CN112397171A - 基于drg实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法、装置、处理器及其存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，包括以下步骤：进行病例数据采集与准备；数据预处理与字典标准化；测算得到每个DRG分组的关键路径项目；实时监测患者的治疗以及收费数据；判断是否缺少关键路径项目或者非关键路径项目过多，如果是，则提示医生对患者进行重点关注；否则，继续监测。本发明还涉及一种基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了本发明的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，能够达到的技术效果是在DRG支付环境下，规范医生的治疗手段，使得医生尽可能避免过度医疗使得医院收益和发展受损。
Description
技术领域
本发明涉及医疗支付领域，尤其涉及路径监测领域，具体是指一种基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
背景技术
随着医保覆盖人群数量的增加，城镇化、老龄化以及环境污染加剧，导致疾病风险增加，患者对医疗的依赖性和就医频次增加，加上医疗机构的利益驱使，过度诊断、过度治疗、不合理手术和违规操作不可避免，使得基金的支出日益扩大，多地医保面临基金不足的风险。
按疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Group System，简称DRG)支付是世界公认的较为先进和科学的支付方式之一，是有效控制医疗费用不合理增长，建立公立医院运行补偿新机制，实现医保患三方共赢和推进分级诊疗促进服务模式转变的重要手段。近年来，国内也有部分地区开展了DRG支付方式改革的探索，但版本众多，技术标准差异较大，运行情况和成效也有较大差别。DRG支付方式改革作为一项关键技术，也成为国家医保局成立以来的重要职责之一。为此，国家医保局组织形成专家团队形成了医保DRG支付方式改革分组标准与技术规范。
DRG是一种病例组合方式，主要考虑了反映病例特征的一些因素，如病人的主要诊断、次要诊断、主要手术、重要的合并症和伴随病、年龄、新生儿体重、昏迷时间、是否死亡等。它可以指导医院和医务人员合理利用医疗卫生资源，控制医疗服务中的不合理消费，并通过控制DRG分组的平均住院日和住院费用来达到促使医院挖掘潜力，提高医院的质量、效益和效率，减少卫生资源的浪费。DRGs是一种相对合理的医疗费用管理方法和相对客观的医疗质量评价方法，利用它可方便对医疗质量的评价与管理，有助于科学的开展医院改革，促进医院统计信息工作和医疗基础工作质量的提高，便于医院内部科室及医生之间的评价。
然而，如何正确实现DRG支付，即如何能在避免病人治疗不足的情况下节省医疗成本，是目前医院和医生们面对的一个难题。
发明内容
本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种满足医疗成本低、效率高、适用范围较为广泛的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
为了实现上述目的，本发明的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下：
该基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：
(1)进行病例数据采集与准备；
(2)数据预处理与字典标准化；
(3)测算得到每个DRG分组的关键路径项目；
(4)实时监测患者的治疗以及收费数据；
(5)判断是否缺少关键路径项目或者非关键路径项目过多，如果是，则提示医生对患者进行重点关注；否则，继续监测。
较佳地，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
(1.1)采集病案首页数据以及对应的收费明细数据，对病案首页数据的进行DRG分组，并将收费项目划分为诊疗、材料、药品三大类；
(1.2)对各医院的收费项目字典整合，对收费明细中的诊疗项目字典和材料字典进行数据标准化。
较佳地，所述的步骤(3)具体包括以下步骤：
(3.1)进行DRG分组，在每个DRG组的口径下分析病人所发生的收费项目；
(3.2)分析判断DRG分组下的各个病例收费项目的数据，如果超过比例X的病例均发生过同一项目，则为当前DRG下的关键路径，并根据该关键路径项目计算对应发生数量的期望值；
(3.3)如果为发生比例超过Y1且低于Y2的收费项目，则为非关键路径但是可能发生的项目，根据发生概率设置概率分值Z，则发生概率低于Y2的收费项目为非必要项目。
较佳地，所述的步骤(4)具体包括以下步骤：
(4.1)实时监测患者的治疗数据和收费数据；
(4.2)通过对DRG分组的预测以及支付的费用，监测患者的治疗项目，如果患者在治疗过程中缺少关键路径项目或者非关键路径的项目过多，则提示医生对患者进行重点关注，观察是否使用了不合理的治疗方法。
较佳地，所述的步骤(4.1)的治疗数据和收费数据包括患者个人信息、主要诊断、次要诊断、主要操作、其他操作、诊疗收费项目和计价材料。
较佳地，所述的步骤(1.2)具体为：
以公布的诊疗项目价表以及材料字典为主索引，通过对医院使用的收费项目字典的国标码、名称、价格和单位进行分析，使其匹配至诊疗项目和收费材料的主索引。
该基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的装置，其主要特点是，所述的装置包括：
处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的步骤。
