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蒙牛78亿收购网红奶粉贝拉米,却股价大跌 到底值不值?[图]

日期:2019-11-09 18:16:47     浏览:1390    

照片来源@ vision china

文| 8: 00文健,作者|张立民,编辑|王陆机

2019年9月10日,马云宣布退休。

此前四天,网易云乐从阿里巴巴和云峰基金共获得7亿美元融资,估计价值约70亿美元。这是马云在公开报道中退休前阿里巴巴的最新投资。

网易云音乐(NetEase Cloud Music)的产品逻辑是根据听歌用户生成的数据来匹配其他用户的行为,找出行为最相似的用户组,然后根据听歌用户的记录做出定制的推荐。

这种逻辑类似于DRG的最新方法,即“按疾病类别划分的大数据得分”。

当一个病人去医院看病时,医疗保险应该为他支付多少钱,这样他才能获得有效合理的医疗服务?既不过度诊断和治疗,也不敷衍了事。

“大数据疾病评分”的方法是根据疾病诊断、治疗操作和个人特征的数据来寻找相似的患者,并根据患者的平均费用来计算该患者的治疗费用。这种方法也被普遍称为大数据DRG。

Drgs方法与每个人医疗保险费用的精细化管理密切相关。如果我们做得好,医疗保险基金的使用效率可以提高,医疗费用昂贵的问题也可以得到一定程度的解决。

中国的糖尿病视网膜病变研究始于1988年,自2018年国家健康保险局成立以来已经持续了30年,并成为主要推动力。

近30年来,DRG源于医院自发的绩效管理,也包含了医疗保险费用控制的实际需求。既有引进国外封隔器进行国产化的尝试,也有独立开发封隔器的实践。

随着大数据时代的到来,医学大数据和机器学习等智能手段已被应用于数字参考咨询系统的改革实践,并成为一股新的力量。

8: 00文健的上一份报告《中国药品注册管理机构的前世:如何将进口医疗保险支付机制本地化》从时间维度对药品注册管理机构从中央到地方的政策和做法进行了清晰梳理和总结。

本文试图从方法论的角度解释各种疾病评分方法之间的差异,特别是大数据疾病评分方法的创新,以追根溯源,取长补短。

简单来说,drgs(诊断相关组)解决了如何支付患者医疗保险的问题。它应该在“逐项收费”和“人头收费”两个极端之间选择一种“中间方式”。

如果按项目全额收费,将会出现过度的诊断和治疗,如重复入院、增加药品和检查、刺激医院引进先进的诊断和治疗设备以及推广高价药品。

如果按人头付费,医院会诱导有选择地接纳患者,如症状轻微、住院时间较短的患者,以搪塞重病患者;分解住院病人的数量以获得更多的“人头”,最终将导致医生和病人之间的显著冲突。

drgs的出发点是基于这样一个概念,即患者接受的治疗与患者的病情有关,与医院的特点无关,例如病床的大小、是否是专科医院等。

每个病人的治疗需要一定的资源,每个病人由于年龄、性别、初次和二次诊断以及入院时的条件等不同因素消耗不同的资源。医疗保险部门通过计算患者消耗的资源总量来确定分配给医院的费用。

实际上,由于个体差异很大,不可能制定“一人一价”。这就要求采用某种方法将预期消耗类似诊断和治疗资源的人群分成一组,并为每一组制定一个支付标准(通常称为“一次总付价格”)来支付医疗机构。

例如,在上海的不同医院,同样的全膝关节置换术治疗关节炎的费用从5万元以上到9万元以上,最高和最低相差1.74倍。制定“一价”可以引导和遏制不合理的医疗行为,使医院管理更加科学。

从以上描述可以看出,实施DRG有两个关键点:第一,如何正确合理地分组?第二,如何设定合理的“一价”?这两个问题也密切相关,分组的合理性可以大大提高“一价”公式的准确性。

drgs分组的基本思想是根据不同的疾病类型、治疗方法和患者的个体特征来区分不同的组。它可以分三个步骤实现:

第一步是将大多数病例分成不同的“疾病类别(mdc)”。澳大利亚急性呼吸窘迫综合征分为23种疾病类别,而美国急性呼吸窘迫综合征和中国急性呼吸窘迫综合征均分为26种疾病类别。

