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DRG东风已起,医院和医保的“大考”该如何书写答案?

作者:赵泓维 2019-11-28 08:00

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2019年是新医改后的第十个年头。互联网助力下的分级诊疗循序渐进,成绩斐然,而作为末端支付的医保局,却在这个节点上迎来了一场“大考”。

 

《2019HIA医院运营分析报告》曾这样描述当下的医保环境:我国一半以上的区域都出现了医保亏空。以辽宁省为例,2018年,14个省辖市中仅有沈阳市和大连市维持了医保的平衡,剩下的12个城市在11月后医保都已经入不敷出.

 

对此,国家医保局筹备已久。10月24日,国家医疗保障局印发《国家医疗保障DRG(CHS-DRG)分组方案》这一技术标准,过去百家争鸣的DRG(按服务单元付费)分组一下子多了个官方模版,医保以DRG作为赔付依据已成定局。

 

目前,已经确定了30个城市作为DRG付费国家试点城市,要求在2020年模拟运行,2021年启动实际付费。而后各方新闻迭出,浙江省或将成为第一个全省统一实行DRG点数法付费的省份;武汉74家医疗机构被确定为首批国家DRG付费试点单位。

 

那么在政策推动的大环境下,企业是否能够入场为医保支付推波助澜?为此,动脉网采访了多位深耕DRG的专家,尝试从短期和长期两个方面,分析政策之下孕育的潜在市场。

 

短期挑战:基础数据缺失带来的病案质控问题


在绝大部分地区,DRG分组器由国家主导,东软、国新、平安等大企业辅助制定,较好地保证了疾病基础费率的科学性。但分组器制定好了,并不意味一切便高枕无忧。

 

CHS-DRG编码以ICD-10为依据,手术编码则采用ICD-9-CM3版本。以此为模版的地方DRG形态各异,但影响到DRG疾病入组的编号在一定程度上是一致的。

 

以“社区获得性肺炎”为例,在ICD-10临床版2.0它的编码是J15.902,表明为未特指的细菌性肺炎。根据ICD-1的结构,字母J代表的是呼吸系统的疾病,前三位编码“J15”是类目,前四位编码“J15.9”表示亚目,以上构成编码的主要组成,在国际上是统一的。自第五位开始称之为细目,除个别细目是国际统一的之外,可由各个国家进行扩充,这也是我国ICD-10编码版本多样的原因和主要区别。在社区获得性肺炎肺炎的例子中,“.9”表示“残余类目”(还包括.8和其他亚目标题中含有“其他”和“未特指”字样的亚目),是指不能归类到该类目下其他特指亚目的疾病,主要作为兜底使用;一般情况下,不建议医院使用残余类目编码,要根据疾病的轴心确定到正确的类目和亚目中,以准确反应疾病和诊疗情况。

 

所以,从排列组合来看,疾病的分组并不算复杂,复杂之处在入组与基础费率计算。问题的核心在于原始数据。

 

在26个国家监测指标中,从病案首页中自动提取数据的有7个,占26.92%。然而,北京协和医院病案科主任王怡在今年9月公布的数据显示,2018年北京市属医院重点病历的病案首页填写准确率为79.27%,但若结合病案中的病历,这个数字将远低于79.27%。如果病案首页存在问题,由病案数据延伸出的分组、入组以及基础费率计算,都将一定程度上偏离现实。

 

对于病案首页上的大部分错误,无论是编码还是非编码的错误,均需要通过病案才能够准确发觉。颐圣智能CEO周禹同在采访中如此表示,


“病案是医疗行为的根本依据,病案其实是病案的一部分,是作为病案的摘要;摘要要和正文是一致的,没有偏差才有意义。所以DRG推行的基础条件就是病案准确,而并非单纯地病案首页准确。这一点是必须要澄清的。我们不能说,编码或者病案首页上诊断和手术名称不符合ICD或DRG的要求,就直接认定了诊疗行为质量不达标;毕竟临床的诊断学和疾病分类学是不同的学科,之间存在很大的差异,临床医生不了解也没有精力去了解ICD的要求。所以,质控医生和编码员就要协助临床,将患者真实的诊疗情况通过编码正确的体现出来。那需要看什么?完整的病案。”


