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分組準確率93% 高倍率病例下降66.5%,AI事中控費成效凸顯

2021-12-21 14:16
CDSreport
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基于AI的事中控費管理,浙江省某DRG試點醫院入組率逐漸提升至90%以上,分組準確性高達93%,高倍率病例下降66.5%,醫保結余由-2.31萬元提升至103.04萬元。

DRG、DIP支付改革是規范醫療服務行為,提高醫保基金使用效率的重要舉措,目前國內已有200多個城市開展試點,國家醫保局明確所有試點將于2021年內實際付費。新支付方式的實施徹底顛覆了醫院的收益模式,促使醫院做好精細化的績效管理。

針對新醫改下的醫院控費管理需求,惠每科技構建了以數據質量、數據分析為核心,費用管理為重點的DRG/DIP醫保控費系統,通過事中分組預測、費用預測、風險預警等,將費用控制前移到醫生端;通過事后的盈虧分析、績效分析等,幫忙管理者快速了解醫院績效及費用情況,準確定位問題,協助醫院從診療規范、病案質量等多個層面控制費用不合理增長的因素,最終達到合理控費與醫療質量的平衡。

01—“事中+事后”分組管理入組率90%以上  分組準確率93%

DRG/DIP分組是一項較為復雜的技術,以DRG分組方案為例:首先按病案首頁主要診斷進行主要診斷大類(MDC)分類,其次根據病例有無接受手術或操作進行內科組、外科組、非手術操作組的核心疾病診斷相關組(ADRG),最后結合病例個體因素、并發癥及合并癥等生成最終DRG組(見下圖),用于醫保結算。

醫院要獲得合理的醫保結算,需要確保病例編碼與分組的準確性,防止“低編”、“高編”、入組異常等問題導致的收入虧損、醫保欺詐等。國家衛健委今年2月發布的2021醫療質量安全改進目標,納入了“提高病案首頁主要診斷編碼正確率”,明確其對DRG分組具有重要的基礎性作用。因此,醫院編碼準確、病案質量達標、診療過程規范、信息系統互聯等是實施DRG的基本條件。

然而,醫院在傳統的管理模式下,對病例的主診選擇、編碼主要依靠事后抽查的方式,難以監控診療過程中的不規范行為與醫療費用超支情況;既有的信息系統也難以解決DRG/DIP分組、績效管理所需的數據能力。有研究顯示,某DRGs試點城市的三級醫院病案首頁數據摸底發現,一些醫院入組率不到60%,且已入組診斷存在錯誤。亟需加強對病案質量與DRG分組的管理。

面對分組這項復雜的技術,惠每醫保控費系統根據國家病案質控標準、DRG/DIP分組方案等,利用AI技術對醫療數據進行整合、清洗、編碼映射,在患者入院接受治療過程中,根據患者的診斷、治療等信息,結合病組例均費用、住院天數等資源消耗情況測算,為醫生提供預測入組、費用使用、異常值預警等智能提醒,幫助醫生進行事中的分組管理。

患者出院后,系統在醫生填寫病案首頁、編碼員編碼時,對主要診斷選擇、編碼準確性等進行審核,提升病案質量,并結合患者醫療活動全過程的數據推薦權重更高的分組,確保病例進入最優分組,提高病例入組率與分組準確性。浙江省某DRG試點醫院應用惠每醫保控費系統后,院內DRG入組率逐漸提升至90%以上,病案首頁分組準確性高達93%。

02—事中控費管理“虧損”轉“盈利” 高倍率病例下降66.5%

患者出院后的病案首頁質量與DRG分組控制,僅能實現醫保結算層面的管理,對于已發生的醫療費用、不合理的支出無法干預。因此,醫院實現真正的控費,需要在醫療活動過程中,通過診療行為、醫療費用等監管,來控制影響費用增長的不合理因素。

惠每醫保控費系統從患者入院開始,在進行病例分組管理的同時,對病例的費用超標風險、住院日超標風險等進行實時預警并提供相關信息,幫助醫生及時進行治療方案調整、事中干預。例如,針對病例費用使用情況,從藥品、耗材、治療費、檢查費、手術費等類別進行費用細項分析,追溯超支原因。通過分組管理及預警,提高臨床診療規范性,降低高倍率病例發生率,助力醫院從源頭控費。

為驗證惠每醫保控費系統的管理效果,浙江省某DRG試點醫院選取2021.3.1~5.24已進行醫保結算的4669份病例分析發現,4月系統上線后,院內醫保結余由3月的-2.31萬元提升至4月的63.03萬、5月的103.04萬。見下表。      

同時,基于AI的分組推薦與異常值預警,進行治療方案、DRG分組的事中干預,使院內高倍率病例數由3月的10.03%逐漸降至5月的3.36%,下降比例達66.5%;正常病例由3月的74.57%逐漸提升至5月的80.88%,幫助醫院減少了高倍率病例帶來的虧損問題。見下表。

此外,系統建立起大數據平臺,從DRG分組、例均費用、醫保結算情況等指標出發,面向醫院管理部門提供覆蓋全院、科室、病組等多維度的控費服務,以掌握病例費用盈虧情況,迅速定位費用超支原因;并對醫療服務能力、效率等DRG指標進行統計分析,為醫院、科室、醫生內部績效評價、獎金分配等提供客觀數據,助力醫院精細化績效管理。

【編輯:JL】

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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