11-DRG付费大数据统计分析
drg疑点数据分析报告
DRG疑点数据分析报告引言医疗保健领域是一个充满复杂性和争议的行业，涉及着大量的数据和信息。
其中一个重要的数据分析领域是医疗诊断相关群（DRG）的数据分析。
DRG是一种用于对医疗费用进行分类和归集的方法，常用于医院的财务管理和优化。
然而，DRG系统在实践中仍存在一些疑点，本报告将对其中的疑点进行数据分析，并提出相应的解释和建议。
研究方法为了分析DRG系统中的疑点，我们收集了一份包含大量匿名病例的数据集。
该数据集包含了病人的个人信息、诊断编码、医疗费用等信息。
我们采用了以下方法对数据进行分析：1.数据清洗：对数据集进行清洗，去除缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。
2.数据可视化：通过使用数据可视化工具，如折线图、柱状图和饼图等，展示数据的分布和关系，帮助我们更好地理解数据。
3.数据统计：使用统计方法，如平均值、中位数和标准差等，描述数据的集中趋势和分散程度。
4.数据关联分析：通过关联分析方法，如相关系数和卡方检验，研究数据之间的相关性和依赖性。
疑点一：DRG编码的准确性在DRG系统中，准确的诊断编码是关键。
我们对数据集中的诊断编码进行了分析，发现了一些疑点：•多重编码：有些病例存在多个诊断编码，这可能导致对应多个DRG，进而对医疗费用的计算和统计造成影响。
•编码错误：在数据集中发现了一些常见的编码错误，如拼写错误或错误的编码选择，这可能会导致对应的DRG分类错误。
为解决这些问题，我们建议医院在录入和审核诊断编码时加强培训和质控，以确保编码的准确性和一致性。
疑点二：DRG分类与医疗费用关系我们对DRG分类和医疗费用之间的关系进行了分析。
我们找到了以下一些疑点：•同一DRG的医疗费用差异：在同一DRG下，不同病例的医疗费用可能存在较大差异。
这可能是因为不同患者的病情严重程度、并发症等因素导致的。
•不同DRG的医疗费用差异：不同DRG分类的病例之间的医疗费用也存在较大差异。
这可能是由于不同病情和治疗方式所致。
drg病例数据分析报告
DRG病例数据分析报告引言DRG（Diagnosis Related Group，诊断相关分组）是一种基于诊断、治疗和疾病的分类方法，广泛应用于医疗保健行业中，用于确定医疗服务的付费标准。
本报告旨在通过对DRG病例数据的分析，深入了解患者的就诊情况、医疗资源利用情况以及费用分布情况，为医疗机构的管理、决策提供参考。
数据概况本次分析使用的DRG病例数据来自ABC医院，包含了近一年的就诊记录。
该数据集共包含了1000个不同的DRG病例，每个病例包含了患者的基本信息（如年龄、性别）、主要诊断、治疗过程以及医疗费用等详细信息。
就诊情况分析不同年龄段的患者分布通过分析DRG病例数据中的患者年龄信息，我们可以看到不同年龄段的患者分布情况。
根据数据统计，18-30岁的年轻人占比最高，达到了30%，其次是31-45岁的中年人，占比为28%。
老年人（>65岁）的患者占比较低，仅占15%左右。
这个分布情况对医疗机构的资源规划和医疗服务的定位具有重要的参考价值。
常见疾病分析在DRG病例数据中，我们发现最常见的主要诊断疾病是呼吸系统疾病，占总样本的20%。
其次是循环系统疾病（18%）和泌尿系统疾病（15%）。
这些常见疾病对医疗资源的分配和医疗服务的设计有一定的指导意义。
医疗资源利用情况分析住院天数分析通过对DRG病例数据中的住院天数进行分析，我们可以了解患者在医院停留的平均时间以及长期住院的情况。
根据数据统计，患者的平均住院天数为10天，最长的住院记录达到了60天。
这些数据对医院的床位规划和护理资源的分配非常重要。
手术情况分析在DRG病例数据中，我们可以获得患者是否接受了手术治疗的信息。
根据数据统计，接受手术治疗的患者占总样本的40%，其中大部分手术为常见的手术类型，如阑尾切除、胆囊切除等。
这些数据可以为手术室的规划和手术资源的分配提供依据。
费用分布情况分析不同费用项目的占比通过对DRG病例数据中的费用项目进行统计，我们可以了解不同费用项目在患者就诊过程中的占比情况。
医院drg付费情况汇报
医院drg付费情况汇报医院DRG付费情况汇报。
近年来，医疗保健体系的改革不断深化，DRG（Diagnosis Related Groups，诊断相关分组）作为一种按病种进行付费的方式，逐渐在我国医疗体系中得到了广泛的应用。
本文将对我院医院DRG付费情况进行汇报，以便更好地了解和掌握医院的收入情况和医疗服务质量。
首先，我院自引入DRG付费以来，医疗费用的透明度得到了显著提高。
通过DRG付费，医院可以清晰地了解每种病种所产生的费用，有针对性地进行成本控制和医疗资源的合理配置，从而提高了医院的经济效益和管理水平。
其次，DRG付费也推动了医院的医疗质量提升。
在DRG付费的激励机制下，医院更加注重提高医疗服务的质量和效率，推动了医疗技术的进步和医疗流程的优化，提升了患者的就医体验和满意度。
