我國實施按病種分值付費方式(DIP)的SWOT分析

焦之銘，王芊予，馮占春

(1.華中科技大學同濟醫學院醫藥衛生管理學院，湖北 武漢 430030；2.浙江圖書館，浙江 杭州 310007)

隨著經濟的發展，我國醫療技術水平與社會保障水平顯著提升，自上世紀50年代至今，我國已經建立了全球覆蓋人數最多(13.54億)、覆蓋率最高(95%)的醫療保險體系。但隨著人民群眾對醫療需求的不斷增加，醫療保險支出的規模快速上升，醫保基金結余率不斷下降。因此，控制醫保費用支出是現階段我國醫保改革的重點。2017年國務院辦公廳印發《關于推進基本醫療保險支付方式改革的指導意見》，明確醫保支付的多元復合化，提出按病種付費。基于大數據按病種分值付費(Diagnosis-Intervention Packet，DIP)是利用我國醫療數據較充分集聚的優勢，將區域內各病種治療的資源消耗均值與全樣本資源消耗均值進行比對，形成的病種組合分值付費方式。本文基于SWOT模型，全面分析我國DIP付費方式的實施流程與現狀，結合DIP付費方式的優勢、劣勢、機遇和挑戰，繼而提出相應的發展策略，為進一步完善DIP付費方式提供思路。

1 DIP付費方式實施現狀

1.1 DIP付費實施流程

在國家醫保局所印發的《國家醫療保障按病種分值付費(DIP)技術規范》中，明確了分值的具體計算方法以及醫保基金的結算方法，提出了醫保監管、監測評價的具體要求，見表1。

表1 我國DIP實施流程

1.2 DIP付費實施現狀

2003年10月，江蘇淮安市政府辦公室發布了《關于實行市區基本醫療保險按病種分值結算的意見(試行)》，是我國首個采取按病種分值付費方式的城市[1]。隨后淮安市在2007年5月、2013年6月逐步調整病種對應分值，對于住院醫療費用的結算控制進行適度優化，從而形成了運行良好的醫保綜合結算模式，并將其模式推廣至其他地區。隨后，中山市[2]、南昌市[3]、銀川市[4]、長沙市[5]、金華市[6]、廈門市[7]等地也先后開展了試點工作。2018年初，廣東省人社廳決定在全省全面開展按病種分值付費。2020年11月4日，國家醫保局印發了《國家醫療保障局辦公室關于印發區域點數法總額預算和按病種分值付費試點城市名單的通知》，將27個省71個城市納入試點，形成經驗后，將在更大的范圍內推廣。

2 SWOT模型的建立

SWOT模型建立見表2。“S”表示在DIP的實施和發展中自身的內部優勢；“W”表示DIP存在的不利因素；“O”表示在實施的過程中有利于DIP發展的客觀環境；“T”表示可能會威脅到DIP實施和發展的外部不利因素。

表2 我國DIP實施的SWOT的模型

3 SWOT模型分析

3.1 優勢分析——成果及經驗

3.1.1 控費效果良好，醫保支出增速放緩

DIP付費方式通過將海量的病案進行組合關聯，再考慮患者的并發癥、年齡等因素，并與全區域內均次住院費用進行比對，從而形成DIP分值。DIP付費方式建立了醫療服務的標準體系，推動醫療服務從定性到定量的評估，促使醫院更加注重成本控制，具體表現在各地實施DIP付費方式后，醫保支出與人均醫療費用增速放緩，有效促進了醫保基金收入與支出的平衡。江蘇省淮安市作為我國首個推行DIP付費方式的城市，自2003年實施至2020年的17年時間里，將醫療費用年均增長率控制在2.94%的水平，小于全國同期均值；醫保統籌基金結余率處于2%～3%的合理水平[8]。2010年，廣東省中山市開始進行DIP付費改革試點工作，改革當年中山市的住院人均醫療費用同比增速為6%，相比2009年的26.8%下降了20個百分點；在之后，中山市的人均醫療費用增長率也遠低于廣東省的平均水平[9]。江西省南昌市自推行DIP付費方式之后，該市的統籌基金支出呈現明顯的下降態勢，自2012年的37.53%降至2017年的5.84%，人均統籌基金自2012年的12.91%降至2017年的-1.30%，在短短5年的時間內，無論是統籌基金支出還是人均支出都大幅降低[10]。浙江省金華市自落實DIP付費方式改革之后，2016年-2018年，醫療保障基金支出的增長率分別為7.1%、6.5%和7.0%，與改革之前2013年至2015年所達到的14.0%的增長率相比，也具有下降幅度大的特點[11]。2018年初，廣東省在全省開展按病種分值付費，2019年全省醫療保障次均住院費用的增長率為7%，雖然這一數值在2020年上半年小幅增長至7.8%，但整體遠低于我國醫保改革以來的多年平均水平。

