翼方健數鄧振：「DRG+AI」助力實現醫院精細化管理

日前，第十四屆中國醫院院終年會在廈門舉行，從宏觀與微觀、管理與學科等不一樣維度，跟進解讀了後疫情時代中國醫療健康行業、中國醫院發展的挑戰、機遇與對策。安全

2020年是全面建成小康社會決勝之年，也是「十四五」規劃之年。中國醫療健康行業站在了新的歷史節點，DRG正是當下備受關注的焦點。在9月26日下午舉行的「DRG+大數據雙重驅動下醫院精細化運營」分論壇上，翼方健數醫療保險事業部總經理鄧振做了《DRGs支付背景下的院內精細化管理探討》的主旨演講。工具

圍繞政策背景與影響，鄧振首先介紹了DRG的來龍去脈，接着深刻分析了醫院DRG的解決方案。鄧振指出，醫院在DRG形勢下面臨着很多的新挑戰，包括醫院編碼字典不規範、與國家版本存在差別，致使沒法入組；病案首頁編碼質量不高，致使入組率低；診療過程當中病組費用沒法提早預判，致使醫保分組結算風險。大數據

「常規的解決方案不難想到，無非是經過傳統醫療信息化手段，沒有映射表就手動作映射表、沒有知識庫就人工作知識庫，再把相關的內容寫成規則，根據須要按期或隨時維護等等，這些工做都會產生巨大的工做量，不是每一家醫院從人力和財力上都能承受的。有沒有辦法把這部分的工做量交給聰明的機器人來作呢？」鄧振藉此引出「DRG+AI」的終極解決方案。優化

「DRG+AI」如何實現精細化運營？鄧振表示，人工智能AI能夠提供強大的數據治理能力以及完善的診療合理性內核。其中，在數據治理能力方面，經過AI方式可以以主數據爲核心進行數據的分析、編碼、對碼，在準確率上達到95%以上，大大減小了人工工做；經過AI標註工具，能夠把不一樣版本的ICD轉化成任意須要的版本，須要的人工量也很是少，若是未來編碼發生新的版本轉換，工具能夠隨時響應，結構化準確率很高。編碼

鄧振接下來具體介紹了DRG費控-預分組及成本控制。首先是在臨牀科室方面，AI機器人在識別全病歷以後，對診斷合理性進行檢查和風險提示，實現智能ICD編碼推薦。在入院診斷、修改診斷、出院診斷時推薦與診斷相關的組及其相對權重和費率。臨牀科室能夠設定目標入組路徑，以優化相關的診療措施和控制醫療成本。其次是在病案科，當完成病案首頁內涵質控後，分組器將生成的病案首頁數據進行預分組，並將產生的分組結果信息反饋至臨牀科室，造成各科室應用的相關報表。最後是醫保科，生成結算分析報表、全院整體報表、科室分列報表等決策支持相關的重要報表，其中的結算分析尤其重要，它主要針對預分組中預計應撥付的費用與實際發生的費用進行個體、整體、病種、藥品、耗材等不一樣維度的分析。人工智能

鄧振表示，根據翼方健數所掌握的大數據信息，能夠進一步實施依賴於DRG的有效管理，從支付、服務、效率、安全到基於人工智能數據分析的報表和系統。演講的最後，鄧振向與會領導嘉賓推介了翼方健數DRG控費系統白皮書。spa

分論壇現場匯聚了衆多專家學者論道，爲醫院將來發展獻計獻策。廈門做爲國家健康醫療大數據試點城市，其健康醫療大數據建設成效使人期待。blog

廈門市婦幼保健院副院長吳謹準進行了《區域性兒童孕產婦醫療保健協同平臺》的報告，廈門市婦幼保健院積極推進兒科分級診療項目分級診療，現在在社區就能把電子病歷寫好，藉助AI輔助診療，危重症病人上轉，慢病下轉介紹。廈門市衛生健康委規劃發展與信息化到處長錢永躍進行了《區域健康醫療大數據助力智慧醫院建設》的演講，介紹了廈門與翼方健數合做建設的健康醫療大數據應用開放平臺，數據在平臺內受權使用，只經過計算來分享數據的價值，克服了過去隱私安全保護的難題。數據分析