在第二步中,根据不同的治疗“操作”模式,同类mdc被细分为基本DRG。

第三步是根据患者的个体特征,如患者(新生儿)的年龄、性别和出生体重,细分DRG。

例如,“胸段食管恶性肿瘤”和“血管性心脏病”属于不同的疾病类别(mdc),首先被分为不同的组。

然后,对“胸段食管恶性肿瘤”有不同的治疗方法,所以“胸段食管恶性肿瘤的保守治疗”、“胸段食管恶性肿瘤和食管癌根治术”和“胸段食管恶性肿瘤和食管癌根治术和空肠造口术”将成为不同的DRG。

最后,对于也分为“胸段食管恶性肿瘤和食管癌根治术”组的患者,根据其年龄、性别等个人特征进行细分,如“胸段食管恶性肿瘤和食管癌根治术男性”和“胸段食管恶性肿瘤和食管癌根治术男性40-50岁”等不同组。

上面的例子只是为了解释drgs三步分组的一般过程。在实际操作中,情况要复杂得多。

由于案例数量多、类型多,DRG的分类过程需要计算机来完成,这就需要对上述三个步骤逐一编码。不同DRG的主要区别在于分组的细节和编码系统的设计。

例如,沈康发现ar-drgs在肾脏疾病的药物治疗组中分为l61肾衰竭、l62肿瘤、l63感染、l64结石和l67其他。

根据《肾脏病科国家重点临床专业建设项目评分标准(试行)》的要求,肾脏病科主要疾病为原发性肾小球疾病、间质性肾炎、高血压肾病、糖尿病肾病、狼疮肾炎、血管炎、肾损害、肾淀粉样变等。如果上述肾病导致肾功能衰竭,则肾功能衰竭会反映在病历首页的其他诊断中,而不是主要诊断中,导致肾病患者基本上处于l67。因此,在实践过程中,沈康引入了基于ar-drgs的沈康版本的drgs。

在编码系统方面,美国的ap-drgs使用icd-9进行诊断和操作编码,而澳大利亚的ar-drgs使用icd-10。但是,北京日间行车灯的诊断代码是从AP-日间行车灯和ar-日间行车灯“继承”而来的icd-10,而操作代码是icd-9。

此外,虽然drgs使用icd代码作为基础,但在实际应用过程中,本地icd版本也将根据本地条件进行构建,如美国的icd-cm、澳大利亚的icd-am、北京的icd-bm等。

2015年,国家卫生计生委医药管理局和医院管理局成立了国家数字参考咨询服务质量控制中心,发布了基于北京版数字参考咨询服务的中国-数字参考咨询服务模式,并在全国15个试点城市实施。

2017年,国家卫生计生委健康发展研究中心推出了以“收付款改革”为核心的“中国-drgs”模式。

分组的不同细节和不同的编码系统,加上在实践过程中根据不同地区的不同情况对现有分组进行删除、修改和更改,导致中国出现了大量无法统一的数字参考文献。

有这么多版本和这么多术语,你会头晕吗?没关系,因为到下一节,我们可以忘记分组。

当中国的数字参考咨询先锋引入国外标准时,一些内生问题是无法解决的。

首先,各种分组设置都是在与现实进行比较之前基于分组模型,因此会有偏离现实的情况。一些疾病和治疗方法可能不包括在现有封隔器中。

此外,中国经济和医疗水平的不平衡发展导致了不同地区不同的诊疗路径。例如,上海的骨折治疗方法是西方的,将通过手术用钢板固定。然而,在西部的偏远地区,外科医生将使用木棒来绑住受伤的腿。这两种治疗的费用非常不同,病人的恢复时间也不同,他们的感受甚至不同。

