腫瘤專科病例智能分組與規范化診療質控系統的構建與應用

[摘要]"目的"運用信息化質控管理工具，達到病例智能分組、診療過程規范化、醫療服務質量管理水平提升的效果。方法"利用AI智能識別分組病例，建立數據質控規則和流程，搭建病例智能分組與規范化診療質控管理系統，對系統應用后醫院運營的核心業績指標進行比較分析，規范化醫院診療管理，提升管理效能。結果"系統上線應用后，截至2023年6月30日，共上傳結算清單至國家平臺73"609人次，入組率達到99.23%，同比增長86.45%；醫療總費用同比增長6.55%，患者次均費用同比下降5.28%，費用消耗指數、時間消耗指數同比均大幅下降，藥耗占比、手術費用占比呈現不同程度下降；患者的平均住院天數同比下降1.62%，床日產出率同比增長102.36%；與2022年同期比較，醫療服務效率明顯提高。結論"病例智能分組與規范化診療質控管理系統的應用，能充分釋放臨床醫生編碼時間，規避漏編風險，提升編碼質控效率；賦能醫保管控，智能預警潛在超支風險，高效調控運營成本；建立多維度指標監測體系，實現對癥監測的全面覆蓋；為推動多科室深入協作，醫院診療規范化提供新的科學實踐依據。

[關鍵詞]"規范化診療；病例智能分組；醫療服務效率；醫療質量；腫瘤；

[中圖分類號]"R319；R197.32""""""[文獻標識碼]"A""""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2024.23.024

傳統的醫療系統，存在流程不規范、收費不透明、費用虛高等問題，不能滿足長期持續的健康保險報銷要求，無法準確評估醫療服務的質量和效率，影響患者就醫體驗以及醫療行業的健康發展。近年來，疾病診斷相關組支付因其收費標準規范、收費透明、費用合理等優勢，成為了醫療領域普遍應用的醫療服務收費模式。疾病診斷相關組（diagnosis"related"groups，DRG）世界公認的較為先進和科學的支付方式之一，是有效控制醫療費用不合理增長，建立公立醫院運行補償新機制，實現醫保患三方共贏和推進分級診療促進服務模式轉變的重要手段。

近年來，筆者醫院也面臨費用管控的問題，一直在尋求一種標準化的服務計費和管理方式，經綜合調研分析，決定搭建一套適合筆者醫院的病例智能分組與規范化診療質控管理系統，實現醫療質量規范化管理[1-3]。通過規范醫療實施路徑，減少不必要的醫療開支，規避不正當的醫療行為，構建醫院健康可持續發展的應對策略，對推動多科室深入協作，醫院診療規范化提供新的科學實踐依據。

1""系統建設分析

以解決醫院現存問題（流程不規范、收費不透明、費用虛高等）為導向，通過信息技術，建立病例智能分組與規范化診療質控管理系統“本系統”，主要分為3個階段來進行本系統的設計：①建立臨床數據質控系統，解決數據質量問題；②開展醫院智能分組支付測算，解決分組付費問題，進行盈虧對比分析；③多維度分析監測，推進規范化診療院內質控管理系統落地實施。

1.1""建立臨床數據質控系統

將數據質控前移，從源頭護航支付結果。主要完成以下內容：①診療過程實時質控與盈虧預判，形式到內涵質控（診斷查漏+手術查漏）；②病案端專業編碼缺陷糾錯，臨床溝通培訓；③風險病案排查，醫保結算清單質控；④建立院內數據質控模型，編碼知識圖譜。見圖1。

1.2""開展醫院智能分組支付測算

建立與本地醫保局相一致的支付測算平臺。主要完成以下內容：①筆者醫院DRG支付預判，模擬分組，編碼推薦；②基于本區域數據池建立標桿對比。③DRG分組付費分析，對DRG模型使用前后的盈虧進行對比分析[4-5]。