该基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的处理器，其主要特点是，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的步骤。
该计算机可读存储介质，其主要特点是，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的各个步骤。
采用了本发明的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，能够达到的技术效果是在DRG支付环境下，规范医生的治疗手段，使得医生尽可能避免过度医疗使得医院收益和发展受损，又对患者达到避免治疗不足保护了患者的利益，使得医保局的医保基金能得到有效的使用，实现医院、医保局、患者三赢。
附图说明
图1为本发明的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法的流程示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
本发明的该基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，其中包括以下步骤：
(1)进行病例数据采集与准备；
(1.1)采集病案首页数据以及对应的收费明细数据，对病案首页数据的进行DRG分组，并将收费项目划分为诊疗、材料、药品三大类；
(1.2)对各医院的收费项目字典整合，对收费明细中的诊疗项目字典和材料字典进行数据标准化；
(2)数据预处理与字典标准化；
(3)测算得到每个DRG分组的关键路径项目；
(3.1)进行DRG分组，在每个DRG组的口径下分析病人所发生的收费项目；
(3.2)分析判断DRG分组下的各个病例收费项目的数据，如果超过比例X的病例均发生过同一项目，则为当前DRG下的关键路径，并根据该关键路径项目计算对应发生数量的期望值；
(3.3)如果为发生比例超过Y1且低于Y2的收费项目，则为非关键路径但是可能发生的项目，根据发生概率设置概率分值Z，则发生概率低于Y2的收费项目为非必要项目；
(4)实时监测患者的治疗以及收费数据；
(4.1)实时监测患者的治疗数据和收费数据；
(4.2)通过对DRG分组的预测以及支付的费用，监测患者的治疗项目，如果患者在治疗过程中缺少关键路径项目或者非关键路径的项目过多，则提示医生对患者进行重点关注，观察是否使用了不合理的治疗方法；
(5)判断是否缺少关键路径项目或者非关键路径项目过多，如果是，则提示医生对患者进行重点关注；否则，继续监测。
作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(4.1)的治疗数据和收费数据包括患者个人信息、主要诊断、次要诊断、主要操作、其他操作、诊疗收费项目和计价材料。
作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(1.2)具体为：
以公布的诊疗项目价表以及材料字典为主索引，通过对医院使用的收费项目字典的国标码、名称、价格和单位进行分析，使其匹配至诊疗项目和收费材料的主索引。
该基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的装置，其中包括：
处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的步骤。
该基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的处理器，其中所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的步骤。
该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的各个步骤。
本发明的具体实施方式中，目的是为每个DRG分组生成对应的诊疗项目和材料的关键路径。因为DRG支付本质上是一种打包支付，那么如何在避免治疗不足的情况下节省成本对于医院是至关重要的。有一套对DRG分组建议的诊疗项目和材料的关键路径标准，即关键路径的项目是不能缺失的而关键路径之外的项目可以根据实际情况减少，能够为医生治疗病人过程中提供有益的参考。
本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到。
本实施例公开了一种基于DRG的诊疗项目和材料的关键路径监测方法，流程示意图如图1所示，包括以下步骤：
S1、分析阶段：
S1.1、数据采集与准备、数据的预处理及标准化：
S1.1.1、采集病案首页数据以及对应的收费明细数据，对病案首页数据的进行DRG分组，并将收费项目划分为诊疗、材料、药品三大类，由于药品字典各地方难以规范化，因此本发明目前仅涉及诊疗和材料两大类。
S1.1.2、为使数据能够在各医院通用，对各医院的收费项目字典整合，对收费明细中的诊疗项目字典和材料字典进行数据标准化，这里以国家卫健委和各省公布的诊疗项目价表以及材料字典为主索引，通过对医院使用的收费项目字典的国标码、名称、价格、单位等分析，使其匹配到诊疗项目和收费材料的主索引上，这样各医院的数据即可统一使用。
本实施例的其中一个匹配案例为某医院诊疗项目字典中有“脓肿切开引流术”项目，将其国标码331602001自动关联到主索引字典库“脓肿切开引流术”项目，完成匹配。
如关联多个则选择价格最接近的项目。
如无精准对应的项目，也可根据关键词，手动搜索内涵近似的项目或按照内涵意义完成匹配。
同样，对于收费材料，材料主索引库按照国家标准分中医类材料、吻合器及附件、功能性敷料等17个一级分类，再按照解剖部位细分二级分类。
本实施例的其中一个匹配案例为：对于材料“胆道支架”的匹配，自动关联到材料字典库的一级分类的“非血管介入治疗类材料”和二级分类的“消化介入材料”，完成匹配。
值得注意的是，医用耗材品规繁杂，会存在命名标准不够统一的问题，需要人工研判；对同一类材料，按执行科室区分，手动选择一二级分类，完成匹配。
