CN112053040A - 一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统 - Google Patents

一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统 Download PDF

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CN112053040A CN202010834804.7A CN202010834804A CN112053040A CN 112053040 A CN112053040 A CN 112053040A CN 202010834804 A CN202010834804 A CN 202010834804A CN 112053040 A CN112053040 A CN 112053040A
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Abstract

本发明提供一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统，首先上传医疗诊断数据，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；再根据管理者自身需求进行相应查询判定并进行信息分析；根据分析结果对医院、科室或医生进行评价。本发明提出基于DRGs的评价方法，针对指定的疾病按照特定的方法进行分类分析与预览，实现对某种指定的疾病基本情况汇总的功能，对某种指定的疾病按照DRGs分组，展示分组情况的功能，对某种指定的疾病DRGS质量相关指标和DRGS费用相关指标进行分析。本发明还有助于激励医院加强医疗质量管理，迫使医院为获得利润主动降低成本，缩短住院天数，减少诱导性医疗费用支付，有利于费用控制。

Description

一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统。
背景技术
“诊断相关组”(Diagnosis-related Groups)是一种将住院患者分类和分组的方法。即根据年龄、疾病诊断、合并症、并发症、治疗方式、病症严重程度及转归和资源消耗等因素，将患者分入若干诊断组进行管理的体系。目前医院每天的各个科室会产生大量的医疗诊断数据及其对应的费用数据，但是目前无法对这些诊断数据及费用数据进行有效分析，难以准确反映医疗服务成本结构。因此，为了激励医院加强医疗质量管理，构建医院住院绩效考核体系，本发明提出了一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统，用于解决现有技术中对医疗费用的分析问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于疾病诊断相关分组的评价方法，包括以下步骤：
将医院信息系统中各科室的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；其中，医疗诊断数据至少包括：患者个人信息、疾病诊断信息、医疗方式、医疗费用；
响应一个或多个浏览指令，从所述大数据服务器数据库中获取与所述一个或多个浏览指令对应的分组数据；
确定一个或多个评价指标，根据获取的分组数据计算所述评价指标的数值，并根据计算结果生成对一个或多个目标对象的评价结果；其中，所述目标对象包括：医院、科室或医生；所述评价指标包括：DRGs入组率、诊断相关组数、DRGs权重、总权重、病例综合指数、时间消耗指数、费用消耗指数。
可选地，若所述评价指标为DRGs入组率，则根据获取的分组数据计算所述DRGs入组率的数值，包括：
DRGs入组率＝{入组病例数÷(病例总数-排除病例数)}*100％；
其中，排除病例数为住院条数大于60天，且住院费用小于5元的病例数量。
可选地，若所述评价指标为DRGs权重，则根据获取的分组数据计算所述DRGs权重，包括：
某DRG的权重＝DRG病例的平均费用÷该地区所有病例的平均费用；或者，
某DRG的权重＝DRG病例的平均成本÷该地区所有病例的平均成本。
可选地，若所述评价指标为总权重且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算所述总权重，包括：
总权重＝∑(某DRG费用权重*该医院中该DRG病例数)。
可选地，若所述评价指标为病例组合指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算所述病例组合指数，包括：
病例组合指数CMI＝∑(某DRG费用权重*该医院中该DRG病例数)÷该医院全体病例数。
可选地，若所述评价指标为时间消耗指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算所述时间消耗指数，包括：
时间消耗指数＝∑(医院各DRGs组平均住院日*DRGs各组病例数)÷医院总病例数。