1.3""規范化診療院內質控管理系統流程設計

建立醫保申訴與成本管控體系；顆粒度細化至科室-醫師-病種的多維度指標分析監測；透視癥結，反哺深層管理與機制建立；建立以院長為中心的規范化診療院內質控管理工作組。主要完成以下內容：①醫保申訴，醫保管控；②搭建精細顆粒度的院內績效評價，對標確立醫院等級評審目標；③大數據支撐下的臨床路徑管控；④建立與支付方式改革相一致的薪酬績效分配體系；⑤關鍵指標追蹤管理，高效調控支付與績效運營。見圖2。

2""系統設計與實現

2.1""設計思路

圍繞3項主要工作進行病例智能分組與規范化診療質控管理系統的設計：病例智能分組方法設計、建立規范化四級質控流程、規范化診療院內質控管理流程設計。

2.1.1""病例智能分組方法設計""完備的醫學知識和智能化規則引擎是實現病例智能分組的核心模塊。首先獲取患者的病案數據與結算數據，利用AI技術自動獲取數據特征集（包括年齡、性別、住院時間、醫療總費用、主診斷、主手術操作級別和5d內轉院或死亡等），并利用裁剪算法對獲取的數據進行裁剪處理；然后按照主診斷分類（major"diagnostic"category，MDC）結合主要手術操作，進行細分獲得核心疾病診斷相關分組（adjacent"diagnosis"related"groups，ADRG）；在核心疾病診斷相關分組ADRG的基礎上結合并發癥、伴隨病將核心疾病診斷相關分組ADRG進一步細分成3組；在特征集中選擇核心特征因子，利用聚類算法分別對核心疾病診斷相關分組ADRG細分3組的病案數據進行聚類，若干類得到DRG；最后利用決策森林對聚類后的DRG進行處理，合并部分分組，獲得最終DRG分組推薦[6]。

腫瘤會持續增生，腫瘤患者在診療過程中需要長期監測，在選擇主診和主操作時需要對患者的歷次病歷調閱進行深入分析。特別是惡性腫瘤患者普遍年齡較大、體質較弱、慢性基礎性疾病較多，經外科手術治療或化療后免疫力下降，治療效果及預后效果不佳等等原因導致腫瘤患者中易出現高權重患者、時間費用超標人群、特殊病例等，這都將導致入組難度提升。以腫瘤專科常見乳腺惡性腫瘤為例，原來的診斷為乳腺惡性腫瘤，手術操作為靜脈注射化療藥物只能入歧義組；根據病例智能分組推薦，將診斷更改為：①手術后惡性腫瘤化學治療；""""②乳腺惡性腫瘤。手術操作改為靜脈注射化學藥物。

2.1.2""建立規范化四級質控流程""建立臨床醫生質控—科室質控專員質控—病案室質控—醫保科質控四級質控流程，實現質控的全面覆蓋，具體質控流程見圖3。

主要包括：①醫生端實時質控，根據病人診療過程的診斷、檢查、檢驗、手術情況，通過DRG智能編碼推薦，對DRG預分組與權重進行提示；通過與標桿值進行對比，提示并指導醫生用藥與耗材等費用管控；同時對“手術/診斷”編碼從形式到內涵進行質控提示，規避因“手術/診斷漏編、主要診斷選擇錯誤以及其他診斷多編導致的DRG支付損失”；還能對編碼缺陷智能提示，糾正關鍵軸心問題；對非編碼缺陷智能提示，從數據源頭保證首頁填全填準。②醫生填寫完病歷進行提交，到達科室質控專員質控階段，科室質控專員對整個科室的病歷質量進行把控，然后將病歷提交給病案室。③病案室編碼員檢查病案編碼，對存疑病案一鍵反饋臨床待查待辦，描述關鍵疑問。④最后是醫保科質控，醫保科進行風險病案排查，結算清單質控。首先根據常見風險病案庫對5類風險病案逐一排查，批量處理；然后根據醫保局提供的數據結構，自動生成醫保結算清單；保持與醫保局上報標準一致的質控原則，對醫保結算清單質控糾錯，對風險問題進行批注，形成風險清單；最后根據風險清單批注的問題及提示分析，對可能影響DRG分組的問題指派相關專業人員來解決處理；通過優化清單問題，持續跟蹤優化效果，進行統計分析，開展具體到科室的追蹤[8]。

