DRGs的發(fā)展和病例組合中的問題

目錄 引言1研究背景2研究目的和意義2DRGs的概念及其研究進展3DRGs的概念5DRGs的研究進展6摘要為了提高我國醫(yī)療資源的利用率，降低經(jīng)濟壓力，我國引進了DRGs系統(tǒng)，引進后的第一步就是本土化、地方化，目前本土化的病例分組研究中主要采用決策樹模型.。目的:對以決策樹為分類模型的病例組合研究中出現(xiàn)的問題進行探討，以期為DRGs后續(xù)的研究提供參考。關(guān)鍵字：疾病診斷相關(guān)分組；現(xiàn)狀；病例組合AbstractInordertoimprovetheutilizationrateofmedicalresourcesinourcountryandreduceeconomicpressure,ChinahasintroducedtheDRGssystem.Thefirststepaftertheintroductionislocalization.Atpresent,thelocalizedcasegroupingresearchmainlyadoptsthedecisiontreemodel.Objective:Thispaperdiscussestheproblemsinthecasecombinationstudyusingdecisiontreeasaclassificationmodel,inordertoprovideareferenceforthesubsequentresearchofDRGs.Keywords：DiagnosisRelatedGroups;Status;Casemix引言研究背景隨著全球經(jīng)濟、社會、文化等各方面的快速發(fā)展，人們的消費行為和消費理念與過去相比發(fā)生了巨大的變化，公眾對自身健康的關(guān)注度漸漸提高，在醫(yī)療健康方面的要求也越來越高，醫(yī)療費用不斷提高占國民生產(chǎn)總值（GrossNationalProducts,GNP）的比重節(jié)節(jié)攀升，其增長速度超過了國內(nèi)生產(chǎn)總值和物價指數(shù)的增速，以美國為首為尋求解決辦法，引進了DRGs預(yù)付費模式[1]。經(jīng)過證實，DRGs預(yù)付費模式能夠協(xié)調(diào)政府，患者等多方利益相關(guān)者的利益，降低各方的壓力。同時，我國醫(yī)院一直采用按項目付費的模式，在治療途中，由于醫(yī)患雙方信息的不對稱，常發(fā)生誘導(dǎo)消費的行為，導(dǎo)致人們需要承受愈來愈重的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)，并由此產(chǎn)生了許多問題。面對這種情況，我國的學(xué)者根據(jù)國外的成功經(jīng)驗引進DRGs，為節(jié)約國家醫(yī)療資源，降低經(jīng)濟壓力獻言獻策[2]。經(jīng)文獻研究證實我國DRGs的研究可以大致分為三個階段，第一階段為2000—2004年，此時DRGs的相關(guān)研究較為零星分散，不存在系統(tǒng)的研究；第2階段在2005—2013年，該時期DRGs的相關(guān)研究出現(xiàn)波動，整體呈緩慢增長的趨勢；2014—2018年為第3階段，DRGs的相關(guān)研究相較前一階段明顯增加，但仍不穩(wěn)定。這三個階段的劃分與2004年出臺BJ-DRGs系統(tǒng)與2014年建立CN-DRGs系統(tǒng)的實際情況相一致，表明DRGs的相關(guān)研究與實際應(yīng)用需要關(guān)系緊密[3]。目前，國家頒布CHS-DRG分組方案，并要求各試點城市根據(jù)本地實際數(shù)據(jù)，在確保國家版ADRG統(tǒng)一的基礎(chǔ)上，形成本地的DRG分組，所以未來會出現(xiàn)很多關(guān)于DRG分組的研究。研究目的和意義國內(nèi)對DRGs的研究仍處于探索和試行階段，因我國還是發(fā)展中國家與美國等發(fā)達國家相比在人口分布，發(fā)展水平，衛(wèi)生資源等方面都存在差異，并且我國不同地區(qū)間的醫(yī)療條件和醫(yī)療資源差距極大，直接照搬他國DRGs會產(chǎn)生很多問題，所以本土化顯得尤為重要。目前本土化的病例分組研究中主要采用決策樹模型，其他模型的使用相對較少。本文對采用決策樹為分類模型的病例組合研究中出現(xiàn)的問題進行探討，以期為DRGs后續(xù)的研究提供參考。DRGs的概念及其研究進展DRGs的概念DRGs即DiagnosisRelatedGroups，即疾病診斷相關(guān)分組。目前國外或國內(nèi)對病例組合都沒有一個統(tǒng)一的概念。