医保DRG管理的新关键——让沉淀的大数据“活起来”

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来源：清华医疗服务治理

作者：廖藏宜  中国政法大学政治与公共管理学院讲师 

按疾病诊断相关分组（DiagnosisRelated Groups，以下简称DRG）付费从模拟运行走向实际付费的过程中，医保管理和医院管理一定要明确未来的管理重点。

目前，DRG实际付费城市存在的管理问题之一是监督管理跟不上。过去，医保管理和医院管理处于经验管理时代，随着二者对DRG管理工具的深入应用，医保管理和医院管理要走向同质化和均等化。在这其中，使沉淀的DRG大数据“活起来”，特别是将海量的DRG数据应用于监督管理，是下一步实际付费城市需要重点关注的问题。

医保DRG付费政策正在不断完善，其最核心的作用倒不是一步到位实现同城同病同价和实现大家都认可的合理定价标准，而是打破了过去医保和医院之间“那堵信息不透明的墙”。医院相关诊疗信息纳入医保大数据平台后，医保可以进行精准画像，实时了解医疗服务行为的真实变化。因此，如何让沉淀的大数据“为我所用”，对于医保管理和医院管理非常关键。

医保监督管理的核心是设计多维度的DRG付费监督管理指标体系，搭建DRG大数据监管平台，为医保基金监管、支付绩效评价和完善现有医保职能做好工具支撑。建立合适的DRG付费监管指标体系，要从医保自身的职能管理出发，从总量指标、均量指标、工作量指标、结构指标和质量指标等多个维度构建。

总量指标建议包括门诊和住院总费用、基金支付总额、基金支付率等。尤其是为了避免因为医保DRG点数法付费可能导致的行为异化，需要纳入包括门诊量、住院量、手术量在内的总量指标。

均量指标建议包括费用偏差率、高倍率病例占比、低倍率病例占比等。费用偏差率指的是如何在均费方面考察DRG支付效果。低倍率病例比例指标旨在防范可能出现的医疗服务不足，特别对于二级和一级医疗机构，挑选轻症、推诿重症和医疗服务不足等问题更为明显，需要做好低倍率病例占比的指标管控。

工作量指标建议要充分考虑区域内的就诊人头、就诊人次、人次人头比、工作量增幅、15天内同病组再入院率等指标。

DRG时代的医保管理和医院管理需要朝着精细化、结构化方向转变，因此，一定要坚持结构性和系统性监管思维。结构指标考察的是分医院级别结构、病组结构和权重结构下的诊疗量、费用、成本、质量等变化趋势。分医院级别结构是考量不同等级医疗机构在诊疗量、费用和成本方面的结构变化情况。在不同权重或不同点数的DRG组中，医保管理和医院管理需要分病组结构了解区域内的诊疗量、费用、成本、质量变化情况，以及每个病组中整个区域的行为变化。

质量指标建议包括病案上传准确率、病例入组率、CMI、时间消耗指数、费用消耗指数、ICD低风险病种住院死亡率、自费率等。质量指标的使用最重要的是结合目前我国正在开展的公立医院绩效考核和评审评价中对DRG指标的应用结果，特别是将病案上传准确率、病例入组率、CMI、时间消耗指数、费用消耗指数、低风险病组死亡率、自费率等质量指标与现有医保DRG付费监管指标体系相结合，实现医保职能管理的完善。

在建立医保DRG付费监管指标体系过程中，要强化“三医联动”，将医保支付监管同卫生健康行业监管协同起来，与医疗质量强化和医疗机构评审评价等互为依托。同时，DRG付费监管也要和医院内部管理相结合，指标要真正引导医疗机构提升运营效率，加强医保管理、医务管理和病案质量提升，考虑临床学科发展和重点学科建设，使监管与现代医院管理制度建设和公立医院高质量发展同步。

原标题：让沉淀的大数据“活起来”

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