另外，DRG付费还促进了医院内部各部门的协作与合作。
在DRG付费的模式下，医院各部门之间的协作更加紧密，医疗资源得以充分整合和利用，提高了医疗服务的综合效益，也为医院的可持续发展奠定了良好的基础。
然而，我们也要清醒地认识到，DRG付费模式下也存在一些问题和挑战。
例如，医院在DRG付费下可能面临着收入不稳定、成本控制难度大、医疗服务质量评价标准不一致等方面的挑战，需要我们进一步完善医院管理制度，提高医院的综合管理水平。
总的来说，我院在DRG付费模式下取得了一定的成绩，但也面临着一些困难和挑战。
我们将进一步加强对DRG付费模式的研究和应用，不断完善医院的管理制度，提高医院的综合管理水平，为医院的可持续发展和提高医疗服务质量而努力。
希望通过本次医院DRG付费情况的汇报，能够引起各位领导和同事们的重视，共同努力，推动医院的发展，提升医疗服务水平，为患者提供更好的医疗服务。
感谢各位领导和同事们的关注和支持！。
大数据赋能南平市CHS-DRG付费平台建设
2023年8月第26卷第16期中国管理信息化China Management InformationizationAug.,2023Vol.26,No.16大数据赋能南平市CHS-DRG付费平台建设许椿榕（福建省南平市医疗保障监测中心，福建南平353000）［摘 要］本次平台建设利用大数据技术，将病人年龄、疾病诊断、合并症、并发症、治疗方式和资源消耗等多维度信息作为疾病诊断相关分组（Diagnosis Related Groups,DRG）所需要的基础信息，遵循“临床特征相似、资源消耗相近”的原则进行分析、建模、计算、应用。
平台投入运行后，医保基金使用效率得到提高，对医疗行为和医保患者就医行为的管理更加精准，使医-保-患三方达成共识，有效推动医保支付方式改革发展，推进我国医疗保障事业不断向前发展。
［关键词］大数据；CHS-DRG；医保付费；南平市doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.16.029［中图分类号］F842.6；R197.1 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）16-0091-030 引 言2019年5月，国家医保局等四部门联合印发《关于印发按疾病诊断相关分组付费国家试点城市名单的通知》（医保发〔2019〕34号），提出“深化医保支付方式改革，加快推动疾病诊断相关分组（DRG）付费国家试点工作”，福建省南平市成为30个试点城市之一。
2019年10月，国家医疗保障局印发《关于印发疾病诊断相关分组（DRG）付费国家试点技术规范和分组方案的通知》（医保办发〔2019〕36号），正式公布了《国家医疗保障DRG分组与付费技术规范》（以下简称《技术规范》）和《国家医疗保障DRG（CHS-DRG）分组方案》（以下简称《分组方案》）。
2020年2月，《中共中央 国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》要求大力推进大数据应用，推广按疾病诊断相关分组付费［1］。
基于医疗大数据的DRGs分析
5. 医疗服务质量
低风险和中低风险病例住院死亡率
6. 综合医院技术全方面性 测评
缺失专业（医院在某个MDC上没有病例）和低分专 业数量（医院某MDC能力指数在全部医院排名后5位 ）
7. 医院危重病例救治能力评价
病例类型、疾病转归、综合评分、能力改变
8.临床重点专科评定
出院病例∑数(某、DDRRGG权数重量×、该病医例院组/该合D指R数G（病C例M数I）) 值、时间效率指
病例组合指数(CM数I、)=费用效率指数、低风险组死亡率
该医院/该学科病例数
基于医疗大数据的DRGs分析
总分=(产能得分×80%+效率得分×20%)×质量得 分
第21页
应用举例：服务广度和技术难度评价
1.2
病 例 组 1.1 合 指 1.0 数 值
0.9
K
0.8
二级综合医院平 均水平
0.7
三级综合医院平 均水平
第20页
DRGs医院评价指标
评定内容
对应指标
1. 医疗服务广度
DRG组数
2. 医疗服务整体技术难度 病例组合指数值（CMI值）
3. 同类疾病治疗费用
费用消耗指数（该医院该学科某个DRGs例均费用与 全市全部医院该学科该DRGs例均费用比值）
4. 同类疾病治疗时间
时间消耗指数（该医院该学科某个DRG平均住院日 与全市全部医院该学科该DRG平均住院日用比值）
0.2303 3343.89 3520.64 3695.88
1.2586 18274.51 19235.84 20198.15
0.4609 6692.13 7044.34 7396.57
基于医疗大数据的DRGs分析
第19页
DRG付费模式下医保基金监管机制探讨黄炜王绍辉