2.1.3""規范化診療院內質控管理系統""規范化診療質控管理通過實時監測+質疑溝通，對潛在風險進行預警。根據所在地DRG結算規則，定位潛在問題病案和單議病案；根據二八定律，按照虧損對前20的病組排序，分輕重緩急對影響虧損最大的病組優先進行控費；通過核查可能存在主診斷與主手術不匹配、主診斷或主手術選擇錯誤的情況；核查“有手術收費入內科組”的病例，例如患者同時做了化療、靶向或免疫治療，但結算清單中主操作將靶向、免疫放在化療之前，DRG分組時錯誤進入靶向組、免疫組，造成醫院醫保基金虧損；又如對給予靜脈注射化療藥物的患者，漏填該操作為主要操作，導致誤入“RU1惡性增生性疾患化學及或靶向、生物治療”內科組[9]。最后篩選可申訴病案，建立院內醫保結算申訴反饋機制；對常見申訴原因提示，自動生成申訴報告[10]。

對關鍵指標追蹤管理，高效調控成本與績效運營。首先，根據醫保支付測算的結果，預測筆者醫院的整體盈虧情況，把握收支管控方向；對“虧損風險”較大的科室進行追蹤管理，明確規劃管控范圍；然后匯總醫院各項病種的平均費用，通過模擬點值，評估各個科室的虧損情況，指導臨床科室；如果結果差異不大，就維持現狀，如果超過實際發生的費用110%，就需要設定控費方案（主要是從耗材、藥品等方面著手）；根據各個科室的收入變化情況，來定點主要集中科室，重點加大力度管控這些收入變化大的科室；對收入變化進行持續性監測，把控院內管理整體成效。

通過監測筆者醫院服務能力指標[病例組合指數（case"mix"index，CMI），DRG組數，已開展MDC種類]，比對行業標桿值，明確醫院整體能力水平在行業的位置；監測全院各個科室指標（CMI值、DRG組數、時間消耗指數、費用消耗指數、低風險組死亡率等），導向科室差異化發展策略；縱覽全院整體的5個DRG核心指標在行業分布情況，來定位醫院發展管控空間，建立以院長為中心的規范化診療院內質控管理工作組[11]。

2.2""技術架構

系統的總體架構分為數據庫層、數據處理層、功能層、和用戶層，見圖4。

2.2.1""數據庫層""系統采用B/S架構，主要采用前后端分離技術，前端負責頁面展現和用戶交互，后端負責處理業務邏輯，兩者側重點不一樣，有利于前后端各自開發體系僅關注自己的重點，有利于解決前后端職責不清的問題，解決頁面難以維護的弊端，更加關注組件性能優化響應用戶需求，有助于項目高效，互不干擾的完成。患者數據采集對接醫院醫院信息系統（hospital"information"system，HIS）

實驗室信息系統（laboratory"information"system，LIS）、電子病歷等系統，以建立準確的患者檔案，使用Oracle進行數據存儲。

2.2.2""數據處理層""原數據是驅動決策的基礎，數據來源越全面，標桿庫建立越全面。采用ETL數據治理對過去3年數據清洗分析，對比本地標桿，建立筆者醫院的多角度基礎標桿庫，供質控各階段目標對比，透視差距。對常見編碼缺陷進行收集，建立編碼缺陷庫；對5類常見風險病案（歧義病案、編碼未識別病案、費用極高病案、費用極低病案、低風險組死亡病案）收集分析，建立風險病案庫。

2.2.3""功能層""包括基礎數據維護、病例數據質控、病例智能分組、病例費用分析、多維指標分析、醫保質控管理、用戶角色管理、管理機制建立等功能。

2.2.4""用戶層""包括臨床科室（醫生、質控員端）、病案室質控端、醫保科質控端和管理層決策管理端，通過分層分域管理機制實現權限管控和信息安全保障。

3""建設成效與應用分析

針對醫院存在的流程不規范、收費不透明、費用虛高等帶來的一系列問題，從醫療服務能力、醫療效率以及醫療安全等多維度進行監測和提升。通過實時質控診療過程，有效提升腫瘤病人的入組率，從而提高醫療服務效率，確保診療過程更加安全。同時，實施多維度的指標監測有效提升醫保管控能力，精準預警潛在的“虧損”，在保障醫療質量的前提下，有效控制醫療成本。

