首 页曹剑峰：医保支付方式改革的实施——A计划？B计划？
去年5月21日，国家医保局、财政部、国家卫生健康委、国家中医药局《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）。通知中关于试点工作第五条是这样表述的：
五是加强对医保定点医疗机构的管理：要指导参与DRG试点的医疗机构完善内部医疗管理制度，强化医疗行为、病案编码、服务质量等方面的监管，健全以保证质量、控制成本、规范诊疗、提高医务人员积极性为核心的管理机制，充分发挥医保支付的激励约束作用。各试点城市在开展DRG试点的同时，要进一步完善医保总额预算管理制度，对不能采用DRG结算的病例，进一步推进依据大数据的按病种付费、按床日付费和按人头付费工作，建立多元复合医保支付体系。
2019年10月发布了《(CHS-DRG)分组与付费技术规范》，从上图的分组思路来看，采取了“自上而下”的分组模式，主要分为以下三个步骤：
（1）以病案首页的主要诊断为依据，以解剖和生理系统为主要分类特征，参照ICD-10将病例分为主要诊断大类（Majordiagnostic categories，MDC）。
（2）在各大类下，再根据治疗方式将病例分为“手术”、“非手术”和“操作”三类，并在各类下将主要诊断和或主要操作相同的病例合并成核心疾病诊断相关组（ADRG），在这部分分类过程中，主要以临床经验分类为主，考虑临床相似性，统计分析作为辅助。
（3）综合考虑病例的其他个体特征、合并症和并发症，将相近的诊断相关分组细分为诊断相关组，即DRG，这一过程中，主要以统计分析寻找分类节点，考虑资源消耗的相似性。
根据“通知”中指出的：各试点城市及所在省份要在国家DRG付费试点工作组的统一领导下，按照“顶层设计、模拟测试、实际付费”三步走的思路，确保完成各阶段的工作任务，确保2020年模拟运行，2021年启动实际付费。由于项目还在试点过程中，试点工作的难度还在于基于国家二级目录之下的各地三级目录的细化与测算。无论是“历史数据法”还是“作业成本法”，数据口径与标准、数据质控、数据分析都具有较高的技术难度。但这却是病种支付最为关键的一步，预计明年试点单位达到启动实际付费的能力，还是有相当大的操作难度。目前试点效果还未显现，暂时还无法做出比较全面的评估。
今年疫情期间2月25日中共中央国务院发布了《关于深化医疗保障制度改革的意见》，意见共28条，其中在“建立管用高效的医保支付机制”一章中的第十四条是这样表述的：
（十四）持续推进医保支付方式改革。完善医保基金总额预算办法，健全医疗保障经办机构与医疗机构之间协商谈判机制，促进医疗机构集体协商，科学制定总额预算，与医疗质量、协议履行绩效考核结果相挂钩。大力推进大数据应用，推行以按病种付费为主的多元复合式医保支付方式，推广按疾病诊断相关分组付费，医疗康复、慢性精神疾病等长期住院按床日付费，门诊特殊慢性病按人头付费。探索医疗服务与药品分开支付。适应医疗服务模式发展创新，完善医保基金支付方式和结算管理机制。探索对紧密型医疗联合体实行总额付费，加强监督考核，结余留用、合理超支分担，有条件的地区可按协议约定向医疗机构预付部分医保资金，缓解其资金运行压力。
同一个疾病诊断可以有疾病的不同阶段、不同严重程度和复杂性，与个体特异性、治疗方法多样性对医疗资源消耗不确定性造成直接影响，同时政府、医保、医院的治理和管理对规划、支付、运营等的要求越来越精细，与之对应的病种分组目录也必须形成细分体系，不仅要有细化病种分组目录对应微观管理，也要有细化目录的聚类病种目录对应宏观调控。如上图所示，利用大数据的优势，对最细化目录向上进行逐层的聚类和收敛，形成一套“自下而上”的包含三级目录的“大数据病种组合”病种组合主目录体系，满足不同的应用需求。
三级目录
三级目录是基于大数据对同一诊断下不同治疗方式共性特征（相同诊断、治疗方式的资源消耗相近）的聚类组合，是“大数据病种组合”的基础目录库，其组内差异度小，用于拟合不同病种组合的成本基线，确定支付标准从微观角度支撑疾病的按病种分值支付与个案审计。
三级目录按例数维度收敛形成核心病种与综合病种，可利用疾病严重程度、肿瘤严重程度以及年龄进行校正，以更精准地还原成本。目前三级目录中核心病种1.4万余组，综合病种2499组。