DRG付费模式下医保基金监管机制探讨黄炜王绍辉发布时间：2023-05-15T09:17:09.445Z 来源：《健康世界》2023年6期作者：黄炜王绍辉[导读] 我国全民基本医疗保险制度经过近三十年的发展靖江市中医院江苏省靖江市 214500摘要：我国全民基本医疗保险制度经过近三十年的发展，现已做到了医疗保障人口全覆盖，医疗保险待遇水平稳步提高。
医保基金巨大的资金储量同时也吸引着众多贪婪的目光。
欺诈骗取医保基金的案件在近年来屡禁不绝，性质十分恶劣。
因此维护基金安全已成为医保管理工作的首要任务，加强对医疗保障领域违法违规和欺诈骗保行为的监管和打击力度，以确保医保基金安全、高效、合理使用。
关键词：医疗保险；DRG付费模式；基金监管疾病诊断相关分类组（DiagnosisRelatedGroup，DRG）充分考量到政府、患者、医院等各个参与主体的利益需求，对促进医疗费用与医疗质量的平衡发展有着一定的促进作用，因此DRG已成为当前医保付费机制改革的重要发展方向[1]。
但在DRG模式下，医保资金的安全性也无法完全保证，本文就针对这一情况就DRG付费模式下医保基金监管机制进行探讨分析。
一、DRG支付监管面临的挑战1.1数据质量监管在DRG模式下，病例数和病例所属DRG的支付标准是决定医疗机构收入多少的关键。
医疗机构可能会在利益的诱惑下，进行高编码操作，浪费大量的医保基金。
医保基金监管工作首先应对病案数据质量加以监管，督促医疗机构执行正确编码操作并对此加以重点监管。
1.2欺诈行为监管医疗卫生领域的浪费、腐败和欺诈会使无效医疗事件频发。
医疗机构为保证盈利可能会主动进行欺诈骗保行为，如“分解住院”“低标入院”等行为。
DRG支付模式正亟需加强反欺诈监管措施，从而促进医疗服务质量的提升。
1.3费用控制监管DRG模式下医疗费用实行总额控费。
虽然总额控费可以保证医保基金的自然增长率，但需进行精细化管理才能让其发挥最大作用。
drg_分析报告
drg_分析报告随着医疗技术和服务的发展，医疗资源的配置和使用效率成为一个被广泛关注的话题。
因此，医疗费用的控制和医疗资源的合理使用变得愈发重要。
随着国际医疗支付方式的逐渐普及，医疗保险付费方式也在向诊疗相关费用组（DRG）支付方式转变。
DRG是一种按疾病进行分类并确定付费价格的方法，通过对医疗服务内容与费用的综合评估，将医疗服务以疾病为单位进行计算和统一付费。
在进行drg_分析之前，我们首先要了解DRG的分类方式。
DRG分类是根据病人的诊断、手术和医疗资源消耗情况进行的。
通常情况下，DRG分类的基本标准是病人的主要诊断和手术操作。
基于这些标准，将病人分为不同的DRG组，以便决定他们将如何被支付。
DRG分类的主要目的是建立一套相对公平、透明和可用于比较的医疗费用支付体系。
drg_分析的目的是评估患者的医疗费用与医疗资源的使用效率。
能够通过DRG分类收集到的病人的相关数据，可以帮助医院、医生和政府进行资源分配和医疗服务的改进。
通过对大量DRG分析的数据进行统计学和经济学的分析，可以更好地了解疾病的负担情况、医疗服务的质量和效果，并为制定政策和决策提供依据。
从医院的角度来看，drg_分析能够帮助他们评估各种医疗服务的收入和成本，有助于制定科学合理的医疗服务定价和优化医院管理。
对于医生来说，drg_分析可以帮助他们了解治疗不同疾病的费用和效果，从而为患者提供更好的医疗服务。
对于政府来说，drg_分析可以为他们提供有关卫生资源配置、医疗服务质量评估的参考。
然而，drg_分析也存在一些局限性。
首先，DRG分类仅是一种将疾病和医疗服务进行统一计算的方法，并不能完全反映患者特点、病情复杂性和治疗过程中的个体差异。
其次，drg_分析所依赖的数据质量和完整性也直接影响着分析结果的准确性和可靠性。
因此，在进行drg_分析时，我们必须对数据质量进行严格的把控和确保。
总之，drg_分析是一种有效的方法，通过对医疗费用和资源使用效率的评估，有助于实现医疗服务的优化和管理的科学决策。
DRG数据分析报告模板
DRG数据分析报告模板引言医院是一个拥有大量患者和医疗数据的场所，如何有效地利用这些数据来提高医疗服务质量和医院经济效益是一个重要的课题。
DRG（诊断相关分组）是一种以患者诊断和治疗信息为基础的分类方法，在医院管理和医保支付中得到广泛应用。
本报告旨在通过分析DRG数据来提供医院管理决策的参考。
数据收集为了进行数据分析，我们从XX医院的电子健康记录系统中收集了一年期间的DRG数据。
该数据包括患者的基本信息、入院诊断、手术和治疗信息、住院天数、费用等指标。
数据以电子表格的形式进行保存，便于后续的处理和分析。
数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗包括以下几个步骤：1.缺失值处理：查找并处理数据中的缺失值，可以选择删除缺失值或使用合适的填充方法进行填充。
为了保证分析结果的准确性，我们选择删除含有缺失值的记录。
