DRG/DIP 付费改革下为何不放松医保智能监管？

DRG/DIP 付费改革下为何不放松医保智能监管？

秦永方 誉方医管创始人/誉方智数首席顾问

提示：DRG/DIP付费全覆盖，已经包干付费了，医保部门为何还要加强智能监管，飞检、罚款不断，这是到底为哪般？

DRG（疾病诊断相关分组）和DIP（基于大数据的病种分值付费）付费方式是医保支付方式的重大改革，旨在通过打包付费的方式，激励医疗机构主动控制成本、规范医疗行为、提高服务质量。然而，即便在DRG/DIP付费全覆盖、已经实行包干付费的情况下，医保部门仍然需要加强智能监管。

一、DRG/DIP付费下加强医保智能监管的必要性

1. 防止医疗机构过度医疗或医疗不足

过度医疗：在DRG/DIP付费模式下，医疗机构为获取更多医保资金，可能存在过度检查、过度治疗、延长住院时间等行为，以增加费用支出，从而获得更多医保补偿。智能监管可以通过大数据分析，及时发现异常医疗行为，防止医保基金的浪费。

医疗不足：反之，医疗机构也可能为控制成本，减少必要的医疗服务，如缩短住院时间、减少必要的检查和治疗，导致医疗质量下降。智能监管可以监测医疗服务的合理性，确保患者得到必要的医疗保障。

2. 防止编码高套、分解住院等违规行为

编码高套：医疗机构可能通过提高疾病诊断编码的严重程度，或选择更高费用的手术编码，以获取更高的医保支付标准。智能监管可以通过对比历史数据、分析编码合理性，识别高套编码行为。

分解住院：为规避单次住院的费用限制，医疗机构可能将一次住院拆分为多次住院，或让患者短期内反复住院。智能监管可以通过分析患者的住院记录、疾病连续性等，识别分解住院行为。

3. 确保医疗质量与患者安全

·DRG/DIP付费模式下，医疗机构的收入与医疗服务的质量和效率直接相关。智能监管可以通过监测医疗质量指标（如再入院率、并发症发生率、患者满意度等），确保医疗机构在控制成本的同时，不牺牲医疗质量和患者安全。

4. 防止医保基金的滥用与浪费

·医保基金是有限的公共资源，必须确保其合理使用。智能监管可以通过实时监测医保费用支出、分析费用结构，及时发现异常费用增长，防止医保基金被滥用或浪费。

5. 提升医保管理的科学性与精准性

·智能监管依托大数据、人工智能等技术，可以实现对海量医疗数据的实时分析，提升医保管理的科学性和精准性。相比传统的飞检、抽查等方式，智能监管更具效率，能够覆盖更广泛的医疗机构和医疗行为。

6. 适应医疗技术的快速发展与医疗模式的变革

·随着医疗技术的进步和医疗模式的变革，医疗服务的方式和内容也在不断变化。智能监管可以通过动态更新监管规则、调整监管模型，适应新的医疗环境，确保医保支付方式的持续有效性。

7. 促进医疗机构的合规经营与可持续发展

·加强智能监管可以促使医疗机构规范医疗行为，提升管理水平，避免因违规行为导致的罚款和声誉损失。长期来看，这有助于医疗机构的可持续发展，也有利于医保制度的健康运行。

二、DRG/DIP 付费改革的核心矛盾：包干机制下的新风险浮出水面

（一）从 "项目付费" 到 "病组包干" 的底层逻辑转换

DRG/DIP 通过病种组合打包付费，将医疗服务从 "按项目累加计费" 转变为 "按病组定额预付"，理论上抑制了过度医疗的利益驱动，推动医院从 "收入中心" 转向 "成本中心"。然而，这种改革并未消除医疗机构的趋利性，反而催生了更隐蔽的合规风险 -- 当医院收入与服务数量脱钩，部分机构转向利用分组规则漏洞谋取不当利益，形成 "制度性套利" 空间。