可选地，若所述评价指标为费用消耗指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算所述费用消耗指数，包括：
费用消耗指数＝∑(医院各DRGs组费用*DRGs各组组病例数)÷医院总病例数。
可选地，还包括显示评价指标的计算结果以及根据计算结果生成的对一个或多个目标对象的评价结果。
本发明还提供一种基于疾病诊断相关分组的评价系统，包括有：
数据导入模块，用于将医院信息系统中各科室的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；其中，医疗诊断数据至少包括：患者个人信息、疾病诊断信息、医疗方式、医疗费用；
数据浏览模块，用于响应一个或多个浏览指令，从所述大数据服务器数据库中获取与所述一个或多个浏览指令对应的分组数据；
评价模块，用于确定一个或多个评价指标，根据获取的分组数据计算所述评价指标的数值，并根据计算结果生成对一个或多个目标对象的评价结果；其中，所述目标对象包括：医院、科室或医生；所述评价指标包括：DRGs入组率、诊断相关组数、DRGs权重、总权重、病例综合指数、时间消耗指数、费用消耗指数。
可选地，所述系统由数据源层、转换层、存储计算层以及业务层形成四层分布式架构。
如上所述，本发明提供一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统，具有以下有益效果：将医院信息系统中各科室的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；响应一个或多个浏览指令，从大数据服务器数据库中获取与一个或多个浏览指令对应的分组数据；确定一个或多个评价指标，根据获取的分组数据计算评价指标的数值，并根据计算结果生成对一个或多个目标对象的评价结果；其中，医疗诊断数据至少包括：患者个人信息、疾病诊断信息、医疗方式、医疗费用；目标对象包括：医院、科室或医生；评价指标包括：DRGs入组率、诊断相关组数、DRGs权重、总权重、病例综合指数、时间消耗指数、费用消耗指数。本发明基于DRGs进行医疗费用分析，通过大数据驱动管理的方式，首先上传医疗诊断数据，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；再根据管理者自身需求进行相应查询判定并进行信息分析；根据分析结果对医院、科室或医生进行评价。本发明提出基于DRGs的评价方法，针对指定的疾病按照特定的方法进行分类分析与预览，实现对某种指定的疾病基本情况汇总的功能，对某种指定的疾病按照DRGs分组，展示分组情况的功能，对某种指定的疾病DRGS质量相关指标进行分析，对某种指定的疾病DRGS费用相关指标进行分析。通过统一的疾病诊断分类定额支付标准的制定，达到医疗资源利用标准化。有助于激励医院加强医疗质量管理，迫使医院为获得利润主动降低成本，缩短住院天数，减少诱导性医疗费用支付，有利于费用控制。同时还可以帮助医院以及公共卫生部门实现全局监控、资源整合、提升服务，做出“科学、合理、准确、有效”的决策。
附图说明
图1为一实施例提供的基于疾病诊断相关分组的评价方法流程示意图；
图2为一实施例提供的基于疾病诊断相关分组的评价方法的原理示意图；
图3为一实施例提供的医院住院绩效考核指标体系示意图；
图4为一实施例提供的评价指标的说明示意图；
图5为一实施例提供的DRG权重数据示意图；
图6为一实施例提供的病例组合指数CMI的数据示意图；
图7为一实施例提供的基于疾病诊断相关分组的评价系统硬件结构示意图；
图8为一实施例提供的基于疾病诊断相关分组的评价系统的架构示意图；
图9为一实施例提供的基于疾病诊断相关分组的评价系统的逻辑架构示意图；
图10为一实施例提供的基于疾病诊断相关分组的评价系统的网络拓扑示意图。
元件标号说明
M10 数据导入模块
M20 数据浏览模块
M30 评价模块
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
请参阅图1，本实施例提供一种基于疾病诊断相关分组的评价方法，包括以下步骤：
S100，将医院信息系统中各科室的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；其中，医疗诊断数据至少包括：患者个人信息、疾病诊断信息、医疗方式、医疗费用；
S200，响应一个或多个浏览指令，从大数据服务器数据库中获取与一个或多个浏览指令对应的分组数据；
S300，确定一个或多个评价指标，根据获取的分组数据计算评价指标的数值，并根据计算结果生成对一个或多个目标对象的评价结果；其中，目标对象包括：医院、科室或医生；评价指标包括：DRGs入组率、诊断相关组数、DRGs权重、总权重、病例综合指数、时间消耗指数、费用消耗指数。