2.异常值处理：查找并处理数据中的异常值，可以选择删除异常值或使用合适的处理方法进行处理。
异常值可能对分析结果产生较大干扰，因此需要进行处理。
3.数据格式转换：将数据中的特定字段转换为合适的格式，如将日期字段转换为时间格式，方便后续的时间序列分析。
清洗后的数据将作为后续分析的基础。
数据分析1. DRG分布分析首先，我们对DRG进行分析，了解各个DRG的分布情况。
通过绘制柱状图或饼图等可视化工具，我们可以直观地了解各个DRG的数量占比，从而为医院的战略决策提供依据。
2. DRG费用分析除了分析DRG的数量分布，我们还需要对各个DRG的费用进行分析。
通过计算各个DRG的平均费用、最高费用和最低费用，我们可以了解各个DRG的费用水平，从而为医院的费用管理和收入预测提供参考。
3. 入院诊断分析入院诊断是DRG分类的重要依据之一，对入院诊断进行分析可以帮助我们发现诊断疾病的分布规律和趋势。
通过绘制诊断疾病的柱状图或折线图，我们可以了解各个疾病的发病率和变化趋势，并据此做出相应的临床决策和资源调配。
drg_分析报告
drg_分析报告近年来，随着医疗技术的不断发展和人们对医疗服务质量的要求提高，医疗成本也逐渐增加。
为了更好地管理医疗资源、提高医疗效益，各国纷纷引入了医疗分组（Diagnosis-Related Group，简称DRG）制度。
DRG是一种按病种和治疗过程进行分类的方法，将患者按照相似的病情、治疗方式和医疗需求进行划分，从而实现对医疗服务的管理和支付。
在DRG制度下，医院根据患者的病情和治疗过程，将其归入相应的分组，然后根据分组所确定的价格获得相应的支付。
本次分析报告主要针对我国的DRG制度进行研究和分析。
首先，我们对我国DRG制度的发展历程进行了回顾。
我国最早在1994年引入了DRG制度，并在此基础上不断进行完善和调整。
目前，我国的DRG制度已经广泛应用于医院管理和医疗支付。
接着，我们分析了我国DRG制度的优势和不足之处。
首先，DRG制度能够推动医院提高医疗服务质量和效率，促进资源的合理配置。
其次，DRG制度能够提供患者选择医院的自由，增加了医院之间的竞争，促进了医疗服务的改进和创新。
然而，我国DRG制度也存在一些问题，如分组分类的准确性和公平性有待提高，支付标准的确定需要更加科学合理。
最后，我们提出了一些建议，以进一步完善我国的DRG制度。
首先，应加强对医疗机构的监管，确保分组分类的准确性和公平性。
其次，应建立科学合理的支付标准，充分考虑患者的实际需求和医院的实际情况。
此外，还应加强对DRG制度的宣传和培训，提高医务人员和患者对DRG制度的认识和理解。
总之，DRG制度是一种管理和支付医疗服务的有效方法，我国也在不断推进和完善这一制度。
通过本次分析报告，我们希望能够进一步了解我国DRG制度的现状和发展趋势，为提高我国医疗服务质量和效益做出贡献。
DRGDIP综合管理系统即分组器、事情控制、事中提醒、事后大数据分析、两定平台助手
事后分析（对于 已经结算，医保中心 已经拨付的患者进行 实际数据分析）。事 前用于预测，事后用 于医院大数据分析， 绩效考核，权重谈判 等。
全指标概念： HDDA把DRG统计 的所有指标集合定 义为全指标。
多维度分析： 包含科室、科组， DRG 组 、 医 师 、 医 师组等横向比、纵 向、 环比。
2021年11月26日，国家医保局发布《国家医疗保障局关于印发DRG/DIP 支付方式改革三年行动计划的通知》，计划2025年底，DRG/DIP支付方式覆盖所有符合条件 的开展住院服务的医疗机构。
2021年12月17日，国家医疗保障局发布《国家医疗保障局办公室关于印发DRG/DIP付费示范点名单的通知》。包含18个DRG示范点，12个DIP示范点，2个综合示范 点。
DRG付费国家医保政策支持
医疗保障疾病诊断相关分组细分组方案
2021年5月28日，国家医疗保障局发布《国家医疗保障疾病诊 断相关分组(CHS-DRG)分组方案（1.1版）》基于医保疾病诊 断和手术操作分类与代码2.0版)。
一、分组规则。 二、分组知识库。
三、MCC知识库。
四、CC知识库。
DRG分组器及事前控制、事中提醒功能
深化医改重点任务
大力推广家庭医生签约服务； 各级各类公立医院全面推开综合改革，建立纵向医 联体、医共体，控制医疗费用不合理增长； 健全基本医疗筹资和报销比例调整机制，全面推行 医保支付方式改革，实现符合转诊规定的异地就医住 院直接结算； 药品供应保障体系，加快推动医院门诊患者凭处方 到零售药店购药； 放宽社会办医准入要求，加强事中事后监管。
医生站
事中提醒：病案未 入组提示，患者费
用超支预警
病案室 清单质控提醒
医保办
医院drg数据分析报告
医院DRG数据分析报告引言医院DRG（Diagnosis Related Group）数据分析报告是对医院DRG数据进行深入分析和解读的一份报告。
DRG是一种由医疗保险机构用于识别和进行医疗费用支付的分类系统。
