智能化赋能DIP支付改革，医疗服务渐入精细化发展

2020年10月，国家医疗保障局印发《区域点数法总额预算和按病种分值付费试点工作方案》，正式开展医保统筹区的区域预算总控和基于大数据的按病种分值付费（DIP）改革试点工作。11月3日，国家医保局公布71个国家试点城市名单。11月9日，国家医保局办公室引发国家医疗保障按病种分值付费(DIP)技术规范和DIP病种目录库(1.0版)。

随着国家政策的引导和强力推动，DIP支付改革正式拉开了帷幕。与此同时，30个DRG试点城市已然启动。2021年内，DRG与DIP的试点城市均将展开实际付费。这一改革就意味着DRG、DIP都成为中国医疗支付方式改革平行推进的主要付费方式，且将对医疗服务各方以及整个医疗服务市场格局产生深远的影响。

基于此背景，DIP与DRG有何关联和区别？DIP是根据何原理进行建设？智能化解决方案如何促进DIP支付改革施行？以及DIP如何更好地赋能“医、患、保”三方，实现真正的医疗价值服务改革？小编通过本文浅要解析。

DIP与DRG的联系与区别

DIP，即区域点数法总额预算和按分值付费(Big Data Diagnosis-Intervention Packet)，DIP对每个病例的“疾病诊断+治疗方式”进行穷举与聚（分）类，将稳定的住院病种进行组合，根据各病种费用均值、技术难度等，与某基准病种的比例关系，来确定相应的某一病种的点数，医保部门再结合点数的单价，以及各医疗机构开展的总点数计算出支付总金额，向医疗机构进行支付的方法。医保部门不再明确具体分配到各医疗机构的医保基金控制指标。

DIP是一种具有中国特色的医保支付方式，按病种分值付费是结合我国国情，由地方自主开展的医保支付创新实践。

DRG(Diagnosis Related Groups)，即疾病诊断相关分组。上世纪70年代，DRG作为一种付费管理手段由美国首先推出，随后世界许多发达国家医疗监管部门兴起了针对医疗费用控制的探索与研究，实行对疾病与相关并发症的定额支付，按疾病总费用比例补偿付费从此被DRG付费取代，从而激励医院在保证医疗质量的基础上，降低医疗成本，缩短患者住院时间。

DRG分组在先，其数据来自普通专科和临床路径相对成熟的重点专科病组，医疗保险实行打包定价、分值付费和结余留用的支付原则。DIP不先行分组，强调存在即合理，更适合评价疑难、危重程度较高和医生承担风险较大的病组，医疗保险实行开包验证、合理超支分担的支付原则。在推行DRG支付时如果盲目使用合理超支分担会破坏 DRG 的规则，对于疑难危重病组如果过分强调超支自付，会迫使医疗专家们推诿重症患者，二者均会增加医保支付改革的负面作用，不利于地方综合医院建设，引入DIP可以解决这个难题。DRG和DIP的有机结合更加体现医疗服务的价值。

DIP的应用建设基础

DIP支付应用体系，基于“随机”与“均值”的经济学原理和大数据理论，通过真实世界的海量病案数据，发现疾病与治疗之间的内在规律与关联关系，提取数据特征进行组合，并将区域内每一病种疾病与治疗资源消耗的均值与全样本资源消耗均值进行比对，形成 DIP分值，集聚为 DIP 目录库。DIP 目录库是完整的、系统的应用，根据数据特征聚类可分为主目录与辅助目录，以主目录为基础、以辅助目录为修正，共同构建既能反映疾病共性特征又能兼顾个体差异的客观标准目录体系，具体框架如下图所示。

DIP目录总体框架

主目录以大数据形成的标准化方法凝练疾病与治疗方式的共性特征，反映诊断与治疗的一般规律，是 DIP 的基础，可基于病例数收敛形成核心病种与综合病种，并以共同数据特征逐层聚合形成分级目录，支撑从微观支付、监管到宏观预估、调配的完整应用体系；辅助目录以大数据提取诊断、治疗、行为规范等的特异性特征，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，客观拟合医疗服务成本予以支付。

智能化解决方案，全面提升DIP核查效率

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分值付费突出鲜明的优势在于：适应临床的复杂多样、提高病例入组率、减小疾病组内差异度、完善组别高套发现机制、完善监管体系、便于推广实施。然而DIP在推行过程中也存在一些难点，包括高度依赖病案首页的数据和强调数据审核和数据治理。

DIP数据需求表

国家医保局也出台了对于推行DIP的监管考核政策，《国家医疗保障局办公室关于印发按病种分值付费（DIP）医疗保障经办管理规程（试行）的通知》明确指出，针对不同的环节、对象、结算方式、就医类型等，逐步建立完善覆盖医保支付全口径、全流程的智能监控规则库，对定点医疗机构开展的稽核方式包含日常稽核与专项稽核。国家的监管考核有助于促进支付方式改革由一般性购买转型为战略性购买，最终实现“医、患、保”三方和谐共赢。

因此，在DIP监管的过程中，大数据和人工智能技术能够分别从局端、院端两方面提升DIP的核查效率，推动DIP支付改革的顺利施行。

从局端出发，基于往年医疗医保大数据，智能化解决方案可协助各地医保局，建设当地的 DIP 分组目录库，并确认各病组的分值。当医院提交医保报销时，可协助医保局，对上传的病案首页的数据内容，进行完整性和规范性核查，以及对病案进行合理性核查。

从院端出发，上报的病案首页中包含的所有数据字段要合规，病历全文内容需保证合理性。通过AI和大数据技术的审查，可以减少医保局拒付或少付医院的报销申请，避免飞行检查时被罚款，以及在合理合规的前提下，争取医院多盈余。

对病案首页数据完整性进行提醒

促进分级诊疗 实现价值医疗精细化发展

实际上，推行DIP付费方式的重要现实意义在于，有利于形成科学合理的分级诊疗模式。医疗机构之间可以根据自身的特长、比较优势、专科发展方向，自发形成分工协作的格局。例如，一些擅长做疑难杂症、危急重症的医院会更专注于这类疾病的治疗，而其他医院因为不具备技术水平，或难以接受更高的成本，而不得不选择放弃或缩减该部分的服务量。由此，该病种的分值便不会因为医院之间竞争的加剧而被摊薄，擅长做此类疾病诊疗的医院便能以更低的成本、更好的服务质量、更多的服务数量，获得更高的医保支付。久而久之，各级别、各类型医院都可以找到适合自身的病种服务，从而形成标准的分级诊疗模式:三级医院专注疑难杂症、危急重症，专科医院关注专科病种，而基层医疗机构则主要负责常见病、多发病的诊疗。

在新的竞争格局下，一些原来既追求杂症重症和专科治疗，又借助自身病床多、医务人员多承接常见病、多发病治疗的大医院，便有可能会因为成本问题面临部分业务被市场淘汰的局面。如果不是公立医院，这部分业务与人员就可能会被分流到其他地方，医院转而集中力量做自身有优势的疑难杂症、危急重症诊疗，分级诊疗的市场格局自然形成。

而本次医保支付方式的改革，给医疗机构传统绩效激励模式和医院精益管理带来了巨大冲击和挑战。医院绩效变革急需迭代升级，转型为业务量、医疗服务能力、成本控制、患者满意度等多维绩效考核模式，伴随着门诊统筹的推进，结合DRG和DIP支付制度改革，全方位赋能“医、患、保”三方面，精细化的价值医疗服务发展才是适应未来的医疗支付发展之路。

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