筆者醫院在2023年1月份開始正式上線本系統，截至2023年06月30日共上傳清單73"609人次。2023年1月至2023年6月住院總費用為107"384.82萬元，基本統籌支出39"456.54萬元，經測算DRG支付費用為45"373.58萬元，預計盈利4411.37萬元。住院次均費用為14"594.69元，CMI值為1.45。通過對系統上線前后同時段醫療服務能力、醫療效率、醫療安全維度的比較，發現本系統上線后，病例入組率、平均住院天數等都有了明顯改進，患者的醫療費用、次均費用、藥占比以及耗占比都有不同程度的下降。

3.1""診療過程實時質控，有效提升腫瘤病人入組率

腫瘤患者在診療過程中需要長期監測，特別是惡性腫瘤患者普遍年齡較大、體質較弱、慢性基礎性疾病較多，經外科手術治療或化療后免疫力下降，治療效果及預后效果不佳等原因易出現高權重患者、時間費用超標人群、特殊病例等，入組難度提升。本系統上線后，通過診療過程實時質控，運用智能分組技術推薦入組，（以腫瘤專科常見乳腺惡性腫瘤為例，原來的診斷為乳腺惡性腫瘤，手術操作為靜脈注射化療藥物只能入歧義組；根據病例智能分組推薦，將診斷更改為①手術后惡性腫瘤化學治療，②乳腺惡性腫瘤，手術操作改為靜脈注射化學藥物，就能入組RE1惡性增生性疾患的化學治療和/或其他治療。）歧義組和無法入組數量明顯得到改善。

同時在DRG結算患者增加7.71%的情況下，2023年上半年正常入組73042人次，入組率達到99.23%，同比增長86.45%；DRG組數增加為379組，同比增長12.80%；CMI值雖有所下降，但總權重同比提升114.30%。

3.2""提升醫療服務效率，讓診療更安全

本系統上線，醫院通過數據的分析和對比，不斷優化就診流程，進行一系列措施的改進與實施，使臨床科室、醫技科室的工作人員都有了成本效益意識，服務意識變被動為主動，醫療服務效率得到了促進和提升。

2023年上半年醫療總費用同比增長6.55%，總盈虧同比增長152.52%，患者次均費用同比下降5.28%；費用消耗指數、時間消耗指數同比均大幅下降，藥耗占比、手術費用占比呈現不同程度下降；患者的平均住院天數同比下降1.62%，但床日產出率同比增長102.36%。同時通過各風險組的病例死亡死亡率分析，本系統能保證更好的醫療安全。

3.3""多維度指標監測，有效提升醫保管控能力，精準預警潛在“虧損”

本系統上線后，能從全院-科室-醫生-DRG病組4個層面實時監測，精準預警潛在DRG支付風險。通過醫院當期盈虧將風險拆解至風險病案，指導追蹤；通過科室當期盈虧對各個科室盈虧情況一目了然，提前對潛在“虧損”進行風險預警；根據醫生盈虧數據制定差異化的醫生成本管控能力培養策略，將有實力醫生重點培養為科室標桿，帶動低效醫生；通過DRG病組盈虧分析，優先管控差距值較大的病組。見表1、表2。

病例智能分組與規范化診療質控管理系統的搭建與應用，構建了筆者醫院健康可持續發展模式，解決了筆者醫院目前醫保管控難題。提升了編碼質控效率，有效提升了入組率；規避了不正當的醫療行為，提升了醫療服務效率，讓診療更安全；減少了不必要的醫療開支，能夠高效調控運營成本。為推動多科室深入協作，規范醫院診療，提高醫院管理效能提供了新的科學實踐依據。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

[參考文獻]

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