美國官方認(rèn)可的病例組合方案DRGs手冊中對病例組合模型的定義如下[4]:病例組合是指一些相互有區(qū)別但又有聯(lián)系的病人各方面特征的歸類分組；這些特征主要包括病人病情、疾病預(yù)后、治療難度、治療必要性及醫(yī)療資源消耗強度等5個方面。而且這五方面特征的含義也有很嚴(yán)格的定義:一、病人病情是指特定病種病人其身體功能喪失和死亡的相對風(fēng)險；二、疾病預(yù)后是指疾病可能導(dǎo)致的結(jié)果，包括有病情的惡化、好轉(zhuǎn)與復(fù)發(fā)及病人的病后壽命；三、治療難度是指醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)治療處理特定病種病人的難易度，若病人患病癥狀不典型以及需要進行復(fù)雜、高難度手術(shù)或嚴(yán)密監(jiān)護，治療難度就隨之增大；四、治療必要性是指在不給予即時、連續(xù)的治理措施時，病情產(chǎn)生惡化的可能性；五、醫(yī)療資源消耗強度是指病人在診斷、治療及住院過程中所使用的醫(yī)療服務(wù)的種類與相對數(shù)量。對這5個方面的側(cè)重不同，即選擇的分組軸心不同，分組變量的種類和數(shù)量不同，就是各種病例組合之間的區(qū)別之處。DRGs的研究進展國外研究進展美國從二十世紀(jì)七十年代末開始研究DRGs系統(tǒng)至今一共發(fā)展了六代DRGs系統(tǒng)，分別是醫(yī)療保險DRGs（MedicareDRGs）、改良DRGs（RefinedDRGs）、全患者DRGs（AllPatientDRGs）、嚴(yán)重程度DRGs（SeverityDRGs）、改良的全患者DRGs（AllPatientRefinedDRGs）、改良的國際化DRGs（InternationalRefinedDRGs）。到第六代改良的國際化DRGs（InternationalRefinedDRGs），美國為了克服DRGs在不同國家因為采用了不同疾病分類編碼導(dǎo)致結(jié)果無法比較的問題，又基于第三代和第五代DRGs系統(tǒng)進行改造升級，讓各個國家在使用自己國家疾病診斷編碼的同時，也可以比較各國間的DRGs結(jié)果，升級后形成了992個DRGs組[5-7]。鑒于DRGs系統(tǒng)在實際運用中產(chǎn)生了良好的效果，全球各地區(qū)，國家都陸續(xù)引入了DRGs系統(tǒng)。在2003年，全球有超過25個發(fā)達國家應(yīng)用DRGs[8]；2013年，WHO報道有12個中低收入國家擁有基于DRGs的支付系統(tǒng)，還有其他的17個國家處于探索階段，據(jù)此估計目前超過40個國家在不同的領(lǐng)域應(yīng)用了DRGs系統(tǒng)[9]。在各個國家應(yīng)用該套系統(tǒng)時，各國家間的醫(yī)療服務(wù)能力各不相同，由此產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)也各有差異，很難直接套用該套系統(tǒng)，需要根據(jù)本國的具體實際情況進行本土化，因此產(chǎn)生了很多不同版本的DRG分組器，例如澳大利亞的AR-DRGs，澳大利亞從1988年開始引入美國的DRGs，到1991年成立委員會專門負(fù)責(zé)研究病例組合，推出了符合本國國情的DRGs版本--AN-DRGs，一共分為527個分組，之后又相繼推出了新的版本，到2015年德國根據(jù)ICD-10改進的AR-DRGs發(fā)展到第八版[10-11]；德國的G-DRGs起步較晚，通過研究美國和澳大利亞版本的DRGs系統(tǒng)，2000年研發(fā)出第一版符合德國特色的DRGs系統(tǒng)，到2007年德國全面實施DRG付費制度，發(fā)展至2015年版本的G-DRG共包含了1152個DRG組[12-13]；還有加拿大，葡萄牙、瑞典、挪威等歐洲國家，也都紛紛引進美國的DRGs系統(tǒng)。國內(nèi)研究進展二十世紀(jì)八十年代末期，我國在北京地區(qū)最先開始了對DRGs的研究，由黃慧等人收集了北京地區(qū)10家三級綜合性醫(yī)院共10萬份病例進行研究，并且研究證實對北京地區(qū)三級醫(yī)院病例的DRG分組是有效的，對醫(yī)院得評估也是合理的[14]。到了本世紀(jì)初，隨著我國覆蓋全民的社會醫(yī)療保障制度的建立，對于科學(xué)付費方法提出了更高的要求，2004年北京再次組織團隊進行研究，在2008年的時候研究出適合北京市特點的DRG版本，稱為BJ-DRGs，并在醫(yī)院的實際應(yīng)用中得到了良好的效果，到了2013年，北京市組織多學(xué)科專家在2008版BJ-DRG的基礎(chǔ)上進行了新的修訂和論證，開發(fā)出了2014版BJ-DRG。