 对此,周禹同举了以下四个例子:

 

“对于肿瘤患者,不同的就诊原因对主要诊断的选择是不一样的。以原发肿瘤入院确诊的,无论本次住院是否选择了化疗主要诊断就要选择化疗,而入院为了做化疗或者放疗的肿瘤患者,就要以化疗或放疗作为主要诊断,这是主要诊断选择的问题,要通过病历分析主要就诊原因是什么才能够决定的。而并非病案首页上提供了化疗的诊断和肿瘤的诊断,就认为化疗是本次就就诊的目的。


患者而确诊为单胎顺产和多胎剖宫产编码不同,单胎、二胎和三胎的编码又各不相同,如果医生只会写成妊娠或分娩,就需要到病历中看实际的情况。


心内手术中,医生做的冠脉血管搭桥术,对一根动脉、两根动脉还是更多的动脉,编码都是不一样的;需要在手术记录中确定具体的动脉数量才能决定编码,而不能单纯地看「冠状动脉血管搭桥术」。

 

再谈烧伤,烧伤的轴心是部位,其次是烧伤的严重程度,部位不同严重程度不同编码就不一样,病情表示就不一样。我们常看到首页上会写“10%的三度烧伤和90%面积的二度烧伤,某部位的烧伤”。编码员应该怎么编码?这个部位是三度烧伤还是二度烧伤?哪个作为主要诊断?还是要看病案如何记录的。”

 

简而言之,不同的入组方式对应的基础费率不同,如果医生按照上述模式进行书写,往往会造成低编,最终的结果是医院吃亏,医生绩效受损。

 

因此,医院应通过加强质控以减少DRG低编造成的大量损失(现情况下,医院普遍存在低编现象;高编为骗保行为,并非典型情况)。但是,国家并没有对医院质控员的数量提出硬性要求,从现在情况下看,一般医院仅有编码员3-4人,病案质控员1-2人。

 

对比国际数据,美国、澳大利亚的编码员,每日编码4~5份病案,而中国的编码员,以吉林为例,统计数字为每日15份,实际之中,有时一天需做50份。由上述提到的场景中可以发现,编码员/质控员要想保证病案入组质量,不仅仅需要查看病案首页,还必须对首页之下的病历进行逐页对比,需求与供给严重不匹配。

 

人力资源是医院病案科面临的另一个问题,在众多错误种类各不相同的病历之中找出错误这一能力实际上对编码员/质控员提出了较高的专业水平要求。中国的编码员/质控员学历教育是过去一直是以专科为主,近年来才在本科开设专业,而医院需要的编码员/质控员应是临床医学专业。而在现实之中,临床医学专业的人才,又怎肯仅做一个编码员/质控员呢?

 

上述三个问题并不直接影响医保的支出,甚至在医院普遍低编下,医保局能够取得超出设计意外的医保节省。不过从长远来看,低编行为终究会消磨医院推行政策的动力。

 

所以,要让DRG真正发挥起应有的效力,医院与医保局必须达到平衡。 

 

智能化审批或者核心解决方案


综上来看,无论是入组问题,基础费率计算问题,还是人才缺失问题,其实现的共同目标,均是在保证效率的前提下实现数据的规范化。只要为病案审核环节补充足够的人力资源,就能缓解病案入组时的错误;只要病案错误率降低,医院的低编情况也就迎刃而解。

 

故此,当前不少公司给予数字化的病案质控方案,或应用大数据下的规则映射,或利用NLP技术进行智能处理。最终目的是实现入组时的ICD自动编码对应;多诊断情况下自动判别主要诊断;智能化编码合并及合理费用优化,以及入组后的数据审核、编码准确性校对;辅助医院进行内部绩效评价、医保端的支付结算以及医保的违规监管审核。

 

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两种数据处理方式对比(图片由刘芷辰提供)


NLP由众多知识点构成,以类人脑的逻辑方式取代传统质控系统下点对点的线性逻辑关系。基于这一算法,系统不再是“单点信息输入,单点信息输出”的模式,而是综合患者已有的病历信息以给出判断结果,让计算机实现对非结构化文本的理解、分析和处理工作。