3.1.2 信息化要求不高，利于地區推廣

在《國家醫療保障按病種分值付費(DIP)技術規范》中，明確指出DIP付費方式需要多項基礎信息數據，涵蓋醫院病案數據、疾病診斷數據、手術操作編碼庫數據、醫療費用結算與付費數據、病人診斷疾病數據等。在定點醫療機構具備基于ICD-10疾病分類診斷病案系統的情況下，不需要技術研發升級，在少量改造信息系統的情況下即可實現與DIP系統的兼容[12]。根據我國醫保局所公開發布的DIP初步試點城市名單來看，在個別城市之外，多數城市的醫院信息化水平并非國內一流，這也表明了DIP對醫院信息化的要求相對較低，更加利于日后的推廣[13]。

3.2 劣勢分析——問題和不足

3.2.1 分值設置尚未完善

DIP的分值設置意味著醫療機構為了獲得更多的醫保支付，就必須獲得更多的分值，這本是為了創造一個醫療機構間提升服務質量，降低醫療費用的競爭環境，但在這種“分值至上”的理念下，通常會出現部分醫療機構以各種違規行為參與惡性競爭的局面，比如降低入院標準、分解住院以及高值分套等一系列不規范的診療問題。雖然基于總額預算的大背景下，并不會造成醫保基金支出增加，但是虛高的分值會在一定程度上造成單價的貶值，容易引發醫療機構之間的惡意競爭。比如在2015年至2017年，山東省東營市的醫療保障基金維持在7.5%的年均增速，但是分值單價的平均值在3年的時間內從70.02元下降至38.27元，出現了不合理貶值[14]。

3.2.2 醫療機構等級系數設置不合理

DIP付費方式中，按照醫療機構的等級設定了相應的支付系數，級別越高系數越高，系數越高醫保支付結算率就高，醫療機構獲得醫保醫保收入相應越多。由于現階段醫療機構的等級系數設定方法并不細致，出現專科醫院優勢技術成本領先于三級醫院的現象，但同時醫療機構的等級系數并無明顯不同，這嚴重降低了發展優勢技術的積極性。不同級別的醫療機構對于常見病的診療費用收取差別較小，但由于等級系數的設置，醫保支付比例卻產生了差別，如廣州市2019年三級、二級、一級醫療機構的權重系數分別為1、0.728和0.47。等級系數的差異往往難以準確體現醫療機構之間的成本差異，一級、二級醫院陷入了患者減少，補償更少的惡性循環中，這對分級診療的實施產生不利影響。

3.2.3 歷史醫療行為不合理

由于DIP病種分值的計算是以近3年的往期數據按照1∶2∶7的比例進行測算，而因為我國的醫療服務收費普遍存在結構不合理、價格不能反映醫療服務真實成本的事實，這種方式依賴歷史病案數據，意味著承認了歷史醫療行為的不合理性，導致往年平均住院費用越高的醫療機構分值就越高，固化了舊有的醫療資源分配格局，導致資源容易向上集中。這種情況既違背了醫保基金分配的公平性，也不利于規模較小的醫療機構發展[15]。

