DRG支付方式下的高靠分组是指服务提供方故意系统地改变报告的病例组合，以获得更多医保付费的行为，会给医保基金安全带来风险。2021年国家医疗保障局提出未来三年实现基于DRG/DIP支付方式的统筹地区、医疗机构、病种分组、医保基金四个方面全面覆盖，高靠分组作为最具破坏性的行为，应作为监管方的稽核重点。传统的人工审核方法效率不足，国际经验均指向计算机辅助智能审核的综合监管模式。

一、问题：高靠分组对DRG付费的破坏性

高靠分组（又称“高编码up-coding”）可能是DRG支付制度设立后最具破坏性的提供方策略行为（gaming behavior）。高靠分组的行为是医疗服务提供方利用DRG分组过程高度依赖疾病诊断和手术操作编码的特点，有目的地调整结算清单中的诊断和（或）手术编码（包括改变患者诊断信息、增加与本次疾病不相关的并发症和合并症、虚报不存在的合并症与并发症等），误导DRG分组器把病例错分到高权重的DRG中，从而达到获得高额补偿的目的。

尽管目前我国DRG试点城市对高靠分组的报道不多，但从国际经验看， 应该引起决策者足够的重视。美国Medicare保险1985年随机审核发现DRG出院病例的高靠分组占比高达12.83%，采取综合监管与大力惩罚措施后，1988年高靠分组占比降至7.45%。澳大利亚在实施DRG后的第七年（1995年）仍然有5.2%的出院病例存在高靠分组；德国因高靠分组每年为新生儿病例额外支付了40%的费用。

高靠分组带来的系统性偏倚，单靠DRG付费制度本身是无法克服的，不得不依赖于配套的稽查手段。国家医保局办公室2021年发布的《按疾病诊断相关分组（DRG）付费医疗保障经办管理规程（试行）》（医保办发〔2021〕23号），把高靠分组作为稽核重点，强调“设计并执行监控体系，有效实施稽核程序，循迹追踪实现对DRG付费的全流程把控”。

本文在各中英文数据库中检索相关文献，系统梳理发达国家应对DRG高靠分组的方法与发展历程，并结合我国DRG试点进展现状，提出我国发展智能审核的手段，高效应对DRG高靠分组的路径与建议。

二、现状：应对高靠分组的方法

1.事前监管

事前监管指采用多种手段规范医生和编码员的行为，防止高靠分组的发生。事前监管的手段主要包括：对医生和编码员进行职业教育，提高编码能力，防止因为能力不足导致的高编码或者向下编码；创建编码员和医生应该遵守的伦理准则，违背伦理准则将会受到职业道德的谴责，这一方法能在一定程度上降低高编码的发生。不过伦理准则是道德准则，而非法律规定，违背伦理准则并不一定意味着违法。

2.判断高靠分组的金标准

3.事后监管

4.智能审核与综合监管

尽管专家经验以及基于经验的监管规则提高了审核效率，但专家抽样审核的病例数量相对于海量的医保结算数据十分有限。随着信息技术发展，人们自然想到借助计算机建立更加智能高效的审核体系。事实上，历史审核数据的积累为引入智能算法打下良好基础，新的审核规则由计算机自动从数据中学习，并据此判断病例是否为高编码，事后监管从人工抽样审核变为全样本智能审核。

DRG支付方式相对成熟国家的综合监管模式见图1。 首先，由政府组织临床专家与编码专家形成团队，将专家经验不断地显性化和数字化，并形成计算机智能审核的规则。计算机依据这些规则便可以完成全部结算数据的筛查（而不是抽样），并对证据确切的案例给出判定意见，同时将存疑案例提报给专家复审。在此过程中，计算机不断通过机器学习提升智能审核的精准度和敏感度。 其次，专家团队每年随机抽样一部分结算数据进行人工审核，将发现的新审核规则补充或修正到原有的审核规则库。

三、完善路径：开发智能化审核规则

1.专家经验的显性化

2.机器学习

四、建议

DRG支付制度的建立客观上促进了医保结算（以及医院内部管理）的数字化。与之伴随的，便是利用信息化手段升级监管模式。 有效应对高靠分组，既是DRG支付取得实效的保障，也是医保监管成功转型升级的标志。为了做好高靠分组的监管工作，国家层面的专家团队有必要集中研究如何显性化医保数据稽核的专家经验，并开发机器学习的基础模型，然后把这些成果提供给各统筹地区作为本土化的基础。各地则有必要先建立由ICD编码专家和临床专家共同组成的稽核专家队伍，不断积累数据审核的经验。同时，建立智能化审核技术团队，将国家提供的经验和机器学习模型软件化，而后结合本地专家的共识，利用本地真实世界数据开展分析，形成智能化审核的具体规则。当这些准备工作完成后，智能化监管便可以启动。在智能化监管过程中，不断吸取专家经验，通过机器学习持续优化审核规则，让智能化监管的效能不断提升。 （ZGYB-2022.06）

原标题：以智能审核应对DRG高靠分组问题

作者 | 周吴平 简伟研 北京大学公共卫生学院

来源 | 中国医疗保险

编辑 | 张宸轩 买晓飞

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