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DRG/DIP付费改革下,医保智能监管的3个发展方向

2个月前 339

      深化医保支付方式改革是党中央、国务院作出的重要决策部署,也是医疗保障制度自身发展完善、不断提高基金使用效率的必然要求。国家医保局成立后,积极推进按疾病诊断相关分组(DRG)付费试点,并稳步启动基于大数据的按病种分值(DIP)付费。

     2021年11月,在总结推广2019年—2021年DRG/DIP付费国家试点有效做法的基础上,为了推动医保高质量发展,促进供给侧结构性改革,维护参保人权益,国家医保局制订了《DRG/DIP支付方式改革三年行动计划》,要求到2024年底,全国所有统筹地区全部开展DRG/DIP付费方式改革工作。

     更有效率的医保支付,对于更好地保障参保人权益,引导医疗机构加强管理以及促进医保基金提质增效具有重要意义。然而,在DRG/DIP付费背景下,我们既要调动起医疗机构控制成本的内生动力,也要进一步规范其医疗服务行为。本文在分析DRG/DIP付费下违法违规行为特点的基础上,梳理总结地方医保部门探索应用智能监管系统应对各项新问题、新挑战的经验做法,并提出完善建议,旨在为进一步加强DRG/DIP付费下医保基金监管工作提供参考。

DRG/DIP带来基金监管新挑战

传统的医保按项目付费方式,医疗机构的收入与提供的医疗服务项目挂钩,项目越多拿到的医保结算费用也就越高,这在客观上为医疗机构通过违规收费、过度医疗等非正当手段获取不当利益留下了空间。而DRG与DIP则是以病种组合为基本支付单位的打包付费(按照病种组合制定支付标准),相较按项目付费,DRG/DIP的特点是病组疾病越复杂、病情越严重、资源消耗越多,医保支付得越多,具体支付水平并不随医疗机构提供医疗服务的多寡而发生变化。可以说,DRG/DIP支付能够在一定程度上抑制医疗机构过度医疗的利益驱动,促进医疗机构以收入为中心转向以质量和成本为中心,提升医保基金的使用效率。

       但随着医保支付方式改革的不断深入,在医疗机构外延性扩张不变的前提下,随着对DRG/DIP付费规则的逐步熟悉,其医疗服务行为将向更趋利的方向进行适应性调整,带来一些新的基金安全风险。不论是采取DRG还是DIP,只要是病种组合打包付费,都会面临一些共性问题。

         一是高套病组。为获得更高支付标准或分值,有些医疗机构通过疾病诊断升级或选取高资源消耗治疗方式等手段,利用病种组合规则使相对简单的病例进入较高的组别。这种现象有时被称作高套分值。

         二是低标入院。有些医疗机构通过降低住院患者收治标准,将门诊可以治疗的病例收治住院,以降低同组别的资源消耗量,从而获取更多的盈利空间。

         三是分解住院。为了节省一次住院(一次DRG/DIP支付)中的成本、增加住院例数,有些医疗机构将原本一次住院切分为两次以上,或者按照DRG/DIP支付标准,严格控制患者住院天数及医疗资源消耗水平,在达到“一定标准”时就让其出院,形成对一次住院行为的分解,造成患者不必要的重复入院,使得医保支付费用随患者住院次数的增加而增加。

         四是转移费用。具体包括住院成本向门诊转移、医保费用向自费转移等,目的是减少住院范围内产生的服务成本,以获得更多结余。有些医疗机构把患者原本在住院期间完成的项目转移到门诊完成,如住院检查前移至门诊等;把医保政策覆盖的诊疗项目、药品、耗材等转为自费,引导患者到院外药店购买自费药品等。

         五是推诿患者。有些医疗机构优先选取病情相对较轻的患者,拒收资源消耗高的重患者,如合并症、并发症严重或者基础状况较差、不确定性高的老年患者等,从而降低资源平均消耗量。

         综上,DRG/DIP付费改革引发的医疗服务不良行为,无论是医疗机构通过高套病组、低标入院等方式获取更多非正当收入,还是通过分解住院、转移费用、推诿患者等方式不合理地降低成本,本质上都是对原有医保各类违法违规行为的“延续”,是DRG/DIP明确病种组合支付标准前提下医疗机构的消极应对行为,使本就不足的医疗资源进一步陷入到不合理利用的困境,在浪费资源的同时加重了患者的费用负担,损害了参保人的合法利益。因此,医保部门应当加强对DRG/DIP付费下医保基金使用的监管,在DRG/DIP规范标准的指引下对医疗机构的行为进行合理引导,从而保障基金安全和有效使用。

结合改革推进医保智能监管

          由于DRG/DIP付费方式较为专业、复杂(病人病情各异、疾病诊断种类繁多、治疗方式千差万别),加上改革背景下各种欺诈骗保行为更具隐蔽性,这些都对医保基金监管工作提出了新的挑战,亟须转变工作理念和创新监管方法。