2015年再次以2014版BJ-DRG為基礎(chǔ)，與全國十五個省市合作，第一次開發(fā)出了符合我國國情DRGs方案，稱為CN-DRG2014版，到2016版增至787個分組。另外還有云南、天津等不用的地區(qū)通過對自己地區(qū)不同的疾病的研究，為我國DRGs后續(xù)的研究和發(fā)展積累寶貴的經(jīng)驗和有價值的參考[15,16]。隨著近年醫(yī)保改革，醫(yī)療費用的壓力越來越重，對于DRGs的推廣和應(yīng)用的需求也越來越急迫，2019年有國內(nèi)應(yīng)用范圍最廣、權(quán)威性最高的BJ-DRG、CN-DRG、CR-DRG、C-DRG等4個DRG版本的核心專家親自操刀，實現(xiàn)了對各大版本的融合，推出了第一部國家級的以實現(xiàn)醫(yī)保DRG付費為目標(biāo)編制的DRG--CHS-DRG，共包括了376組。病例組合中的問題病例組合的一般技術(shù)路徑圖SEQ圖表\*ARABIC1病例組合的一般技術(shù)路徑分析數(shù)據(jù)查閱文獻從系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)篩選整理數(shù)據(jù)病例組合模型建立影響因素分析描述性分析制定費用標(biāo)準(zhǔn)收集研究病種的相關(guān)文獻資料以及數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗，篩掉異常值以及不符合條件的值，剔除掉居民消費價格指數(shù)（ConsumerPriceIndex，CPI）對當(dāng)年居民消費的影響；將影響住院費用的因素分為內(nèi)部和外部兩種，對于該疾病患者住院費用以及內(nèi)部構(gòu)成情況，相關(guān)文獻一般采用描述性統(tǒng)計，t檢驗，結(jié)構(gòu)變動度法，單因素方差分析,灰色關(guān)聯(lián)度等分析方法進行分析，對于該疾病患者住院費用的外部因素則通過圖SEQ圖表\*ARABIC1病例組合的一般技術(shù)路徑分析數(shù)據(jù)查閱文獻從系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)篩選整理數(shù)據(jù)病例組合模型建立影響因素分析描述性分析制定費用標(biāo)準(zhǔn)病例組合研究中需要注意的問題我國有關(guān)病例組合研究的技術(shù)路徑大致相同，雖然在分組時確定影響因素的統(tǒng)計學(xué)算法有所不同，但是對整個分組的影響還是較小的，需要注意的關(guān)鍵問題還在于以下幾點：病案首頁的填寫質(zhì)量問題根據(jù)DRG分組的原理，病案首頁數(shù)據(jù)對DRG分組的研究是極其重要的，病案首頁填寫的好壞往往決定了DRG的分組是不是合理。目前我國的病案首頁還存在一些問題，一個是病案首頁項目的設(shè)置要滿足DRGs的要求還需要完善的空間，另一個是不同地區(qū)醫(yī)院間病案首頁質(zhì)量參差不齊，錯填、漏填現(xiàn)象比較多，還有一個是各地醫(yī)院編碼人員的水平參差不齊，通過ICD的編碼規(guī)則對疾病診斷和手術(shù)編碼，由DRG分組原理了解疾病診斷和手術(shù)編碼對DRG的分組其關(guān)鍵作用，編碼的正確與否直接關(guān)系到診斷分類是否準(zhǔn)確。雖然目前公立醫(yī)院病案編碼行業(yè)正在建設(shè)，并逐步規(guī)范化培訓(xùn)，但我國病案編碼人員仍屬于邊緣性人才，被關(guān)注度也不如臨床醫(yī)師、護理人員、醫(yī)技藥檢人員，同時，疾病編碼員成長基本上是依靠日積月累，師傅帶徒弟的個人經(jīng)驗帶教模式[25]。行業(yè)內(nèi)普遍存在的現(xiàn)狀是：許多公立醫(yī)院疾病編碼人員多是由不愿意或因疾病、資質(zhì)等受限制無法承擔(dān)臨床一線工作的臨床醫(yī)護人員或醫(yī)技人員轉(zhuǎn)崗而來，年齡普遍偏大，中級以上職稱只占極少數(shù)，大專以上學(xué)歷更是微乎其微，這些人員普遍缺少繼續(xù)學(xué)習(xí)和專研的精神和熱情，缺乏工作的積極性和主動性。住院費用的成本核算問題國外有著先進和比較完善的信息系統(tǒng)，對DGRs預(yù)付費模式中的醫(yī)療成本有著嚴(yán)格科學(xué)的核算方法，所以能夠制定合理的付費標(biāo)準(zhǔn)。其中以美國和德國最具代表性，美國從1979年開始進行測算，最終在2001年美國醫(yī)療保險與救助服務(wù)中心（ＣＭＳ）公布成本核算模型，德國對DRGs付費模式的探索比美國晚，但其在2000年至2007年八年的時間就根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)公布了可以在全國統(tǒng)一實施的成本核算標(biāo)準(zhǔn)。