大數(shù)據(jù)賦能南平市CHS-DRG付費(fèi)平臺(tái)建設(shè)

許椿榕

［摘 要］本次平臺(tái)建設(shè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，將病人年齡、疾病診斷、合并癥、并發(fā)癥、治療方式和資源消耗等多維度信息作為疾病診斷相關(guān)分組（Diagnosis Related Groups，DRG）所需要的基礎(chǔ)信息，遵循“臨床特征相似、資源消耗相近”的原則進(jìn)行分析、建模、計(jì)算、應(yīng)用。平臺(tái)投入運(yùn)行后，醫(yī)?；鹗褂眯实玫教岣?，對(duì)醫(yī)療行為和醫(yī)?；颊呔歪t(yī)行為的管理更加精準(zhǔn)，使醫(yī)-保-患三方達(dá)成共識(shí)，有效推動(dòng)醫(yī)保支付方式改革發(fā)展，推進(jìn)我國醫(yī)療保障事業(yè)不斷向前發(fā)展。

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)；CHS-DRG；醫(yī)保付費(fèi)；南平市

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.16.029

［中圖分類號(hào)］F842.6；R197.1［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A［文章編號(hào)］1673-0194（2023）16-0091-03

0? ? ?引 言

2019年5月，國家醫(yī)保局等四部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于印發(fā)按疾病診斷相關(guān)分組付費(fèi)國家試點(diǎn)城市名單的通知》（醫(yī)保發(fā)〔2019〕34號(hào)），提出“深化醫(yī)保支付方式改革，加快推動(dòng)疾病診斷相關(guān)分組（DRG）付費(fèi)國家試點(diǎn)工作”，福建省南平市成為30個(gè)試點(diǎn)城市之一。2019年10月，國家醫(yī)療保障局印發(fā)《關(guān)于印發(fā)疾病診斷相關(guān)分組（DRG）付費(fèi)國家試點(diǎn)技術(shù)規(guī)范和分組方案的通知》（醫(yī)保辦發(fā)〔2019〕36號(hào)），正式公布了《國家醫(yī)療保障DRG分組與付費(fèi)技術(shù)規(guī)范》（以下簡稱《技術(shù)規(guī)范》）和《國家醫(yī)療保障DRG（CHS-DRG）分組方案》（以下簡稱《分組方案》）。2020年2月，《中共中央 國務(wù)院關(guān)于深化醫(yī)療保障制度改革的意見》要求大力推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，推廣按疾病診斷相關(guān)分組付費(fèi)［1］。

1? ? ?大數(shù)據(jù)賦能概述

大數(shù)據(jù)是指無法在一定的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件捕捉和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)形態(tài)、技術(shù)、應(yīng)用形式區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，具有大量、高速、多樣、真實(shí)及低價(jià)值密度等特點(diǎn)［2］。本次CHS-DRG各個(gè)維度的數(shù)據(jù)來自二級(jí)以上綜合性醫(yī)院2016—2019年“出院病例病案首頁”、2020—2021年“醫(yī)療保障基金結(jié)算清單”和醫(yī)保業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)賦能是對(duì)平臺(tái)所需的數(shù)據(jù)進(jìn)行需求分析、信息分類、信息抽象，提取數(shù)據(jù)元、確定數(shù)據(jù)類型、定義數(shù)據(jù)元屬性等，針對(duì)不同場景，挖掘場景特性，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)建模，結(jié)合醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)，最終確定付費(fèi)數(shù)據(jù)［3］。

2? ? ?CHS-DRG付費(fèi)平臺(tái)設(shè)計(jì)與建設(shè)

在國家試點(diǎn)工作組的統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)下，南平市按照“頂層設(shè)計(jì)、模擬測試、實(shí)際付費(fèi)”三步走的思路，在統(tǒng)一使用國家制定的疾病診斷等15項(xiàng)編碼的基礎(chǔ)上，根據(jù)《技術(shù)規(guī)范》和《分組方案》，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建設(shè)CHS-DRG付費(fèi)平臺(tái)［4］。平臺(tái)總體架構(gòu)（見圖1）主要包括4層，分別是字典層、接口層、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層。

2.1? ?字典層

數(shù)據(jù)字典是各類數(shù)據(jù)描述的集合，它對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)項(xiàng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理邏輯等進(jìn)行定義和描述。字典層涵蓋了醫(yī)保疾病診斷和手術(shù)操作字典、醫(yī)用耗材字典、藥品字典、醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目字典、醫(yī)保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)字典、定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)字典及醫(yī)保結(jié)算清單等，是平臺(tái)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。

2.2? ?接口層

接口層主要是在字典層的基礎(chǔ)上，使醫(yī)院信息系統(tǒng)（Hospital Information System，HIS）與醫(yī)保業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)、醫(yī)保業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)與DRG分組器、醫(yī)院電子病歷（Electronic Medical Record，EMR）系統(tǒng)與醫(yī)保業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)等不同系統(tǒng)之間能夠通過接口層安全、穩(wěn)定、準(zhǔn)確地傳送數(shù)據(jù)。