         近年来,各地医保部门紧密结合支付方式改革和国家医保局“智能监控示范点”建设要求,重点针对DRG/DIP付费可能面临的高套病组、低标入院、分解住院、转移费用等问题,积极探索医保智能监管方法,开发了相应智能监控功能模块,初步建立了具有DRG/DIP付费特点的监控规则库和指标库,可通过系统实现对医疗机构的自动预警、监控分析和疑点核查。

         一是开展基于项目与疾病诊断等关联逻辑的规则筛查。通过建立诊疗项目、医用材料、药品与疾病诊断及治疗方式之间的关联关系,制定相应的监控规则,通过智能监管系统对医用材料与诊疗项目、药品与诊疗、诊疗与诊疗、药品与疾病诊断、诊疗与疾病诊断规则逻辑的匹配筛查,对医疗机构是否存在高套病组等违规行为进行判断。如根据“GD1伴穿孔、化脓、坏疽等阑尾切除术”与“GD2阑尾切除术”的抗生素使用差异、诊疗项目适应范围不同(GD1使用胃肠减压/引流管引流/血培养,GD2不使用)以及耗材使用与手术类型的逻辑关系,制定规则进行疑似高套病组判断。

        二是开展基于大数据病组的医保智能监控预警。鉴于医保按项目付费下医疗机构原来常见的违法违规行为(如违规收费、过度医疗等)在新的支付方式改革后还会延续,加之DRG/DIP付费也会产生新的违法违规行为,在此情况下,应用CMI、RW和指数单价等指标,通过不同医院、不同科室、不同医生之间的横向比较,或同一医院、同一科室、同一医生与之前的纵向比较,对某医疗机构同一病组病例异常情况进行分析和预警,即对以上指标进行偏离度分析,对于指标分布离散程度大的病组加强监管。以“胆囊结石伴有其他胆囊炎+腹腔镜下胆囊切除术(K80.1+51.2300)”病组为例,2018年某市医保病人共有9065例,将病例费用从低到高排名,锁定费用高出95%分位数的费用异常病例452例,分布在全市55家医院,成为该病组的重点监管病例;与此同时,对以上全部病例住院前后一周发生的门诊费用与住院费用进行关联分析,提示可能存在住院费用向门诊转移问题。

         三是开展基于大类疾病下DRG/DIP病组结构变化趋势分析。通过对同级同类大类疾病下DRG/DIP病组的结构变化趋势进行分析,筛查DRG/DIP病组病例数量增长过快的病例,结合病例诊断与治疗方式、收费项目的关联性分析,进行疑似套高病组等的自动预警。如对某市二级医疗机构大类疾病下DIP病组的结构变化进行分析,发现某医院“结肠各部位恶性肿瘤”大类疾病下DIP病组结构比区域内变化大,提示该大类疾病有存在问题的可能;进一步通过比对该大类疾病下DIP病组支付费用与实际费用比例的变化情况,锁定“直肠恶性肿瘤:腹腔镜下直肠根治术”DIP病组存在套高问题的可能。在以上基础上,再通过对该DIP病组病例治疗方式与收费的关联性分析,发现上报的治疗方式为“腹腔镜下直肠根治术”,而实际上仅开展了“静脉注射治疗药物”或者“电子结肠镜检查”治疗。综上分析,可基本判定该病例为高套病例。

探索基于DRG/DIP分组的融合监管

        鉴于病人病情各异、疾病诊断种类繁多、治疗方式千差万别,加之医疗行为受利益驱动,可以人为地利用现有规则提升诊断或添加项目形成新的组别,若单纯从DRG分组或DIP分组考虑,按照上述监管方法,虽然也能够发现不少问题(如套高病组、低标入院等),但对于一些故意规避、隐藏更深的问题尚缺少有效手段。在笔者看来,可以基于两种支付方式的共同特点,探索构建一种融合监管的新路径。

        DRG和DIP均为基于ICD-10、ICD-9-CM3编码体系形成的疾病组合,数据基础属于同一来源,虽然两者的分组方法、数据利用的颗粒度、使用的分析工具,以及对结果的评定方法有所不同,但都是将疾病诊断接近、临床过程相似、资源消耗相近的病例组合在一起,以病例共性特征所指向的资源消耗作为价格发现与制定的依据,形成对同组病例的标准化评价与支付。其中,DRG分组是由粗到细,强调以临床经验为基础,依赖临床路径选择和专家人为判断,从疾病诊断大类出发,结合手术操作将其不断细化,按诊断和治疗方式的共性特征主观区分成不同病例组合,具有“多病一组”或“多操作一组”及组内差异较大等特点;DIP分组则是由细到粗,强调对临床客观真实数据的统计分析,通过对历史数据中病例的疾病诊断和手术操作进行穷举聚类,按疾病与治疗方式的共性特征客观形成自然分组,具有“一病一操作一组”及组内差异较小等特点。