而我國也有學(xué)者分析了國外的成功經(jīng)驗，根據(jù)我國的實際情況進行了探討，但是到目前對DRGs成本核算方面的定量研究還較少，各醫(yī)院還沒有真正建立一個完善健全的成本核算體系和成本核算方法，所以各醫(yī)院還無法以實際消耗的成本計算每個疾病分組的實際費用，從而建立每個疾病的費用標(biāo)準(zhǔn)，然而DRG作為一種付費方法，需要把每個疾病分組的費用能夠精準(zhǔn)計算出來，但由于我國目前仍未建立一個完善的成本核算體系和標(biāo)準(zhǔn)的成本核算方法，所以我國的相關(guān)研究多是用醫(yī)療費用去代替醫(yī)療消耗成本，雖然這樣計算出的DRG付費標(biāo)準(zhǔn)比較接近實際成本，但卻不能完全反映出真實成本，與真實成本之間還存在誤差，還需要調(diào)整，所以應(yīng)逐步建立適用于DRG的成本核算體系，這樣既能有效的控制醫(yī)療費用上漲，又能使醫(yī)療消耗得到合理補償[17]。DRGs分組模型的選擇問題數(shù)據(jù)挖掘（datamining）的概念一般常見為從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示隱含的、先進而未知的，潛在有用信息的頻繁過程。就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的人們事先不知道但又是潛在有用的信息和知識的過程[26]。目前，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)在社會的許多領(lǐng)域有了很好的應(yīng)用，并產(chǎn)生了一定的效益。決策樹屬于數(shù)據(jù)挖掘中的一種分類算法，決策樹模型包括ID3、C4.5、C5.0、AID、CART、CHAID、E-CHAID、SLIQ等不同的算法，目前在病例組合的研究中最常見的DRGs分組器就是決策樹模型，其中最常見的決策樹算法有四種，分別為自動交互檢測法（AID），卡方自動交互檢測法（CHAID）、窮盡卡方自動交互檢測法（E-CHAID）和分類與回歸樹算法（CART）[17-24]，這四種算法在實際使用中各有所長。在使用決策樹模型的過程中有最重要的兩個問題，一個是如何找出最關(guān)鍵、最有效的的影響因素進行分支，二是決策樹生長條件的設(shè)置，在什么條件下結(jié)束樹的增長，什么時候進行樹剪枝。決策樹模型的擬合能力是有極限的，往往新組成的DRGs分組，對其分組數(shù)據(jù)的效果較好，但在新數(shù)據(jù)的擬合效果上，推廣泛化上還存在優(yōu)化的空間。隨著機器學(xué)習(xí)算法模型的發(fā)展，出現(xiàn)了如隨機森林等新的集成算法，隨機森林是根據(jù)多棵樹模型的評估后組合建成，研究證實隨機森林在泛化誤差上優(yōu)于決策樹，有著更好的泛化能力，有助于對沒有能力做DRGs地方化的醫(yī)院更好的使用DRG分組，提高醫(yī)院的競爭力。小結(jié)綜上所述，目前我國的DRGs系統(tǒng)還處在一個探索的階段，在病例組合方面還存在許多的問題，想要病例組合得出的分組有更好的效果，能在更多的醫(yī)院得到應(yīng)用，應(yīng)該做好從下面幾點入手：提高醫(yī)院的信息化建設(shè)病例組合研究的結(jié)果是由它研究數(shù)據(jù)決定的，在大數(shù)據(jù)的背景下，建好一個醫(yī)院的信息系統(tǒng)，提高一個醫(yī)院的信息化水平，是研究者可以得到更標(biāo)準(zhǔn)、更全面的數(shù)據(jù)，對于病例組合的研究幫助是極大的，數(shù)據(jù)越全面，得到的DRG分組所覆蓋的面越廣。針對醫(yī)療數(shù)據(jù)開發(fā)新的算法醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)跟其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)相比更加復(fù)雜，雖然數(shù)據(jù)挖掘的算法在其他領(lǐng)域得到一些成效，但要在醫(yī)療領(lǐng)域獲得成效還需要一段路要走。醫(yī)院與生命相關(guān)的特點，注定要求算法的表現(xiàn)得極好，否則會給患者帶來極大的傷害，而目前的算法離這個還一定的距離，需要不斷的研究。不同算法模型對比采用決策樹進行DRG分組是簡化后的分組方法，對于不用病種的分類不同的模型會有不同的表現(xiàn)，不存在哪一個模型分出的組是絕對最好的，而有些醫(yī)院是沒有能力進行分組，如果貿(mào)然采用一般的DRGs，可能不僅沒有作用，反而會破壞醫(yī)院和患者的利益，所以對于有能力并正在研究DRG分組的醫(yī)院，應(yīng)該重點關(guān)注分組的泛化能力，充分發(fā)揮DRG分組的作用，提高醫(yī)療資源的利用能力，得到一個“醫(yī)-保-患”三方共贏的局面。