2.3? ?數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層主要由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)賦能等幾部分組成，通過對(duì)海量、多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、治理、融合、分析、建模、計(jì)算等數(shù)據(jù)處理，建立CHS-DRG基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、業(yè)務(wù)應(yīng)用庫、主題數(shù)據(jù)庫、知識(shí)規(guī)則庫、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理庫，通過圖形、報(bào)表等方式顯示各指標(biāo)的當(dāng)前值、變化趨勢和異常預(yù)警，為CHS-DRG付費(fèi)平臺(tái)的管理和決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)，形成不同業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

2.4? ?應(yīng)用層

應(yīng)用層是在數(shù)據(jù)層基礎(chǔ)上建設(shè)的，包括制定細(xì)分組、計(jì)算權(quán)重和費(fèi)率，確定各DRG組付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，大數(shù)據(jù)監(jiān)測，智能監(jiān)控，付費(fèi)結(jié)算，領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙，數(shù)據(jù)大屏，決策分析等應(yīng)用模塊，其中確定細(xì)分組、計(jì)算權(quán)重和費(fèi)率及大數(shù)據(jù)監(jiān)測和智能監(jiān)控是基礎(chǔ)與重點(diǎn)。

2.4.1? ?確定細(xì)分組、計(jì)算權(quán)重和費(fèi)率

遵循國家醫(yī)保局《技術(shù)規(guī)范》和《分組方案》的要求，按照統(tǒng)一的分組操作指南，結(jié)合本地實(shí)際情況，構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，通過與實(shí)際住院總金額比較，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷暮侠硇?、適用性，確定本地的DRG細(xì)分組、權(quán)重和費(fèi)率。

2.4.1.1? ?DRG細(xì)分組

細(xì)分DRG分組是在核心疾病診斷相關(guān)分組（ADRG）的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次聚類。本次設(shè)計(jì)是將同資源病例入組，通過建立正態(tài)分布模型，以住院醫(yī)療費(fèi)用為軸心，用動(dòng)差法進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，經(jīng)過對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)裁剪，使相應(yīng)的病例在大樣本的情況下近似正態(tài)分布。

（1）數(shù)據(jù)裁剪。按國家技術(shù)指導(dǎo)組的指導(dǎo)，計(jì)算每個(gè)DRG組裁剪的低費(fèi)用異常界值和高費(fèi)用異常界值。

低費(fèi)用異常界值=Q1－0.5×（Q3－Q1）（1）

高費(fèi)用異常界值=Q3＋1.5×（Q3－Q1）（2）

式（1）（2）中，Q1為下四分位數(shù)，等于該DRG中所有病例總費(fèi)用由小到大排列后第25%的數(shù)字；Q3為上四分位數(shù)，等于該DRG中所有病例總費(fèi)用由小到大排列后第75%的數(shù)字。本次數(shù)據(jù)裁剪模型整體裁剪率為9.29%，小于50%。

（2）分組效能。根據(jù)組內(nèi)變異系數(shù)（Coefficient of Variation，CV）指標(biāo)和總體方差減少系數(shù)（RIV）指標(biāo)，建立分組效能評(píng)價(jià)體系，衡量分組方案是否滿足分組和付費(fèi)的需要。當(dāng)CV＞1（臨床專家判斷成組除外）或RIV＜70%（國際通行）時(shí)進(jìn)行異常預(yù)警。分組效能符合后方能進(jìn)行權(quán)重、費(fèi)率及付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)等相關(guān)內(nèi)容的計(jì)算。

2.4.1.2? ?權(quán) 重

DRG相對(duì)權(quán)重（Related Weight，RW）是對(duì)每一個(gè)DRG依據(jù)其資源消耗程度所給予的權(quán)值，反映該DRG的資源消耗相對(duì)于其他疾病的程度。本次按照以下公式對(duì)各DRG組權(quán)重進(jìn)行建模：

（3）

DRG權(quán)重初步計(jì)算完成后，剔除特殊數(shù)據(jù)點(diǎn)、不合理費(fèi)用等，考慮醫(yī)保政策導(dǎo)向，采用作業(yè)成本校正法進(jìn)行最終調(diào)整。以2021年病例為樣本，按照公式（3）計(jì)算組數(shù)與病例數(shù)權(quán)重區(qū)間占比，結(jié)果如表1所示。

2.4.1.3? ?費(fèi)率（R）

按照國家《技術(shù)規(guī)范》中“同級(jí)醫(yī)院同病同價(jià)”的原則，本次CHS-DRG費(fèi)率模型設(shè)計(jì)綜合考慮了南平市各試點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)間服務(wù)能力差異，建立以下數(shù)學(xué)模型：

（4）

2.4.1.4? ?付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

將各DRG組的權(quán)重與費(fèi)率相乘，得出付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。

