能成为“中国特色的医保支付方式”？国家医保局发布的《国家医疗保障按病种分值付费（DIP）技术规范》为我们做出了解答。

应用DIP的作用

依托大数据客观反映临床现实，与真实世界联动，积极有效地对各种问题进行了应对，形成对病种组合的共性特征、个性特征的真实、动态描述，针对每一例病例均能有客观的定位与支付标准。DIP的原理及分组方法，在客观应用上的主要作用如下：

适应临床的复杂多样

DIP是基于疾病诊断类同、临床过程相近原则，根据疾病诊断分类及代码（ICD-10）及手术操作分类与编码（ICD-9-CM-3）规则，通过大数据聚类客观形成的组合，与临床的实际差异度小，对同一病种内不同严重程度、不同年龄患者对资源消耗个性差异进行还原与标准定位，避免产生医疗机构针对严重患者的撇脂效应；同时DIP以全样本数据真实反映临床病种的变化，能随临床技术的发展形成动态响应，支撑医疗卫生行业及医院的发展。

提高病例入组率

DIP大数据的方法通过全样本数据的比对形成自然分组，并利用例数临界值为中间数，将临界值之上的病种直接作为核心病种，共计1.4 万余组，将临界值之下的DIP进行再次聚类形成综合病种，最大化满足临床病例的入组需要。DIP兼容临床病案数据，全样本数据入组率接近或大于99%，进而减少入组率低、未入组病例数量大所带来的资源控制及实施的不确定风险，实现操作便捷与精细应用的平衡。

减小疾病组内差异度

DIP通过对海量数据中“疾病诊断”与“治疗方式”组合的穷举，发现疾病与治疗之间的内在规律与关联关系进行客观聚类，凝练共性特征形成DIP主目录，同时提取诊断、治疗、行为规范等的特异性特征建立辅助目录，其与主目录形成互补，对临床疾病的严重程度、并发症/合并症、医疗行为规范所发生的资源消耗进行校正，全样本平均组内变异系数0.6左右，使分组具有更高的稳定性，更加客观地体现疾病严重程度、治疗复杂程度、资源消耗水平和医疗服务成本的实

际状况。

完善组别高套发现机制

DIP分组细，针对同样的诊断由于疾病不同的阶段及个性特征可以有多个治疗方式、资源消耗的程度不尽相同的现象，可将其区分为低资源消耗治疗方式与高资源消耗治疗方式。按照经济学随机对照的方法，分析同一诊断不同治疗方法分布的数据特征，对治疗方式采用的合理性进行甄别与评价，对医疗机构治疗方式的选择形成合理导向。

促进医疗机构针对同一诊断不同治疗方式选择的规范，形成技术应用与医保支付之间的制衡机制，重点解决组别高套问题。

完善监管体系

DIP除针对疾病与治疗的共性特征建立分组外，还提取诊断、治疗、行为规范等的特异性特征建立辅助目录，分析医疗机构的病案质量、二次入院、低标入院、超长住院以及死亡风险等指标，以及各指标在不同的疾病、不同类型的医疗机构发生的概率，形成对医疗机构医疗质量、资源消耗合理性等的客观评价。同时基于门诊与住院在人次、费用等方面的波动趋势，对门诊、住院间的费用转移进行监测，促进医疗机构规范医疗行为。

便于推广实施

DIP目录库在国家层面以“统一标准、统一目录、统一方法、统一规范”完成基于大数据的顶层架构设计，将复杂的算法、模型以信息技术封装成便捷、简单的系统与工具，形成适应各应用地区的工作流程、工作制度及工作模式，降低各应用地区信息系统改造与临床应用培训的难度与成本，提高实施效率。

DIP分组示例

基于大数据病种分组的方法，上海与广州均快速建立了适应本地临床业务发展的DIP目录库，并用于医保支付及针对公立医院的监管。两地DIP目录库除个别地方病种差异外，核心内容高度一致，充分体现了DIP目录库的稳定性及兼容性。现以上海市为例具体说DIP的分组方法。

基础分组

利用出院病人的病案首页数据，截取出院主要诊断代码“X00.0”与对应的所有手术编码（ICD9-CM-3 医保 V1.0 版）进行排列组合，忽略顺序和重复的情况。以胸部食管恶性肿瘤（ICD-10医保V1.0版的代码为C15.1）为例，真实世界中此类住院病例，有多种治疗手段的组合：

1、没有手术，完全保守内科治疗；

2、进行了颈胸腹三切口全食管切除术（ICD9-CM-3医保V1.0版的代码为42.4202）（注：医保编码没有42.3204，也没有食管癌根治术的表达）；

3、进行食管癌根治术的同时，叠加了空肠（营养性）造口术（ICD9-CM-3的代码为46.3901），等等以此类推。

穷举形成DIP，奠定DIP目录库的基础。

核心病种与综合病种

利用上海市真实病案数据，计算最低例数标准为15例，即病例数量大于等于15例的分组作为核心病种，小于15例则作为综合病种。综合组的组合将被再次收敛，通过病例数据中发现的疾病与治疗方式差异，按照保守治疗、诊断性操作、治疗性操作、相关手术等不同治疗方式性质分别进行聚类组合。

同样沿用前一部分的示例，如果胸部食管恶性肿瘤（C15.1）的所有分组实际例数均小于15例，全部被划分为综合病种，将被再一次收敛聚类，也会重新计算分值。

DIP目录分级

按照前面介绍的方法，针对核心病种进行共同数据特征的提取，形成逐层的聚类和收敛，形成一套包含三级目录的DIP主目录体系，满足不同的应用需求。

同样以胸部食管恶性肿瘤（C15.1）为例，如果涉及的分组实际例数均大于15例，全部被划分为核心病种，那么现有的每一组都是三级目录中的组合。后续逐层的聚类和收敛如下：

基于个性数据特征的辅助目录

肿瘤严重程度分型辅助目录是针对肿瘤DIP的特异化校正目录，其是在疾病严重程度分型辅助目录的基础上叠加肿瘤转移、放化疗等将病例按照严重程度分为5级，并将轻症作为次要诊断病种辅助目录，以不同治疗方式对应的疾病发展阶段更加精准地反映疾病严重程度对资源消耗的影响。具体示例如下：

从《技术规范》及其在实践中的效果来看，DIP在理念和操作方法上，符合国情，客观反映临床现实，适用于医保治理、卫生改革、公立医院管理等诸多领域，具有公开、透明的现代管理特性，也承载了国家和行业希望借其推动医药卫生治理体系和治理能力的现代化，推动医保基金使用与区域卫生、医院发展间的平衡这些希望。

目前，国家首批试点城市已揭晓，顶层设计也基本完善，但DIP在医保、医疗大数据的挖掘利用，分组方法、实施路径等方面所实现的理论和方法创新，仍有待于在实际运用中进一步验证和完善。