參考文獻[1]袁希.沈陽市某醫(yī)院城鎮(zhèn)職工醫(yī)?；颊咦≡嘿M用及影響因素分析[D].吉林:吉林大學(xué),2016.[3]黃烈雨,洪寶林,高雅.中國疾病診斷相關(guān)分組研究的文獻計量分析[J].數(shù)據(jù)分析利用,2019,16(6):767-771.[2]彭偉彬.基于通徑分析和決策樹模型的異位妊娠手術(shù)患者病例組合研究[D].廣州:廣州醫(yī)科大學(xué),2018.[4]RichardF.Aveill.AllPatientDiagnosisRelatedGroupsDefinitionManual.Versions8.0.3MHealthInformationSystems,1992.[5]張翼飛，李志強，李躍軍等.疾病診斷相關(guān)組在醫(yī)院績效評價中的應(yīng)用探討[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進展，2014，14(18)：3563-3566.[6]GoldfieldN.Theevolutionofdiagnosis-relatedgroups(DRGs):fromitsbeginningsincase-mixandresourceusetheory,toitsimplementationforpaymentandnowforitscurrentutilizationforqualitywithinandoutsidethehospital[J].QualityManagementinHealthcare,2010,19(1):3-16.[7]徐小炮,尹愛田,王利燕.美國DRGs支付制度對我國醫(yī)療支付方式改革的啟示[J].中國衛(wèi)生經(jīng)濟,2007,(3):76-78.[8]FrancisH,RogerF.Casemixusein25countries:amigrationsuccessbutinternationalcomparisonsfailure[J].InternationalJournalifMedicalInformatics,2003,70:2515-219.[9]鄧小虹.北京DRGs系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[M].北京:北京大學(xué)醫(yī)學(xué)出版社，2015:4.[10]VavkenP，PagenstertG，GrimmC，eta1．Doesincreasedhealthcarespendingaffordbetterhealthcareoutcomes?EvidencefromAustrianhealthcareexpendituresincetheimplementationofDRGs[J]．SwissMedWkly，2012，142：w13589．[11]CurtisK，MitchellR，DicksonC，eta1．DoAR-DRGsadequatelydescribethetraumapatientepisodeinNewSouthWales，Australia?[J]．HIMJ,2011,40(1)：7-13．[12]GonserP，LotterO，SchallerHE，eta1．DevelopmentoflengthofstayandreimbursementinelectivehandsurgeryaftertheintroductionofDRGsinGermany[J]．HandchirMikrochirPlastChir，2012，44(5)：306-309．[13]StachuraP，OberenderP，BundschererAC，eta1．ThepossibleimpactoftheGermanDRGsreimbursementsystemonend-of-lifedecisionmakinginasurgicalintensivecareunit[J]．WienKilnWochenschr，2015，127(3-4)：109-115．[14]黃慧英.美國診斷相關(guān)分類法的綜合介紹[J].國外醫(yī)學(xué)(醫(yī)院管理分冊),1990(04):145-149.[15]蔡樂,萬崇華,許傳志,等.AID算法在云南省綜合性醫(yī)院住院病人DRGs歸組中的應(yīng)用及評價[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2005,22(1):23-25.[16]