       鉴于以上分析,通过两者的有机结合,从底层数据融合开始,把疾病作为监管的最基本单位,以大数据方法为支撑,探索构建DRG/DIP融合监管路径。

       一是通过对所有病例数据进行DRG和DIP分组,对两种分组中偏离度异常的病例进行分析预警,并将两种分组都预警的异常病例作为重点监管对象。具体操作思路是:基于DRG/DIP病组中病例的RW和指数单价等偏离度指标,通过与病组标准比较、与自身趋势比较等维度,对均符合DRG和DIP病组异常情形的病例进行红色预警,作为重点监管的依据。

       二是鉴于DRG和DIP分组颗粒度的粗细不同,建立同一疾病DRG与DIP分组的关联对应,甄别可能存在的高套病组。具体操作思路是:通过构建全量病例数据入组的实例,建立同一疾病DRG与DIP分组的关联对应,在此基础上通过对各DIP病组及其病例的构成变化进行自动分析,对同一疾病高低资源消耗的病组分布进行分析比较,将病例数量增长较多的高资源消耗病组显示为疑似套高病组,并据此进一步确定高套病例。

       三是利用聚类分析方法建立DRG/DIP病组画像及诊疗轨迹,从疾病诊断、治疗方式、收费项目等多维度定义融合后病组治疗链路的标准化,通过单个病例与标准的比对,挖掘潜在的高套病组行为。具体操作思路是:首先,建立基于DRG/DIP融合的数据转化平台,在基础数据层,通过共同的ICD-10、ICD-9-CM3的编码体系,形成同源的疾病组合,DRG由上而下逐层细分,而DIP由下而上逐层收敛,分别形成对应的DRG、DIP映射关系,在此基础上建立同一的标准体系,实现DRG与DIP的相互转换。其次,建设面向疾病与参保人的画像系统,兼顾疾病诊治共性与个性特征,建立诊疗模型,在此基础上进行相关分析应用,通过病组必选项目与单个病例之间的数据比对,基于差异(如诊断与项目不符,有费用无项目等)进行分析判断。第三,针对病组建立基于时间轴的诊断与治疗标准路径,明确每个病种的治疗规范,并在此基础上进行相关分析应用,通过病组必选项与单个病例之间的数据比对,基于差异(如诊断与关键项目符合率、治疗与关键项目符合率等)进行分析判断。

找准智能监管的发展方向

         虽然各地医保部门通过不断实践与探索,积累了不少经验,我们也要看到,DRG/DIP付费下医保基金监管仍然面临诸多挑战。为进一步做好DRG/DIP付费下医保基金监管工作,结合实际情况,笔者从三个方面提出完善建议。

加强基于医疗质量的智能监管

        医疗质量是病人就医的根本需求,也是医院的生存与发展之本。DRG/DIP具有打包支付的特性,医疗机构很可能会出现因尽量压缩服务成本而导致的医疗质量下降。医保支付是保障群众获得优质医药服务、提高基金使用效率的关键机制,有关部门在对DRG/DIP付费方式下基金的使用情况进行监管时,也必须重视医疗服务质量问题。目前,DRG/DIP付费下的监管更多集中在对高套病组、低标入院、分解住院等违法违规行为的监管,需要同步建立健全包括医疗服务能力、质量、安全、效率等在内的医保监管指标体系,将医疗质量纳入DRG/DIP付费下医保智能监管。

建立与改革相适应的智能监管体系

        DRG/DIP付费是一种全新的医保支付方式,涉及疾病诊断、治疗方式和疾病分组,与按项目付费监管相比,对医保监管人员的业务能力有较高要求,急需一批既懂医保政策法规又懂临床医学知识的复合型人才。鉴于当前各地监管人员力量配备明显不足的现状,建议各地集中骨干力量或引入第三方机构,建立健全适应DRG/DIP付费改革特点的监控知识库、规则库和大数据分析指标体系,通过广泛应用智能监管系统,加强动态预警监控和核实处理,同时利用医学专家优势,加强医疗机构自查自纠和协同监管。

应用知识图谱等新技术提升监管能力

         鉴于医保监管人员普遍缺乏丰富的临床医学知识,加之DRG/DIP付费下临床诊疗行为更具特殊性和隐蔽性,常规的医保监管手段很难挖掘出潜在的问题,建议通过与学术机构、专业信息技术公司加强合作,在借鉴国内外DRG/DIP付费监管先进做法的基础上,应用知识图谱和无监督机器学习等方法,探索建立以循证医学和国家临床指南等权威医学知识、医保支付政策、医保监控规则为基础的知识图谱,构建基于知识图谱的规则逻辑风控预警模型,通过智能监管系统自动发掘数据之间的深层关系,降低审核过程对专业人员的依赖,为医保监管工作提供有力支撑。