本报告将对医院的DRG数据进行详细的分析，以揭示医院的临床质量、经济效益和患者流向情况。
数据来源本次分析所使用的数据来源于医院的电子健康记录系统（EHR）。
医院的DRG 数据包含了各类疾病和手术在一定时期内的收治情况、费用明细以及患者基本信息等内容。
DRG统计分析DRG分类情况根据医院收治的疾病和手术类型，我们对DRG进行了分类统计。
结果显示，医院涵盖了多个DRG分类，其中以肿瘤、心血管和骨科等疾病类型最为常见。
这表明医院在多个领域具有较强的诊疗能力和丰富的临床资源。
DRG费用分析我们还对医院的DRG费用进行了深入分析。
以肿瘤病例为例，我们发现手术费用占比较高，说明医院在肿瘤手术方面有一定的优势。
而药品费用和床位费用则占总费用的较大比例，这可能与肿瘤治疗具有较长的周期和较高的费用有关。
DRG患者流向分析进一步分析DRG患者的流向情况，我们发现大部分患者在治疗结束后选择回家康复，而少部分患者需要转院或转入其他医院进行进一步治疗。
这反映了医院对患者的治疗效果和患者满意度的影响，同时也提醒医院在康复服务方面有进一步的提升空间。
DRG质量指标分析DRG平均住院日分析根据DRG数据，我们计算了每个DRG的平均住院日。
结果显示，不同疾病和手术类型的平均住院日存在差异。
通过与国际标准进行对比，我们发现一些DRG的平均住院日较长，可能存在不必要住院或延误出院的情况，医院可以通过一些措施来优化住院管理，加快患者出院，提高床位利用率。
DRG并发症率分析我们还对DRG病例中的并发症发生率进行了分析。
结果显示，部分DRG的并发症发生率较高，这可能与医院的临床操作和治疗方案有一定关系。
医院应加强对这些DRG病例的监测，优化治疗方案，减少并发症的发生。
DRGs付费的现状分析和探讨
DRGs付费的现状分析和探讨DRGs（Diagnosis Related Groups）是一种按疾病诊断相关的分组付费制度，是医疗保险制度中的一种重要支付方式。
该制度将相似临床和经济特征的病例进行分类，为医疗服务提供者提供统一的计费标准。
DRGs付费制度在全球范围内得到广泛应用，已成为医疗支付领域的热点话题。
本文将对DRGs付费的现状进行分析和探讨，以期为完善我国的医疗支付制度提供参考和借鉴。
一、DRGs付费的现状1. 国际发展情况DRGs付费制度最早起源于美国，随后在欧洲国家得到广泛应用。
美国的Medicare系统是最早引入DRGs付费制度的医疗保险计划之一，自1983年起开始实施。
目前，美国各州及欧洲国家均已将DRGs付费制度纳入其医疗保险体系，并不断进行改革和完善。
DRGs 付费制度的应用范围逐渐扩大，覆盖范围涵盖了医院住院、门诊手术、药物治疗等多个医疗服务领域。
2. 中国的应用情况我国自2002年开始在部分地区试行DRGs付费制度，旨在建立以病种为基础的医疗支付制度，提高医疗服务效率和质量。
目前，DRGs付费制度在北京、上海、广东等地已得到初步应用，部分医院对DRGs支付进行了探索和实践。
我国的DRGs付费制度尚处于起步阶段，存在着实施规范不统一、监管不到位、资源分配不公平等问题。
二、现存问题分析1. 实施规范不统一目前我国DRGs付费制度的实施标准尚未完全统一，不同地区和医疗机构对DRGs的分类标准、计算方法、付费政策等存在一定差异。
这种情况导致了DRGs付费制度的不稳定性和不可预测性，给医疗服务提供者和患者带来了一定的困扰。
2. 监管不到位在DRGs付费制度下，医疗服务提供者有一定的操纵空间，存在过度治疗、医疗欺诈等行为。
然而我国的监管制度尚不完善，对于这类问题的发现和处理还存在一定困难，给医疗支付制度带来了安全隐患。
3. 资源分配不公平由于我国医疗资源的不均衡分布，DRGs付费制度下存在一定程度的资源倾斜和公平性问题。
DRG系统报表解读PPT课件
費用Rsquare
值
預訂 導入 時程
導入 費用 占率 合計
282,358,654 0.73% 0 0 0.00% 0.3265
301,730,362 0.78% 0 0 0.00% 0.3035
2,492,269,983 6.45% 0 1,285,131,037 3.33% 1
0 0.00% 0.4414 95年 18.5% 1 2.00% 0.5769
Tw-DRG 3.0
188,283 15.4% 15,936,474,902 28.3%
註:以94年1-6月資料計算
.
資料來源:中央8健保局
DRG各版本解釋力分析
各種DRG版本
DRG數
*Medicare DRGs *RDRGs *AP-DRGs *APR-DRGs **Tw-DRGs V1.0 **Tw-DRGs V2.0 ***Tw-DRG V3.0 ***Tw-DRG V3.0(基本診療校正) **IR-DRGs V1.2
**李玉春(2005),全民健康保險住院病例組合採行ID-DRG之可行研究:利用健保
2001-2003年住院申報資料
.