S1.2、测算得到每个DRG分组的关键路径项目：
S1.2.1、进行DRG分组后，以每个DRG组的口径下进行病人所发生的收费项目的分析(为避免误差可先将收费差异太大的数据排除，总费用超过均次费P倍或者小于均次费1/P的数据剔除，可以选择P为2)。
S1.2.1、对于DRG分组下的各个病例收费项目的数据，如果超过比例X的病例都发生过同一项目即可认为是当前DRG下的关键路径(可以选择X为90％)，并对这个关键路径项目计算出对应发生数量的期望值。而对于发生比例超过Y1低于Y2的收费项目，可以认为它们为非关键路径但是可能发生的项目(可以选择Y1为90％，Y2为50％)。可根据发生概率设置一个概率分值Z(可以选择Z为30％，即这些非必要项目允许发生30％)，而发生概率低于Y2的收费项目则认为非必要项目。
本实施例的其中一个测算案例为对应DRG分组FM19经皮冠状动脉支架植入，通过测算得到诊疗和材料发生概率。表2展示了几个诊疗和材料项目对应的发生概率及相应的关键路径分类。
表2
S2、监测阶段：
实时监测患者的治疗和收费数据，包括患者个人信息、主要诊断、次要诊断、主要操作、其他操作、诊疗收费项目、计价材料等。通过对DRG分组的预测以及支付的费用，监测患者的治疗项目，一旦患者在治疗过程中缺少关键路径项目或者非关键路径的项目过多，则提示医生要对此患者进行重点关注，查看是否使用了不合理的治疗方法。
由所述技术解决方案能够达到的技术效果是在DRG支付环境下，规范医生的治疗手段，使得医生尽可能避免过度医疗使得医院收益和发展受损，又对患者达到避免治疗不足保护了患者的利益，使得医保局的医保基金能得到有效的使用，实现医院、医保局、患者三赢。
本实施例的具体实现方案可以参见上述实施例中的相关说明，此处不再赘述。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
采用了本发明的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，能够达到的技术效果是在DRG支付环境下，规范医生的治疗手段，使得医生尽可能避免过度医疗使得医院收益和发展受损，又对患者达到避免治疗不足保护了患者的利益，使得医保局的医保基金能得到有效的使用，实现医院、医保局、患者三赢。
在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。
Claims (9)
1.一种基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
(1)进行病例数据采集与准备；
(2)数据预处理与字典标准化；
(3)测算得到每个DRG分组的关键路径项目；
(4)实时监测患者的治疗以及收费数据；
(5)判断是否缺少关键路径项目或者非关键路径项目过多，如果是，则提示医生对患者进行重点关注；否则，继续监测。
2.根据权利要求1所述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
(1.1)采集病案首页数据以及对应的收费明细数据，对病案首页数据的进行DRG分组，并将收费项目划分为诊疗、材料、药品三大类；
(1.2)对各医院的收费项目字典整合，对收费明细中的诊疗项目字典和材料字典进行数据标准化。
3.根据权利要求1所述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体包括以下步骤：
(3.1)进行DRG分组，在每个DRG组的口径下分析病人所发生的收费项目；
(3.2)分析判断DRG分组下的各个病例收费项目的数据，如果超过比例X的病例均发生过同一项目，则为当前DRG下的关键路径，并根据该关键路径项目计算对应发生数量的期望值；
(3.3)如果为发生比例超过Y1且低于Y2的收费项目，则为非关键路径但是可能发生的项目，根据发生概率设置概率分值Z，则发生概率低于Y2的收费项目为非必要项目。
4.根据权利要求1所述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，其特征在于，所述的步骤(4)具体包括以下步骤：
(4.1)实时监测患者的治疗数据和收费数据；
(4.2)通过对DRG分组的预测以及支付的费用，监测患者的治疗项目，如果患者在治疗过程中缺少关键路径项目或者非关键路径的项目过多，则提示医生对患者进行重点关注，观察是否使用了不合理的治疗方法。
5.根据权利要求1所述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，其特征在于，所述的步骤(4.1)的治疗数据和收费数据包括患者个人信息、主要诊断、次要诊断、主要操作、其他操作、诊疗收费项目和计价材料。
6.根据权利要求2所述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法，其特征在于，所述的步骤(1.2)具体为：
以公布的诊疗项目价表以及材料字典为主索引，通过对医院使用的收费项目字典的国标码、名称、价格和单位进行分析，使其匹配至诊疗项目和收费材料的主索引。
7.一种基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的装置，其特征在于，所述的装置包括：
处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现权利要求1至6中任一项所述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的步骤。
8.一种基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的处理器，其特征在于，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现权利要求1至6中任一项所述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现权利要求1至6中任一项所述的基于DRG实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测的方法的各个步骤。