3.3 機會分析——機遇和動力

3.3.1 政策推進為DIP的實行提供了土壤

近年來，國家醫療保障局先后出臺了多項政策，2020年11月20日國家醫療保障局辦公室發布《國家醫療保障按病種分值付費(DIP)技術規范》(醫保辦發〔2020〕50號)，明確以地級市統籌區為單位開展試點工作，用1-2年的時間，將統籌地區醫保總額預算與點數法相結合，實現住院以按病種分值付費為主的多元復合支付方式，到2021年底前，全部試點地區進入實際付費階段。兩年間各部門出臺了大量相關政策，為DIP的實施提供了機遇。2020年11月27日發布的《關于貫徹執行15項醫療保障信息業務編碼標準的通知》(醫保辦發〔2020〕51號)，明確要貫徹實施包括醫保疾病診斷、醫療服務項目、醫用損耗材料等在內的15業務編碼標準，為DIP在全國更大范圍內推行提供了信息基礎支撐。而2020年12月9日國務院常務會議通過的《醫療保障基金使用監督管理條例(草案)》，作為我國醫療保障領域的第一部條例，不僅明確了定點醫藥機構和參保人員的各方權責，同時也使得醫保部門在開展基金監管時有法可依，為DIP付費方式的推進提供了法律保障。

3.3.2 各試點地區的創新探索提供借鑒經驗

2003年江蘇淮安市率先實施了按病種分值付費支付方式改革，此后國家選中多個地區作為試點推廣。淮安市首創了針對病情復雜的患者實施的分值特例單議機制，并對長期住院的患者實施補償機制。而其他地區的支付方式改革中都有各自的創新和嘗試，中山市在延續淮安市做法的基礎上，在具體分組的過程中增添了疾病治療方式，并進一步細化診療分組。清遠市則在醫療機構系數上進行創新，按醫院級別劃分成三個集團，根據次均住院費用與所在集團次均住院費用的比例確定系數。這些積極探索都為推進DIP試點工作奠定了良好的基礎。

3.4 威脅分析——壓力和挑戰

3.4.1 監管難度大、成本高

目前國家版DIP病種庫主目錄有核心病種11,553組，綜合病種2499組，并且DIP對試點地區內所有醫療機構全部覆蓋，這就對監管提出了巨大挑戰。一方面，審核難度系數較大。目前，很多分組只是將疾病第一診斷結果作為區分的標準，而大量臨床病例會由于基礎性疾病、并發性癥狀或是治療手段與方式的不同產生較大的費用差異，因此能否準確識別是否存在高套分組違規行為，對于審核能力有著較高要求。并且由于DIP僅適用于住院醫療費用結算，醫療機構為了追求收益會存在降低入院標準的現象，而這種情況往往是醫療機構與醫保病人的“合謀”行為，僅靠醫保部門進行監管難度極大。另一方面，監管成本費用較高。在我國推行DIP付費方式的試點地區，有些通過專家抽查與評議的方式，對因病施治但是診療費用遠偏離病組支付標準的病例，在病組點數法中制定了特病單議專家評審政策。但實際上，能夠審核的病案數量是有限的，同時需要支付較高的費用。

3.4.2 信息系統的智能化、統一化水平待提高

基于大數據的背景下，DIP付費方式的施行對醫療機構和監管方的信息化建設和數據處理能力帶來了新的挑戰。首先是醫療機構，目前DIP試點地區的醫療機構信息化程度普遍不高，特別是基層醫療機構的信息系統尚處于初級階段，存在字段缺失、數據不規范等情況，在分值計算初期會產生偏差影響。在大型公立醫院中，盡管已有部分機構具備智能化審核的能力，但由于DIP分組的復雜性，要求病案人員需要同時掌握計算機技術、疾病分類編碼并熟悉臨床手術操作代碼，目前仍存在相關專業人員匱乏，數據質量不高等相關問題。其次是監管方的智能監控水平不足，存在審核規則不清晰、與臨床診療相沖突、審核項目準確率不高等問題[16]。且大多地區監管機構并未充分發揮大數據的優勢，將工作重點放在事后拒付而非事前、事中的風險管控上，對于開具大處方、過度檢查、掛床住院等醫療違規行為的監管力度不到位。