***2005年1-6月住院申報資料統計
資料來源:中央9健保局
Tw-DRG導入時程規劃(1)
MDC
MDC24 多重外傷 MDC23 影響健康狀態之因素與需要其他醫療服務 MDC11 腎及尿道之疾病與疾患 MDC3 耳鼻喉及口腔之疾病與疾患 MDC13 女性生殖系統之疾病與疾患 MDC7 肝、膽系統或胰臟之疾病與疾患 PRE MDC4 呼吸系統之疾病與疾患 MDC9 皮膚、皮下組織及乳房之疾病與疾患 MDC15 新生兒與其他源於週產期病態之新生兒 MDC2 眼之疾病與疾患 MDC6 消化系統之疾病與疾患
DRGs付费方式的发展现状及应用条件分析
DRGs付费方式的发展现状及应用条件分析DRGs（Diagnostic Related Groups）是一种医疗付费方式，通过将患者按照诊断、治疗、疾病严重程度等因素进行分组，从而确定医疗保险的支付金额。
本文将对DRGs付费方式的发展现状进行分析，并探讨其应用条件。
1. 国外发展现状国外早在1983年就开始采用DRGs付费方式，目前已经得到了广泛应用。
美国、加拿大、澳大利亚等国家将DRGs作为主要的医疗付费方式，通过DRGs的应用，有效地控制了医疗费用的增长。
在欧洲，德国、瑞士、瑞典等国也普遍采用DRGs付费方式，实现了医疗费用的监管和控制。
一些发展中国家也开始尝试引入DRGs付费方式，以提高医疗服务的效率和质量。
1. 医疗机构的管理水平DRGs付费方式对医疗机构的管理水平要求较高。
医疗机构需要建立完善的病案管理系统，准确记录患者的诊断、治疗和病情变化等信息，以便进行DRGs的分类和计费。
医疗机构需要加强对临床路径的管理，提高医疗服务的规范性和协同性，确保患者得到优质的诊疗服务。
2. 信息化支持DRGs付费方式对信息化的支持要求较高。
医疗机构需要建立健全的信息系统，确保患者的诊断、治疗信息能够准确、及时地反映在系统中，以便进行DRGs的分类和计费。
医疗机构还需要建立与医保部门和医保支付系统的信息对接机制，以便实现DRGs付费方式的顺利推行和运行。
3. 医疗服务质量管理DRGs付费方式对医疗服务质量的要求较高。
医疗机构需要加强对医疗过程和结果的管理，提高医疗服务的质量和安全。
只有提供优质的医疗服务，才能获得相应的医疗费用报酬。
4. 医疗资源配置DRGs付费方式对医疗资源的配置要求较为合理。
医疗机构需要合理配置医疗资源，确保患者得到适宜的医疗服务，并在一定程度上控制医疗费用的增长。
DRGs付费方式是一种有效的医疗付费方式，可以有效地控制医疗费用的增长，提高医疗服务的效率和质量。
但DRGs付费方式的应用需要医疗机构具备较高的管理水平、信息化支持、医疗服务质量管理和医疗资源配置能力。
DRG数据分析报告模板
DRG数据分析报告模板1. 引言在医疗领域，DRG（Diagnosis-Related Group）是一种按疾病类型进行分类的支付制度。
通过对DRG数据进行分析，可以了解医疗机构的经济效益、病人疾病分布情况、住院时间等重要指标。
本报告旨在通过对DRG数据进行详细的分析和解读，为医疗管理决策提供参考。
2. 数据来源本报告所使用的数据共包括XX个医院的XX个月的DRG数据，涵盖了XX个疾病类型的住院病例。
数据来源于各医院的电子病案系统，其中包含了病历信息、费用明细、手术记录等内容。
3. 数据预处理为了保证数据的准确性和一致性，我们对原始数据进行了以下预处理步骤：•数据清洗：对数据中的缺失值、异常值进行处理，确保数据的完整性。
•编码转换：将数据中的文字描述转换成数值编码，便于后续的分析处理。
•格式调整：对数据格式进行调整，确保数据的一致性和可读性。
4. 数据概览对整个数据集进行概览分析，可以得到以下结论：•数据集中共有XXXX个病例，涵盖了XX个疾病类型。
•疾病类型A和B是最常见的两种疾病，分别占总样本的XX%和XX%。
•男性和女性病例数量相当，男性为XX%，女性为XX%。
5. 疾病分布分析针对不同的疾病类型，我们对住院病例进行了进一步的分析。
以下是对疾病类型A和B的分析结果：5.1 疾病A分析•疾病A的住院病例数量为XXXX，占总样本的XX%。
•疾病A的住院平均费用为XXXX元，平均住院天数为X天。
•疾病A的住院病例中，XX%需要进行手术治疗。
5.2 疾病B分析•疾病B的住院病例数量为XXXX，占总样本的XX%。
•疾病B的住院平均费用为XXXX元，平均住院天数为X天。
•疾病B的住院病例中，XX%需要进行手术治疗。
6. 费用分析对住院病例的费用进行分析，可以得到以下结论：•平均住院费用为XXXX元，其中药品费占比最高，为XX%。
•不同疾病类型的平均住院费用存在显著差异，疾病C的平均住院费用最高，为XXXX元。
DRG运行分析报告
DRG运行分析报告
报告日期：2023年3月1日
报告对象：XX医院
一、概述本报告是对XX医院最近一个月的DRG运行情况进行的分析，主要涉及DRG的分类情况、患者数量和费用支出情况、住院时间等方面的内容。
二、DRG分类情况本月共有230个患者符合DRG分类标准，其中根据诊断和手术操作等因素，被归类为以下9种DRG：DRG 101：心肌梗死DRG 127：心律失常和导管插入术DRG 140：肾结石手术DRG 177：胆囊切除术DRG 193：剖宫产DRG 201：白血病治疗DRG 233：大面积烧伤DRG 245：人工关节置换术DRG 301：慢性阻塞性肺病治疗其中，DRG 201、DRG 233和DRG 301的费用支出较高，为本月总费用的45%。
三、患者数量和费用支出情况本月共有230个患者入院，其中重症患者12例，占比5%。
平均住院时间为10.2天，其中ICU住院时间为2.5天。
总费用为XX万元，其中药品费用占比35%、医用耗材费用占比25%、检查检验费用占比20%、护理费用占比10%、手术费用占比5%。
四、住院时间情况
本月共有10例患者住院时间超过20天，其中5例患者为手术患者，5例患者为非手术患者。
住院时间超长的主要原因是手术后并发症和疾病治疗效果不佳。
五、结论与建议
本月DRG分类情况较为集中，其中部分DRG费用支出较高。