（二）五大新型违规行为对基金安全构成威胁

1. 高套病组与分值操纵：通过诊断升级（如将普通肺炎编码为重症肺炎）或虚构并发症，使病例进入高权重病组，获取超额支付。

2. 低标入院与分解住院：将门诊可治病例收入院（低标入院），或在患者未治愈时提前出院、拆分多次住院（分解住院），通过增加住院次数摊薄单例成本。

3. 费用转移与责任转嫁：将住院必需的检查、用药转移至门诊或院外自费渠道（如引导患者院外购买高价耗材），既规避住院费用控制，又转移医保支付压力，加重患者负担。

4. 重症推诿与风险规避：选择性收治轻症患者，拒收合并症复杂的重症病例，导致医疗资源逆向配置，损害参保人权益。

5. 数据造假与编码博弈：通过篡改病案首页信息、虚增手术操作编码等方式，人为提升病例复杂度（CMI 值），形成 "编码经济" 灰色产业链。

三、智能监管为何成为破局关键？-- 传统监管手段的 "力不从心" 与技术赋能

（一）DRG/DIP 违规行为的三大监管难点

1. 专业性壁垒高：病组分组涉及 ICD-10 编码、临床路径、资源消耗等多维度专业知识，人工审核难以穿透复杂的诊疗逻辑。

2. 隐蔽性特征强：违规行为依托病案编码规则漏洞，表现为数据层面的逻辑异常（如 "高权重病组中出现低资源消耗病例"），仅通过费用清单难以识别，需借助大数据关联分析。

3. 动态性变化快：医疗机构应对监管的策略不断迭代，从早期的 "粗暴高套" 转向 "精细化分组博弈"（如利用 "未特指诊断" 模糊入组边界），监管规则需实时更新才能有效应对。

（二）智能监管的三大核心优势

1. 全维度数据建模，精准捕捉异常信号

通过构建 "病组特征库"（含诊断编码、治疗方式、费用结构等 50 + 维度），运用机器学习算法识别病例特征与病组标准的偏离度。例如，上海医保智能监管系统通过 CMI 值纵向波动分析，精准定位某科室连续 3 个月 CMI 值异常升高 35%，最终查实系统性高套病组行为。

2. 全流程风险预警，实现事前事中控制

区别于传统事后抽查，智能监管系统嵌入医保结算全流程：事前通过规则引擎实时校验入院指征（如对 "门诊输液 3 天内重复住院" 触发预警）；事中监控诊疗行为（如对 "高权重病组中出现低频次手术操作" 自动拦截）；事后通过聚类分析挖掘潜在风险（如发现某医院 "同一病组次均费用波动幅度超 40%"，锁定分解住院嫌疑）。

3. 全场景融合监管，破解 "数据孤岛" 难题

打通医保结算数据、电子病历、药品耗材进销存等多源数据，构建 "诊疗 - 收费 - 分组" 全链条关联模型。

四、平衡 "控成本" 与 "保质量"：智能监管的终极目标是多方共赢

（一）避免 "监管过度" 与 "监管缺位" 的双重陷阱

智能监管的核心不是 "一味严打"，而是通过规则引导形成 "激励相容" 机制：一方面通过精准打击高套病组、费用转移等 "恶性套利" 行为，维护基金公平性；另一方面为合理医疗留出空间，如允许 "重症病例超支合理申诉""新技术项目例外支付"，避免医院因过度控费导致服务缩水

（二）推动医院从 "被动应对" 到 "主动合规"

智能监管系统不仅是 "监控器"，更是 "导航仪"：通过向医院开放实时预警数据（如病组入组准确率、费用偏离度等），辅助其开展内部自查自纠。

结语：智能监管是 DRG/DIP 改革的 "护航者" 而非 "终结者"

DRG/DIP付费模式的实施，虽然在一定程度上改变了医保支付方式，但并不能完全消除医疗机构的不规范行为。医保部门加强智能监管，是为了确保医保基金的合理使用、提升医疗质量、保障患者安全，并推动医疗机构的合规经营。智能监管的引入，是医保管理现代化的重要体现，也是实现医保制度可持续发展的必要手段。来，随着 AI 诊断、知识图谱等技术的深度应用，医保智能监管将从 "风险防控" 迈向 "价值创造"，最终实现 "基金安全、医院发展、患者受益" 的三方共赢。