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| CN202011398355.2A Pending CN112397171A (zh) | 2020-12-04 | 2020-12-04 | 基于drg实现针对诊疗项目和材料的关键路径监测方法、装置、处理器及其存储介质 |
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112397171A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113496410A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-10-12 | 武汉金豆医疗数据科技有限公司 | 基于drg支付方式的违规行为监控方法及装置 |
| CN113850410A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-12-28 | 望海康信(北京)科技股份公司 | 病种控费项目优化方法、系统及相应设备和存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106228023A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-12-14 | 清华大学 | 一种基于本体和主题模型的临床路径挖掘方法 |
| CN109545370A (zh) * | 2018-10-27 | 2019-03-29 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 基于样本处理的病种确定方法、装置及终端 |
| CN109559807A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-04-02 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 一种医疗检测方法及装置 |
| CN110717835A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-21 | 和宇健康科技股份有限公司 | 一种医保监控方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN111339126A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-26 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 医疗数据筛选方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2020
- 2020-12-04 CN CN202011398355.2A patent/CN112397171A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106228023A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-12-14 | 清华大学 | 一种基于本体和主题模型的临床路径挖掘方法 |
| CN109545370A (zh) * | 2018-10-27 | 2019-03-29 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 基于样本处理的病种确定方法、装置及终端 |
| CN109559807A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-04-02 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 一种医疗检测方法及装置 |
| CN110717835A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-21 | 和宇健康科技股份有限公司 | 一种医保监控方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN111339126A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-26 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 医疗数据筛选方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 杨宏桥等: "《医疗信息系统顶层设计方法学》", vol. 1, 31 May 2015, 人民军医出版社, pages: 206 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113850410A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-12-28 | 望海康信(北京)科技股份公司 | 病种控费项目优化方法、系统及相应设备和存储介质 |
| CN113496410A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-10-12 | 武汉金豆医疗数据科技有限公司 | 基于drg支付方式的违规行为监控方法及装置 |
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