本方法基于DRGs进行医疗费用分析，通过大数据驱动管理的方式，首先上传医疗诊断数据，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；再根据管理者自身需求进行相应查询判定并进行信息分析；根据分析结果对医院、科室或医生进行评价。本方法提出基于DRGs的评价方法，针对指定的疾病按照特定的方法进行分类分析与预览，实现对某种指定的疾病基本情况汇总的功能，对某种指定的疾病按照DRGs分组，展示分组情况的功能，对某种指定的疾病DRGS质量相关指标进行分析，对某种指定的疾病DRGS费用相关指标进行分析。通过统一的疾病诊断分类定额支付标准的制定，达到医疗资源利用标准化。有助于激励医院加强医疗质量管理，迫使医院为获得利润主动降低成本，缩短住院天数，减少诱导性医疗费用支付，有利于费用控制。同时还可以帮助医院以及公共卫生部门实现全局监控、资源整合、提升服务，做出“科学、合理、准确、有效”的决策。
具体地，本方法的工作原理如图2所示，首先，医院HIS科的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，然后JAVA数据分析层根据浏览器用户的相应需求，在大数据服务器数据库获取相应的数据，并对该数据进行筛选，清洗，整合完毕，再通过DRGs分类分组分析的相关数据处理，以web端的形式，在前台显示出相应的结果，与用户进行相应的界面交互。其中，HIS全称为Hospital Information System，医院信息系统。
根据上述记载，如图3和图4所示，具体地，在一实施例中，若评价指标为DRGs入组率，则根据获取的分组数据计算DRGs入组率的数值，包括：DRGs入组率＝{入组病例数÷(病例总数-排除病例数)}*100％；其中，排除病例数为住院条数大于60天，且住院费用小于5元的病例数量。DRGs入组率反映医院的管理水平，入组率太低会明显降低总权重。未入组病例数＝未入“主要疾病分类(即MDC)”病例数+有歧义的病例数。
如图3和图4所示，诊断相关组数表示某机构或区域分到的DRG组个数，代表了医院收治病例所覆盖疾病类型的范围。
如图3和图4所示，在另一实施例中，若评价指标为DRGs权重，则根据获取的分组数据计算DRGs权重，包括：某DRG的权重＝DRG病例的平均费用÷该地区所有病例的平均费用；或者，某DRG的权重＝DRG病例的平均成本÷该地区所有病例的平均成本。本申请实施例中，对于DRG权重(RW)，根据医疗费用越高消耗的资源越多，病情相对越严重的总体思路，计算每个DRGs组相对全省次均次费用的权重，综合反映各DRG组的疾病严重程度和资源消耗情况。如图5所示，本地区所有病例数为1589，总费用合计为3109500，则本地区所有病例的平均费用＝3109500÷1589＝1956.89。作为示例，以G1组为例，该组DRGs的权重＝1000÷1956.89＝0.51。
如图3和图4所示，在另一实施例中，若评价指标为总权重且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算总权重，包括：总权重＝∑(某DRG费用权重*该医院中该DRG病例数)。本申请实施例中，总权重：反映医院服务总量，是医院服务能力的评价标准之一。
如图3和图4所示，在另一实施例中，若评价指标为病例组合指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算病例组合指数，包括：病例组合指数CMI＝∑(某DRG费用权重*该医院中该DRG病例数)÷该医院全体病例数。本申请实施例中，CMI是某个医院的例均权重，跟医院收治的病例类型有关，其数值被认为医院收治病例的评价难度，越高收治越难。如图6所示，病例组合指数CMI＝3519.73÷358＝9.83，则说明该医院的病例组合指数为9.83.
如图3和图4所示，在另一实施例中，若评价指标为时间消耗指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算时间消耗指数，包括：时间消耗指数＝∑(医院各DRGs组平均住院日*DRGs各组病例数)÷医院总病例数。本申请实施例中，利用时间消耗指数评价医院的绩效，如果计算值在1左右表示接近平均水平；小于1，则表示住院时间较短；大于1，则表示住院时间较长。具体地，(1)计算区域各DRGs的平均住院日；(2)计算医院各DRGs的平均住院日；(3)计算医院与区域DRGs各组比，医院DRGs各组平均住院日比＝医院DRGs各组平均住院日/区域DRGs各组平均住院日；(4)计算时间消耗指数，时间消耗指数＝∑(医院各DRGs各组组平均住院日*DRGs各组组病例数)/医院总病例数。
如图3和图4所示，在另一实施例中，若评价指标为费用消耗指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算费用消耗指数，包括：费用消耗指数＝∑(医院各DRGs组费用*DRGs各组组病例数)÷医院总病例数。本申请实施例中，利用费用消耗指数评价医院的绩效，如果计算值在1左右表示接近平均水平；小于1，则表示医疗费用较低；大于1，则表示医疗费用较高。具体地，(1)计算区域各DRGs的平均住院费用；(2)计算医院各DRGs的平均住院费用；(3)计算医院与区域DRGs各组比，医院DRGs各组平均住院费用比＝医院DRGs各组平均住院费用/区域DRGs各组平均住院费用；(4)计算时间消耗指数，时间消耗指数＝∑(医院各DRGs各组组平均住院费用*DRGs各组组病例数)/医院总病例数。