2.4.1.5? ?費(fèi)用分析比較

按照國家《技術(shù)規(guī)范》和南平市CHS-DRG付費(fèi)方案的設(shè)計(jì)要求，CHS-DRG付費(fèi)結(jié)算金額與實(shí)際住院總金額應(yīng)非常接近，須符合5%的費(fèi)用差距要求。本次設(shè)計(jì)以2021年DRG試點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)病例數(shù)據(jù)為樣本，與2021年這些病例數(shù)據(jù)實(shí)際住院總金額進(jìn)行分析比較，情況詳見表2。

從表2中數(shù)據(jù)可以看出，本次DRG付費(fèi)模型設(shè)計(jì)得出的2021年各試點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)CHS-DRG付費(fèi)結(jié)算金額與實(shí)際住院總金額總差異基本低于5%，一致性系數(shù)較高，說明本次設(shè)計(jì)的付費(fèi)模型的付費(fèi)結(jié)算金額與實(shí)際住院總金額情況相符，費(fèi)率和付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)較為適宜。

2.4.2? ?大數(shù)據(jù)監(jiān)測與智能監(jiān)控

《關(guān)于開展醫(yī)?；鸨O(jiān)管“兩試點(diǎn)一示范”工作的通知》（醫(yī)保辦發(fā)〔2019〕17號(hào)）中明確要求，在開展DRG付費(fèi)國家試點(diǎn)的地區(qū)和開展基于大數(shù)據(jù)的病種分值付費(fèi)的地區(qū)，運(yùn)用智能監(jiān)控系統(tǒng)加強(qiáng)對(duì)臨床行為的過程監(jiān)控，豐富大數(shù)據(jù)分析比較維度，提升監(jiān)控效果。隨著付費(fèi)工作的開展，醫(yī)保結(jié)算清單信息質(zhì)量和醫(yī)療服務(wù)行為等方面出現(xiàn)一些問題，如低碼高編、編碼套低，分解住院、低標(biāo)準(zhǔn)入院、服務(wù)轉(zhuǎn)移、推諉病人等。本文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)技術(shù)，根據(jù)CHS-DRG付費(fèi)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)知識(shí)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)監(jiān)測與智能監(jiān)控。

目前，CHS-DRG大數(shù)據(jù)監(jiān)測主要采用標(biāo)桿分析法和指標(biāo)技術(shù)，對(duì)各醫(yī)療機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行比較。大數(shù)據(jù)監(jiān)測的內(nèi)容主要有各醫(yī)療機(jī)構(gòu)病例組合指數(shù)、不同病例類型（如費(fèi)用極高病例、費(fèi)用極低病例、不穩(wěn)定病組病例和未入組病例）、權(quán)重分布、同類疾病資源消耗量、費(fèi)用效率系數(shù)等［5］。

智能監(jiān)控是在大數(shù)據(jù)背景下對(duì)不同場景進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，主要監(jiān)控內(nèi)容有基金分配（主要監(jiān)控CHS-DRG付費(fèi)結(jié)算金額與實(shí)際金額差距、基金撥付、基金盈虧原因分析等）、病案信息質(zhì)量、醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量（運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)異常值和可疑違規(guī)病例）、CHS-DRG病種維度基金相關(guān)指標(biāo)（包括費(fèi)用結(jié)構(gòu)組成、費(fèi)用增長趨勢、重點(diǎn)指標(biāo)監(jiān)控分析和專項(xiàng)指標(biāo)監(jiān)控分析等）、病種難度趨勢和手術(shù)難度趨勢等。

截至目前，大數(shù)據(jù)監(jiān)測與智能監(jiān)控已能從縣市、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、病組、參保類型、年齡段等多維度查看費(fèi)用趨勢、費(fèi)用結(jié)構(gòu)、相關(guān)指標(biāo)和病組分布等情況，各監(jiān)測、監(jiān)控指標(biāo)已形成數(shù)據(jù)大屏。

3? ? ?結(jié)束語

大數(shù)據(jù)賦能醫(yī)保精細(xì)化管理是未來的一個(gè)趨勢，用數(shù)據(jù)說話，用數(shù)據(jù)管理，用數(shù)據(jù)決策，用數(shù)據(jù)創(chuàng)新，醫(yī)保事業(yè)的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)的支撐。本次運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)醫(yī)保數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)迭代計(jì)算分析，尋找出相似的病種案例，根據(jù)相似的病種治療情況確定分組，針對(duì)不同級(jí)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)價(jià)格上存在的差異進(jìn)行修正，進(jìn)一步減小醫(yī)保支付金額與實(shí)際金額之間的支付誤差。同時(shí)，通過監(jiān)測與監(jiān)控，推動(dòng)醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)行為更加規(guī)范，患者能更好地得到高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)主動(dòng)控制成本，剔除不必要的診療環(huán)節(jié)，減輕患者個(gè)人經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，努力達(dá)成醫(yī)-保-患三方共贏，進(jìn)一步提升醫(yī)保精細(xì)化管理和信息化管理水平，為促進(jìn)醫(yī)保支付方式改革、加強(qiáng)醫(yī)療保障科學(xué)管理提供有力的技術(shù)支撐。

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