二级目录
一级目录
主索引建立
基于个性数据特征的辅助目录（基于多元个性的矫正）
分阶段实现初步的全国统一目录
从上述“A计划”与“B计划”两个方案的表述及其差异来进一步分析：“大数据病种组合”的应用得到了政府部门越来越高的重视，这也是和“大数据”方法“多元化”要素的天然优势是分不开的：基于大数据的病种分值付费以“全样本”入组、“多层级”管理及“精细化”监测的形式，着眼于社会治理、医保风险、医院发展和公众需求等宏观、微观视角，建立医保资源与医院发展的平衡，促进医疗服务供需之间的平衡。这种平衡机制会对既有的医疗服务生态格局造成积极影响，依托方法与制度优势，大数据病种组合对医疗服务的各环节评价有极强的兼容性与适应性，能采取合适的策略促进按病种分值付费的落地，在不同领域形成效益，具体表现在以下几个方面：
“大数据病种组合”病种分值付费基于现代化治理理念，融合病种组合、支付标准、监督管理、激励等措施形成完整的政府治理体系，不是简单改变支付方式。“大数据病种组合”使政府、医保、医院各方建立了统一价值尺度，以随形势的变化而动态适应的分组机制、完善的监管体系，减少医疗机构利用政策的不完善争取最大收益的可能，确保政策的长期可持续发展；同时“大数据病种组合”的应用促进政府从传统行政管理向标准引领的治理模式转变，增进了管理的透明度与公平性，促使各方以主动的沟通与合作取代博弈，有效推动医保资源利用与区域、医院发展的平衡。
医保标准更科学：“大数据病种组合”以超过99%的入组率覆盖全样本数据，平均组内变异系数0.6左右，能更客观体现疾病严重程度、治疗复杂程度、资源消耗水平和医疗服务成本的实际状况，减少交叉互补。 医保支付更精准：“大数据病种组合”结合了“历史数据法”与“作业成本法”的“精髓”——不仅来源于往期的收入数据，而且综合考虑了医疗的成本，利用分值单价、成本效率的优质区间确定每一个病种组合的定位及支付标准，减少了往期病案数据中不合理费用的影响，在一定意义上形成了对资源过度利用的校正，实现对医疗机构成本及效率的客观评价，使医保支付更为精准。 医保监管更智能：“大数据病种组合”除针对疾病与治疗的共性特征建立分组外，还建立辅助目录分析疾病治疗方式的均衡性与医疗质量指标，形成了完善的医保智能监管体系，贯彻“事前、事中、事后”监管原则，充分运用大数据、互联网等手段创新医保监督管理模式，快速、精准地发现并管理医保偿付中的高风险案例，规范医疗行为、避免医保欺诈，降低医保支付风险。
医院发展有保障：“大数据病种组合”能随临床技术的发展、医保目录的更新，以全样本数据真实反映临床病种的变化，根据临床诊断和治疗方式快速形成新的组合，动态调整目录库以形成支付；同时“大数据病种组合”能客观反映疾病严重程度，体现高难度技术组合，形成针对疾病的个性化的支付，因此医院不必受限于医保支付标准，可结合自身定位确定学科发展方向，促进区域医疗水平的整体提升。
医院运营有方向：“大数据病种组合”建立了医院运营和医保资源平衡的机制，医疗机构围绕标准确立医院运营的方向，实现以收入为中心到以质量和成本为中心的转变，做好结余留用，促进成本效益最大化；“大数据病种组合”所建立的应用体系不仅能应用于医保，也能延伸到医院形成管理指标，建立基于全面预算的现代化医院运营模式，形成科学运营管理机制。
医院行为有规范：“大数据病种组合”基于大数据客观反映医疗机构定位与服务能级，并形成评价疾病资源消耗与服务成本的“度量衡”，促进各医疗机构合理收治与定位相符的病例，落实分级诊疗制度和资源梯度利用机制；“大数据病种组合”围绕主目录与辅助目录建立完善的监管体系，分析同一诊断不同治疗方法、医疗行为分布的数据特征，对治疗方式采用的合理性进行甄别与评价，促进医疗机构针对同一诊断不同治疗方式选择的规范，形成技术应用与医保支付之间的平衡。
进入大数据时代，我国制度的优势使得医疗数据充分集聚，为病种组合的“随机”、“均值”赋予了更精准的能力。“大数据应用”改变了样本推算总体的仿真、预测乃至精算模式，利用真实、全量数据客观还原病种变化的现实，通过对疾病共性特征及个性变化规律的发现，建立医疗服务的“度量衡”体系，较为客观的拟合成本、测算定价，形成对医保支付方式改革的重要技术支撑，并且不断推动“建立管用高效的保支付机制”走向深入。