根据上述记载，本方法还包括显示评价指标的计算结果以及根据计算结果生成的对一个或多个目标对象的评价结果。
如图7所示，本发明还提供一种基于疾病诊断相关分组的评价系统，包括有：
数据导入模块M10，用于将医院信息系统中各科室的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；其中，医疗诊断数据至少包括：患者个人信息、疾病诊断信息、医疗方式、医疗费用；
数据浏览模块M20，用于响应一个或多个浏览指令，从大数据服务器数据库中获取与一个或多个浏览指令对应的分组数据；
评价模块M30，用于确定一个或多个评价指标，根据获取的分组数据计算评价指标的数值，并根据计算结果生成对一个或多个目标对象的评价结果；其中，目标对象包括：医院、科室或医生；评价指标包括：DRGs入组率、诊断相关组数、DRGs权重、总权重、病例综合指数、时间消耗指数、费用消耗指数。
本系统基于DRGs进行医疗费用分析，通过大数据驱动管理的方式，首先上传医疗诊断数据，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；再根据管理者自身需求进行相应查询判定并进行信息分析；根据分析结果对医院、科室或医生进行评价。本系统提出基于DRGs的评价系统，针对指定的疾病按照特定的系统进行分类分析与预览，实现对某种指定的疾病基本情况汇总的功能，对某种指定的疾病按照DRGs分组，展示分组情况的功能，对某种指定的疾病DRGS质量相关指标进行分析，对某种指定的疾病DRGS费用相关指标进行分析。通过统一的疾病诊断分类定额支付标准的制定，达到医疗资源利用标准化。有助于激励医院加强医疗质量管理，迫使医院为获得利润主动降低成本，缩短住院天数，减少诱导性医疗费用支付，有利于费用控制。同时还可以帮助医院以及公共卫生部门实现全局监控、资源整合、提升服务，做出“科学、合理、准确、有效”的决策。
如图8所示，本申请中的系统由数据源层、转换层、存储计算层以及业务层形成四层分布式架构。其中，系统全面采用了大数据分布式架构。每一层都由多台服务器来负责数据冗余和负载均衡。整体部署架构由四层架构组成。第一层业务源数据通过基于数据库日志的实时同步技术通过网络实时发送到分布式消息队列服务器，业务源数据库可以支持所有主流数据库。第二层业务源的数据操作消息通过分布式大数据流转换服务器进行实时转换、每个转换处理可以指定到不同的服务器上进行执行，确保处理速度。第三层转换好的数据通过DML存储到分布式的大数据存储计算平台。这个平台包括分布式关系数据库BDB和各种NoSql数据库(图数据库等)，在此基础上以各种计算模式提供给第四层的科研应用系统，最终提供给医护科研人员、管理者的多终端获得数据的各种挖掘分析视图。CDR的数据、各业务库数据基于数据库日志同步转换技术经过大数据实时同步转换平台进入基于Hadoop的分布式关系数据库BDB，进而转化为数据仓库和知识图谱，基于该数据集实现DRGs数据管理平台的实时数据查看和后续实时数据分析、处理。该整体技术架构中，尤其是异构集成通过技术手段，将各大系统的数据通过清洗、转换、标准化后汇集到数据中心，实现系统之间数据互连互通，降低系统间的耦合程度。在无须第三方系统厂商配合，不影响现有系统的正常运行的情况下，通过异构集成的方式，汇聚来自医院现有各业务系统(HIS、LIS、EMR、PACS、CIS等)的全部诊疗数据。其中，本系统的逻辑结构如图9所示。本系统需要根据相应授权信息进行账户注册或登录；注册或登录的示意图如图10所示。
综上，本发明提供一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统，通过将医院信息系统中各科室的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；响应一个或多个浏览指令，从大数据服务器数据库中获取与一个或多个浏览指令对应的分组数据；确定一个或多个评价指标，根据获取的分组数据计算评价指标的数值，并根据计算结果生成对一个或多个目标对象的评价结果；其中，医疗诊断数据至少包括：患者个人信息、疾病诊断信息、医疗方式、医疗费用；目标对象包括：医院、科室或医生；评价指标包括：DRGs入组率、诊断相关组数、DRGs权重、总权重、病例综合指数、时间消耗指数、费用消耗指数。本发明基于DRGs进行医疗费用分析，通过大数据驱动管理的方式，首先上传医疗诊断数据，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；再根据管理者自身需求进行相应查询判定并进行信息分析；根据分析结果对医院、科室或医生进行评价。本发明提出基于DRGs的评价发明，针对指定的疾病按照特定的发明进行分类分析与预览，实现对某种指定的疾病基本情况汇总的功能，对某种指定的疾病按照DRGs分组，展示分组情况的功能，对某种指定的疾病DRGS质量相关指标进行分析，对某种指定的疾病DRGS费用相关指标进行分析。