 

举个例子:如果医生之前诊断患者为月经量少,腹痛。但后续经过血人绒毛膜促性腺激素HCG检测、妇科B超诊断为宫外孕。很明显,正常情况怀孕后不会来月经,那么前后两次诊断必然存在常识性错误,那么NLP便可根据逻辑为医生给予提示。


国内DRG领域的资深专家、复旦大学公共管理流动站联合培养博士后刘芷辰认为,NLP通常需要“基于规则”,即依靠大量医学知识的沉淀,通过编码逻辑和编码规则,将处理好的文本与编码的标准描述对齐匹配,达到编码的目的。逻辑和规则的搭建需要依靠电子病历中不同部分的内容信息,其中包括:病人基本信息(性别、年龄)、临床诊断、手术操作、影像信息和病理信息等。这样的算法编码效果好、编码路径的可解释性强,能够在实际中满足医生的。

 

以惠每科技、颐圣智能等企业为例,它们均打造了自己的疾病知识图谱,能够对一定范围内的病种进行处理,修正一些前后数据相悖,违背常理错误。但编码项目高度分散;并发症逻辑复杂,或是处理病例书写比较特殊的地域,NLP还是存在一定局限性,知识图谱的算法逻辑与知识点数量均需要进一步提升。

 

长期挑战:老龄化带来医保压力

 

《经济学人》曾在《未富先老》中写到:“先别管什么坏账、贸易战……人口结构可能是中国经济面临的最大挑战。”目前来看,老龄化同样严重的德国所使用的DRG模式,或许是我国可以借鉴的一个较成熟方案。 

 

德国是世界上第一个以社会立法实施社会保障制度的国家,于1883年、1884年和1889年分别颁布了疾病保险法、意外伤害保险法、伤残老年保险法三项立法。 

 

为了消除公立医院数量过剩情况,提升医院效率与竞争力,缓解老龄化带来的医疗压力德国于德国在2001年建立InEK(医院支付系统研究中心)在借鉴澳大利亚DRG基础上进一步优化建立用于医保支付的G-DRG系统。

 

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图片来源于《德国G-DRG医院偿付系统实施16年回顾与借鉴》,作者:蒋伊石,邵晓军

 

从上图可以看出,自2003年开始实施DRG,德国的平均住院天数便呈持续下降趋势,其结果是医保费用支出增长得到控制。但从理论上讲,DRG应该推动次均费用同比下降,但统计曲线却持续上升。老龄化是这一现象背后的原因。

 

“德国是个老龄化非常严重的国家,而老年人的住院开销远高于年轻人。所以,当老龄化持续推进,医疗技术不断发展,患者的住院天数是减少的,但老年人的高昂医疗开销增加了单次医疗次均费用。中国的情况存在类似情况,现有医保结构却难以面对这一局面。”太平洋保险健康养老事业中心首席医疗官邵晓军解释到。

 

从根本上来说,医保问题的来源不仅仅是过度医疗,老龄化会在很长一段时间内,给予医保沉重压力。因此,单靠DRG节流是不够的,商业保险开源可能才是可持续的方式。

 

执行DRG之后,商保如何成为持续补充?


创新支付是近两年医疗健康领域里很热门的细分市场,以健康险产品为核心的商业保险机构早已在医疗领域深根,但因其目前业务渗透范围有限,数据难以透明核算等问题,仍旧处于探索初期。尽管如此,对于DRG而言,商保却是医保不足的重要补充环节。

 

“国务院政策曾发文规定,大病保险应由商业保险来承担,但在现在的机制下,保险公司只能根据特定病重设定起伏线。打个比方,有些病重若花费超过10万块,保险公司赔付50%;若超过20万,则赔付100%。这个政策规定是基于按项目付费,我国现在的商保发展并不成熟,只覆盖了特定的肿瘤病种,而对于高血压,糖尿病等慢病,几乎没有可持续的赔付方案。由于住院时间难以确定、医疗服务差异等原因,背后的成本太难测算。”邵晓军表示。

 

因此,要让商保为医保补足,需要DRG先行打好支付基础。

 