需要对这些DRG分类的患者的治疗和费用进行进一步的分析和优化。
住院时间过长的患者需要加强护理和治疗，防止并发症的发生，降低治疗费用和住院时间。
同时，医院可以加强费用监管和控制，提高医疗资源利用效率，减少不必要的费用开支，提高医院。
医院DRG月度数据分析
3. DRG付费下全院部分病组统计表二
DRG 编码
病种名称
例数
住院费用
次均费用
病组支付 标准
DRG支付 标准总额
总费用/ 支付标准
样板医院 次均费用
GF29 直肠其他手术
14
103649.3 6
7403.53
9687.49
135624.8 6
76.42%
9429.28
RU13
恶性增生性疾患的其他治疗,伴并发症或 合并症
28
172501.58
6160.77
7455.12
208743.3 6
82.64% 7843.72
GW19 食管炎、胃肠炎
26
96538.73
3713.03
4312.96
112136.9 6
86.09% 2895.21
DS19 平衡失调及听觉障碍
25
122966.33
4918.65
6574.02
164350.5 0
62991.40
125.44 %
5018.24
KS11 糖尿病,伴严重并发症或合并症
10 53215.97 5321.60 7522.68 75226.80 70.74% 4598.19
与样板医院次 均费用比值
-27.36%
51.21%
-8.39% -9.57% -73.13%
--62.51%
--
36.49% 13.59%
重症医 学科
康复医 学科
骨泌外 科
老年医 学科
内分泌 科
消化内 科
呼吸与 危重症 医学科
普胸肿 瘤外科
心肾内 科
脑病科
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机构代 号
平均住院日 平均住院日 例均费用均 例均费用标 医嘱与路径 均值（d） 标准差（d） 值（元） 准差（元） 一致的比例
医嘱与路
径差异比 例
A
6.63
2.28
6751.00
331.48
ห้องสมุดไป่ตู้89.80% 10.10%
B
4.96
1.63
6674.18
192.44
90.60%
9.40%
C
8.34
3.29
费用结构分析（IB49）
医院
手术治疗 费用
检查化验 费用
药品费用
耗材费用
其他费 用
A
6441
B
4847
5739 6058
10491 5255
107070
767
55272
733
医院
耗材
药品
A
多轴螺钉*8（64000）、人工骨 (纳艾康圆柱型 23*10*90 国 纳)*2（35000）
手术用药、抗生素、辅助用 药
• 上报国家试点监测所需指标 • 根据国家试点工作要求上报地方数据：本地细分组方
案、权重费率测算结果、实际结算数据等等
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DRG支付系统建设
• 医保外相关系统的改造
• 落地医保局各项业务编码标准 • 医院与医保之间的接口改造：结算清单、质控检查、
预分组、支付审核等等 • 医院结算流程改造：根据各地结算细则改造现有流程
国家医疗保障局CHS-DRG培训讲义
72.60
72.50
72.40
72.30
72.20
72.10
72.00
1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
CV
图2 裁剪后的费用RIV
RIV RRIIVV
RIV
RRIIVV
3344..0000
3333..5500
3333..0000
3322..5500
3322..0000
0.63
7820
0.64
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方案效能评估 II
1
10
4
8
2 3
5
1
6
9 7
2
3
5
6
8
4
7
9
10
RIV
方案效能评估 II
54.60
54.40
54.20
54.00
53.80
53.60
53.40
53.20
53.00
1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
CV
图1 未裁剪时的费用RIV
指标 I
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维度
指标
评价内容
产能 DRGs数量
治疗病例所覆盖病组范围
总权重数
住院服务总服务量（风险调整后）
病例组合指数(CMI)值 诊治病组结构的变化
效率 费用消耗指数
治疗同类疾病所花费的费用
时间消耗指数
治疗同类疾病所花费的时间
质量 低、中低风险死亡率 医疗服务安全 两周、30天再入院率 医疗服务质量
• 评价维度可以灵活配置，支持医联体、医院集团、单 个医院、医生
• 为医保诚信体系建设提供评价结果
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DRG支付系统建设
• 权重、费率的测算、模拟、谈判、公示
• 测算样本的管理、留痕、固化 • 权重测算、调整 • 费率测算、调整 • 不同权重、费率之下的模拟 • 为医疗机构的谈判提供数据支持 • 年度权重、费率的公示、确认、发布
指标 II
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维度
便利性 患者可负担性 供方可负担性 保方可负担性 数据质量 服务质量 服务经济性
政策目标
结局指标
结算方便
按病组结算率、结算时间
患者负担减轻
个人支付额
获益增加
项目费用与定额支付费用比较
基金支付平衡 结算信息真实完整准 确 避免服务不足
使用性价比高的服务
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谢谢！
材… • 药品、耗材结构：原研、仿制；微创、有创… • 服务结构：产能指标-效率指标-质量指标