通过统一的疾病诊断分类定额支付标准的制定，达到医疗资源利用标准化。有助于激励医院加强医疗质量管理，迫使医院为获得利润主动降低成本，缩短住院天数，减少诱导性医疗费用支付，有利于费用控制。本发明采用了大数据的相关应用，实现了“大数据+医疗”的有机融合，通过大数据驱动管理的方式，加快公立医院改革向纵深推进，对国家提出的分级诊疗体系提供数字化支撑，为公共卫生领域不同角色的用户获取数据中蕴含的信息，发现健康医疗数据背后的本质问题，提供展示平台的数据支撑服务，可以帮助实现公共卫生部门全局监控、资源整合、提升服务，做出“科学、合理、准确、有效”的决策。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于疾病诊断相关分组的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
将医院信息系统中各科室的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；其中，医疗诊断数据至少包括：患者个人信息、疾病诊断信息、医疗方式、医疗费用；
响应一个或多个浏览指令，从所述大数据服务器数据库中获取与所述一个或多个浏览指令对应的分组数据；
确定一个或多个评价指标，根据获取的分组数据计算所述评价指标的数值，并根据计算结果生成对一个或多个目标对象的评价结果；其中，所述目标对象包括：医院、科室或医生；所述评价指标包括：DRGs入组率、诊断相关组数、DRGs权重、总权重、病例综合指数、时间消耗指数、费用消耗指数。
2.根据权利要求1所述的基于疾病诊断相关分组的评价方法，其特征在于，若所述评价指标为DRGs入组率，则根据获取的分组数据计算所述DRGs入组率的数值，包括：
DRGs入组率＝{入组病例数÷(病例总数-排除病例数)}*100％；
其中，排除病例数为住院条数大于60天，且住院费用小于5元的病例数量。
3.根据权利要求1所述的基于疾病诊断相关分组的评价方法，其特征在于，若所述评价指标为DRGs权重，则根据获取的分组数据计算所述DRGs权重，包括：
某DRG的权重＝DRG病例的平均费用÷该地区所有病例的平均费用；或者，
某DRG的权重＝DRG病例的平均成本÷该地区所有病例的平均成本。
4.根据权利要求1或3所述的基于疾病诊断相关分组的评价方法，其特征在于，若所述评价指标为总权重且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算所述总权重，包括：
总权重＝∑(某DRG费用权重*该医院中该DRG病例数)。
5.根据权利要求1或3所述的基于疾病诊断相关分组的评价方法，其特征在于，若所述评价指标为病例组合指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算所述病例组合指数，包括：
病例组合指数CMI＝∑(某DRG费用权重*该医院中该DRG病例数)÷该医院全体病例数。
6.根据权利要求1或3所述的基于疾病诊断相关分组的评价方法，其特征在于，若所述评价指标为时间消耗指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算所述时间消耗指数，包括：
时间消耗指数＝∑(医院各DRGs组平均住院日*DRGs各组病例数)÷医院总病例数。
7.根据权利要求1或3所述的基于疾病诊断相关分组的评价方法，其特征在于，若所述评价指标为费用消耗指数且目标对象为医院，则根据获取的分组数据计算所述费用消耗指数，包括：
费用消耗指数＝∑(医院各DRGs组费用*DRGs各组组病例数)÷医院总病例数。
8.根据权利要求1所述的基于疾病诊断相关分组的评价方法，其特征在于，还包括显示评价指标的计算结果以及根据计算结果生成的对一个或多个目标对象的评价结果。
9.一种基于疾病诊断相关分组的评价系统，其特征在于，包括有：
数据导入模块，用于将医院信息系统中各科室的医疗诊断数据上传至大数据服务器数据库，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；其中，医疗诊断数据至少包括：患者个人信息、疾病诊断信息、医疗方式、医疗费用；
数据浏览模块，用于响应一个或多个浏览指令，从所述大数据服务器数据库中获取与所述一个或多个浏览指令对应的分组数据；
评价模块，用于确定一个或多个评价指标，根据获取的分组数据计算所述评价指标的数值，并根据计算结果生成对一个或多个目标对象的评价结果；其中，所述目标对象包括：医院、科室或医生；所述评价指标包括：DRGs入组率、诊断相关组数、DRGs权重、总权重、病例综合指数、时间消耗指数、费用消耗指数。
10.根据权利要求9所述的基于疾病诊断相关分组的评价系统，其特征在于，所述系统由数据源层、转换层、存储计算层以及业务层形成四层分布式架构。
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