在保证病案数据准确的基础上,DRG在医院的实施实际上是医院和医保局的非零和博弈。在一开始,或许会出现低编或高编的问题,但由于DRG的结算是月结制,DRG的权重也是一个不断调整的动态过程。如果医保局观察到某项疾病的治疗不在预计范围,即可迅速调整疾病权重。

 

通过对数据的不断梳理,对基础费率的不断矫正,DRG费率将朝向一个医院和医保局均认可的标准点发展。通过这种方式,DRG模拟将建立一个梳理整齐、透明的支付体系,为健康险企业提供精算与风控需要的数据基础。

 

有了对单个疾病成本的明确预算,保险公司也就有了精算的基础,才能将保障责任进行拆解从而将不确定性进行抛离以提供不同保障责任下更精准的定价和设计方案,以应对未来的赔付不确定性,最终推动产品定价。

 

基于这种方式,新型健康险保险产品可以不局限于昂贵的肿瘤类保险,承保患病人群突破了以往保险公司只保健康人群限制,糖尿病、高血压等常见病单病种险种也能通过有效使用权重,费用和住院时间等数据DRG病种数据而合理解决。

 

DRG与健康险的关系不仅仅是开源与节流的关系。DRG为健康险提供精算基础,健康险为DRG后的医保支付方案提供额外支付补充。

 

不过,要想在DRG下重新构建健康险体系,依然会存在一定困难。上海善诊认为,必须注意一下5点变化:

 

一、医疗险定价依据发生变化:DRG主要对住院费用产生影响,对于住院医疗为主要报销责任的百万医疗险产品,定价和免赔额的设计依据将发生变化。

 

二、落地过程带来赔付的不确定性:DRG落地需要过程,医疗机构的使用情况、患者和医生对商业健康险利用情况、各地落地和使用过程的差异,这几方面都给医疗险的赔付带来不确定性。

 

三、赔付可能短期波动下降,长期上升:由于DRG对住院费用的控费作用,短期赔付可能出现波动下降。但随着医生和患者对商业健康险的理解成熟,可能会出现有无商险,会有不同的治疗手段的情况。长期看将带来商业健康险赔付增高,但也大幅提高消费者对商业健康险作用的认知。

 

四、保证续保类医疗险产品的定价设计的挑战将大幅增大:随着DRG落地过程带来医疗消费行为的变化和各地的差异会导致长期的费用测算困难变得非常大。

 

五、不同保险公司产品定价差异将拉大:由于对未来赔付不确定性理解和测算能力的不同,市场上可能会出现相同产品的定价差异较大的情况。

 

从宏观来看,短期赔付会有波动和起伏,长期赔付则依赖用户对商业化医疗险的认可。但随着DRG进一步深入,医疗险保费将大规模增长,未来会超越重疾险将是大势所趋。在这一情况,保险机构对医疗服务的研究能力将变得更加重要,健康险的医疗服务属性越来越大,这一赛道也将更加热闹。

 

将眼光放开


病案质控和健康险是现阶段DRG推行下影响较大的两个领域,特别看重企业的实际服务能力,而在改革之中,还有很多领域同样需要作出应对措施。

 

比较值得关注的是DRG推行之下医院端的反应。为了控制医疗成本,医生会选择更为合理的用药与耗材,中成药、中药注射剂或许会因药效缓慢而受到影响,普药、仿制药或将因为“4+7”政策的推动而销量上扬。

 

另外一些细分领域,如数据支持下的“AI+CDSS”、“AI+辅助诊断”,同样会因数据的规范而获益,但囿于数据获取的难度,短期之内这些领域可能不会受到过多影响。

 

DRG的改革是一个长期的过程,每一个国家都在挑错-完善-再挑错的循环上不断往复前行。数据缺失、医生缺乏认知、医保局卫健委双DRG分组并行等问题依然会困扰参与者。但是,所有能看到的问题,都会给出答案,在接下来的一段时间内,还需政府、医院、医生、企业共同探索未知的问题。

 

这个过程,任重道远。


注:文中如果涉及动脉网记者采访的数据,均由受访者提供并确认。如果您有资源对接,联系报道项目,寻求合作等需求请填写需求表

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