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结构性指标的作用
• 医院的服务结构 • 现有的服务供给 • 地区的服务需求 • 服务购买的预算 • 服务需求的变化 • 病组权重的管理 • 支付价格的调整
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医保基金支付额
入组率
临床路径符合率 采购药使用率、仿制药、国产 耗材
指标 III
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关键指标
结局-正面 结局-负面
病案人才队伍的管理（能力 建设）
基金结余率
分解住院：人次人头比，门 诊人次人头
经办机构人才培养（能力建 设）
分级诊疗促进效果
住院转门诊
数据上传准确性（第三方要 有风险控制监测系统）
万向螺钉(07中标)_*4（27132）、 B 同种骨-松质骨块-(山西)(07中 手术用药
标)*1（3025.05）
流程性指标
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• 医疗服务流程：临床路径 • 经办流程、结算流程 • 方案维护、质量改进 ……
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临床路径分析
按照DRGs分组进行比较
DRG支付系统建设
• DRG分组服务
• 为结算提供实时的分组服务 • 为医疗机构提供预分组服务 • 为其他需求方提供分组服务
• 服务方式
• 批量：大量数据的批量分组 • 实时：少量数据的实时分组
• 服务内容仅限分组结果
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DRG支付系统建设
• 医疗服务绩效评价
• 为医保部门、医疗机构及其他需求方提供基于DRG的 医疗服务绩效评价服务
医院收益情况
低标准入院
基金支出增长幅度
每权重费用降低 服务不足(病人中长期预后)
参保人个人负担
医疗服务效率提高 高编
增加使用门诊数据评价 费用结构优化 多编
患者满意度
医院服务能力提高 分解收费
结构性指标
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• 基金结构：门急诊、住院；本市、省内、国内； • 年龄结构：在职，退休；老少、中青年； • 病组结构：保障病组、普通病组、监控病组… • 费用结构：医疗、医技、护理、管理、药品、耗
信息系统建设
国家医疗保障局CHS-DRG培训讲义
• 必须内容：结算清单采集、DRG分组服务、接口 改造和标准落地
• 改造当前系统
• 外挂必要服务
• 统筹安排，避免重复
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大数据统计分析
• 分组方案维护 • 权重费率测算 • 供需结构调整 • 优化资源配置 • 审核监管评价
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方案效能评估 I
CV
方案效能评估 I
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A-DRG
GS1
GS1
DRG
DRG名称
胃肠出血
GS11 胃肠出血伴MCC
GS13 胃肠出血伴CC
GS15 胃肠出血不伴MCC/CC
次均费用 CV
16342
0.76
21777
0.67
14670
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DRG支付系统建设及大数 据统计分析
卢铭
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DRG支付系统建设
• 结算清单采集系统
医院按照结算清单标准上报数据，清单内数据项使用 国家医保局出台的14项业务编码标准
• 采集方式
• 接口方式：在原有医保核心系统的信息通路之上，增 加扩展数据采集内容
3311..5500
3311..0000
11..00
00..99
00..88
00..77
00..66
00..55
CCVV
图3图未3 裁未剪裁时剪的时住的院住时院间时R间IVRIV
4488..5500 4488..0000 4477..5500 4477..0000 4466..5500 4466..0000 4455..5500
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DRG支付系统建设
• DRG支付审核
• 根据定额支付的特点建设审核功能 • 结算清单数据审核 • 费用超限支付审核 • 基于临床路径的智能审核 • 特例单一的结算审核
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DRG支付系统建设
• 国家试点监测指标、本地数据上报等辅助功能
国家医疗保障局CHS-DRG培训讲义
• 医保疾病诊断、手术操作分类与代码 • 医疗服务项目分类与代码 • 医保药品分类与代码 • 医保医用耗材分类与代码 • 医保结算清单 ……
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数据、系统、分析
• 积累标准、完整、准确的海量数据 • 形成多维度比对标准 • 利用成熟算法，形成大数据下的分析模型 • 监控医疗服务行为调整、供需变化 • 优化资源配置结构
11..00
00..99
00..88
00..77
00..66
00..55
CCVV
图图44 裁裁剪剪后后的的住住院院时时间间RRIIVV
数据裁剪
国家医疗保障局CHS-DRG培训讲义
在分组之后对每组数据采用四分位距(IQR)方法确 定限外数据(outlier)之后，进行裁剪形成总体样 本。 IQR公式：