聚焦DRG|基于院级DRG分组诊疗数据知识库的实时分组管理研究

基于院级DRG分组诊疗数据知识库的实时分组管理研究

疾病诊断相关分组（Diagnosis Related Groups, DRG）本质上是一种管理工具，其基于地区内不同医疗机构出院患者的医保基金结算清单大数据，采用统计学方法，根据诊断、治疗方式及病例个体特征构建分组器进行分组，医保经办机构依据分组权重、费率等指标对定点医疗机构的住院医保费用进行结算。对于医疗机构，分组器就是一个“黑匣子”。部分DRG厂商开发了医院端分组器，应用于病案质控、DRG分组管理、DRG绩效评价、DRG病组分析及DRG成本核算等。由于患者在诊疗过程中，医生书写的临床诊断与疾病诊断存在差异，且病案编码员尚未介入，因此难以实现实时分组，或分组准确率较低。本研究基于某院已分组出院患者的临床诊断、治疗方案等诊疗数据，以大数据统计的方式建立DRG分组诊疗数据知识库，以在院患者的临床诊断和治疗计划为依据，引导实时分组，并提出了DRG四级实时分组方案，使临床医生能够参与到整个DRG管理过程中，防止药品、耗材等卫生资源的过度使用，促进DRG组内诊疗的同质化管理，规范诊疗行为。

建立DRG分组诊疗数据知识库

DRG作为一种病例组合分类方案，与疾病诊断、治疗方式、合并症、并发症、年龄、病症严重程度等因素直接相关，这些信息在患者入院诊断明确后基本可以获取，这就具备了实时分组的基本条件。以DRG分组GK33组（结肠镜治疗操作，伴一般并发症与合并症）为例，阐述知识库的构建步骤。首先，采集2021年度GK33组370人次医保患者的出院医保基金结算清单数据及DRG分组情况数据，并进行统计分析，生成GK33分组与临床诊断手术知识库104条记录，GK33分组与一般并发症合并症知识库430条记录。然后，由专家对知识库记录逐条进行审核，剔除异常数据，最终形成GK33分组诊疗数据知识库。

对于DRG分组诊疗数据知识库，医院组织相关科室，采用头脑风暴方法，对分组可能使用的诊疗项目以及药品耗材进行讨论，制定基本类使用目录和限制类使用目录，以避免患者因使用昂贵和尖端诊疗技术造成住院费用严重高于DRG付费标准而导致的卫生资源浪费。

DRG四级实时分组方法

DRG四级实时分组包括患者诊疗分组、科室出院分组、病案编码分组和医保审核分组。四个层级贯穿患者入院诊治到医保结算审核全过程，实时分组结果随着诊疗方案的调整而不断完善。为实现DRG实时分组的同质化管理，并有效降低管理成本，将DRG实时分组管理模块嵌入到医院信息系统相关子系统、住院医生工作站子系统，实现患者诊疗分组和科室出院分组管理；同时还嵌入到病案编目子系统实现病案编码分组管理，嵌入到医保审核子系统实现医保审核分组管理，以自动警示该分组的诊疗方案、住院天数、药品及医用耗材目录是否符合基本类、限制类使用标准。上述子系统构成实时分组管理系统，构建的DRG分组诊疗数据知识库嵌入该系统中，作为四级分组的依据。

实时分组流程

基于大数据的DRG实时分组是在患者治疗过程中，或患者已经完成治疗但在病案编码和生成医保基金结算清单过程中主要诊断仍有可能发生变化的情况下进行。实时分组流程见下图。

实践与效果

该院组织临床医学、医疗质量、医保管理以及统计学专家，对医保局反馈的DRG分组数据进行回顾性分析，先期建立了JB25组（乳腺切除手术，不伴并发症与合并症）、GK33组（结肠镜治疗操作，伴一般并发症与合并症）和IC23组（髋、肩、膝、肘和踝关节置换术，伴一般并发症与合并症）的分组诊疗数据知识库，并于2022年4月—6月在甲状腺乳腺外科、消化科、骨科试运行了实时分组管理系统。通过实时分组管理，三组患者的平均医疗费用和平均住院日较2021年同期明显下降和缩短。下一步，该院将继续建立其他DRG组诊疗数据知识库，逐步扩大实时分组管理范围。

结论

DRG分组诊疗数据知识库契合医院实际，实时分组方案贯穿患者主要诊断的产生、修订全过程，可实现DRG事前、事中、事后管理，但医疗机构需注意以下问题：

一是甄别偏差数据。在知识库建立和试行过程中应注意甄别和剔除数据，并建立问题数据“黑名单”。对于样本数据量偏少问题，需定期持续补充样本，并自动排除“黑名单”数据。

二是确保临床行为规范。应正确引导医生实时分组来辅助诊疗，遵循临床诊疗规范，避免因限制类目录的使用或住院费用超出DRG分组付费标准导致推诿患者或分解住院情况的发生，真正发挥出医疗数据的潜力。

三是提高DRG管理主动性。对于DRG分组不准确、定价不合理等问题，医院应提出相应改进建议，并由医院医保部门向上级医保经办机构反映，提高医疗机构参与DRG付费改革的主动性，以充分发挥DRG作用。

作者：解放军第960医院 王兴强等

文章刊期：2023年第5期

图文编辑：黄海凤、邵若彬

审核：姚涛

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