4 討論與對策

DIP付費方式的實施為醫保基金的安全運行提供了重要保障。通過運用SWOT方法分析，雖然劣勢、威脅明顯存在，但優勢與機遇也很突出(見圖1)。各級醫療機構與醫保部門應根據自身發展現狀，充分利用內部優勢，抓住外部機遇，為DIP付費方式的實施提供有力支持。

圖1 實施DIP付費方式的SWOT分析矩陣

4.1 醫療機構層面

4.1.1 加強內部管理，發揮控費主動性

楊秀玲[17]在對稽核拒付現狀的研究中發現，廣西省某三甲醫院因為沒有嚴格執行物價收費標準或者超出醫保限定支付范圍拒付，所產生費用在拒付總額中占比高達60.79%，幾乎覆蓋該三甲醫院的全部臨床科室。由此可見，醫院未正確執行醫保政策，醫生醫保意識薄弱是造成醫保拒付的重要原因。因此，醫院首先應建立規范的醫保政策培訓機制，增強醫護人員對醫保政策學習的主動性和積極性，減少因不熟悉政策而導致的醫保扣費行為。其次，醫院應該健全完善的獎懲機制，將醫療保障的質控與績效相關聯，比如廣州市已經建立對違規醫療行為的警示與處罰機制，對違規行為產生的費用及時核減，形成對醫療服務過程的正確約束與合理制衡，提升醫護人員對醫保政策落實的積極性。

4.1.2 加強信息化建設，提升管理效率

相對于傳統的事后追責模式，醫院可通過建設院內醫保智能監控系統，進行診療全程化監控，從事前、事中對醫保違規行為進行預防和提醒，以有效減小醫護人員的工作壓力與負擔，進而提高管理效能。比如成都市于2014年啟動了醫保智能監控系統建設，通過審核引擎的應用對醫保費用清單進行實時的監控與審核，至2019年底，成都市醫保費用清單的監控審核明細達到27億條，所涉及到的申請撥付金額為392億元[18]。

4.2 醫保部門層面

4.2.1 完善病種分值設置，體現醫保公平性

醫療機構過度追求分值的行為可能會出現誘導醫療、分值貶值等現象的發生，會出現醫療服務質量下降和醫療資源濫用的情況。對于醫保部門而言，應當建立專業性的科學病種分值調整機制，發揮醫保部門、醫療機構以及第三方專業機構的協同作用，以多方參與、相互協同的方式形成合理的可接受的標準[19]。而不同等級的醫療機構之間，要進行支付系數的科學評估，在貫徹“同病同價”策略的同時，保障基層醫院的可持續發展。此外，調整專科醫院、民營醫院等不同類型醫療機構的系數，遏制三級醫院的“虹吸”效應，推進分級診療的發展。

4.2.2 加強智能化建設，發揮大數據優勢

面對醫療機構違規行為越來越隱蔽化、集團化的問題，監管部門要結合大數據技術，采取新手段與新方式致力于醫保監管效能的提升[20]。DIP付費方式的興起與發展，對于監管部門的數據處理能力與智能化建設能力提出了新要求，同時也是醫保監管走向智能化信息化的新機遇。大數據監測不僅能夠有效識別目前存在的騙保和違規行為——例如對醫保數據的清洗得到地區性的疾病譜，通過與反映并發癥、合并癥嚴重程度的CCI指數進行共同監測，可對高套病組等違規行為進行精準識別——還能夠為智能化監管提供新的方向，例如通過大數據對醫保基金運行情況進行預測分析，為政策制定和醫保金額撥付調整提供數據支撐。下一步可通過加強部門間數據共享，采集衛健、公安、藥監等多方數據，實現數據來源的多渠道化，充分發揮多維度數據的優勢，服務于醫保智能化監控，有效提升監管效能。

綜上所述，我國DIP付費方式在多地施行以來成效顯著，但仍存在分值設置不合理、監管難度大等問題。對此醫療機構需要加強內部管理、發揮控費主動性，加強信息化建設，提升管理效率；醫保部門需要完善病種分值設置、注重醫保公平，加強智能化建設、發揮大數據優勢。在精準確定DIP等級系數，強化醫療質量監管的同時，保證我國基本醫療保險制度的可持續運行，推動醫保管理的長遠化發展。