因此,在上海试点的drgs在应用于西部地区时应进一步调整。然而,由于封隔器是手动设置的,因此需要手动干预来适应,这需要很长时间,并且成本很高。

第二,在引入任何政策时,管理者和政策参与者之间都会有一个博弈。一旦参与者熟悉了政策规则,他们最优行为的合理选择将影响政策的长期适用性。

例如,在调查各地实施的drgs的过程中,8: 00文健发现,面对医院和医生的抵制,大多数医疗保险试点地区的drgs包装商没有向医生披露,以防止医生钻空子。

然而,这是无效的。2018年,国家健康保险局组织专家去医院调查糖尿病视网膜病变。一些医生坦率地说,即使DRG分组规则不开放,医生也可以粗略地计算一段时间内的实际报销情况。这可能导致“患者被分配到一个比他们应该被分配到的drg组更复杂的组,这样医院就可以获得更高的报酬”。

随着大数据应用技术的发展,上述两个问题都有成熟的解决方案。

想象一下,你手机上的音乐应用程序会根据你的喜好向你推荐你最喜欢的歌曲。购物应用程序会向你推荐你喜欢的东西。潜在的机制是,这些应用程序将根据您听歌曲或购物行为产生的数据匹配其他用户的行为,找出行为与您最相似的用户组,然后根据这些用户听歌曲或消费记录向您提出定制的建议。当然,“寻找相似之处”的过程仍然需要统计方法。

这一幕看起来熟悉吗?——drgs的核心不是希望当任何患者进入医院时,能够根据疾病诊断、治疗操作和个人特征数据找到与他相似的患者。根据这一组病人的平均治疗费用,是否应该为这一病人计算预付治疗费用?

所以大数据疾病评分根本不用分组设备,实现动态分组。

首先,将医院病历首页的统一代码全部输入系统,穷尽“疾病诊疗方法”的排列组合,形成1000多个疾病诊断组和大约3000个治疗方法目录组。然后,通过使用上述“寻找相似性”的方法,最终形成了10,000多个具有相似特征的组,这些组可用于设定“一个价格”。

这样,上述两个问题得到了更好的解决:因为数据来自于全部病例数据,所以没有没有记录的疾病和治疗方法;因为分组是动态调整的,即使医生的期望发生变化,动态分组也可以检测到预期的变化并调整分组(假设你喜欢听一段时间以前的中文歌曲和英文歌曲,你的个性化推荐列表也会被调整,英文歌曲会被推荐更多)。

说完分组表示定价,简单地说drgs定价系统大致有两个想法:

首先,在疾病组形成后,使用过去3-5年的平均成本结果来建立定额标准。这种定价方法简单易行,但由于“一刀切”的定价方式和缺乏动态调整,一般首次用于DRG定价。

第二,在理想情况下,在考虑当地经济和医疗发展水平的基础上,通过疾病成本核算确定基本费率,最后通过确定每个drg组的相对权重确定每个组的总成本。

考虑到目前我国部分药品和医疗器械价格过高,许多劳动医疗服务项目收费过低,没有一套成熟完善的成本核算分析,很难界定每个drg集团的成本。

然而,已经有人试图解决这一问题,如上文提到的c-DRG,即通过在31个省市建立国家医疗服务价格和费用监测和研究平台,收集了来自不同地方的大量报告数据,作为价格和费用的研究基础。

此外,大数据DRG可以实时动态地反映由于收集了全部数据而导致的每组治疗成本的变化。虽然用于定价的初始数据不够准确,但随着DRG改革的不断推进,分组定价将越来越接近实际成本。

尽管中国的存款准备金制度已经实行了30年,但“起得早”的存款准备金制度改革在全国范围内“起得晚”。巨大的地区差异、复杂的机制设计和各方之间明显的博弈曾经使其难以向前推进。

C-drgs、cn-drgs、申康drgs,甚至云南玉溪、陆丰、广西柳州drgs都在测试中,尚未收到综合对比数据。然而,有一些指标可以用来衡量DRG分组的有效性。

录取率。也就是说,在某一地区或某一医院成功分组住院医疗服务的数量。入学率越高,医疗保险支付范围越广。

组内变异系数。也就是说,该组医疗费用的标准差除以该组医疗费用的平均值,用于测量该组内医疗资源消耗的同质性。cv值越小,支付的稳定性越好,越接近平均值,风险越小。

例如,两种计算方法得到的分组组平均成本为9万元,而模式1分组中的实际个人构成为12万元、9万元和6万元;模式2组的实际个人构成分别为10万元、9万元和8万元。模式2的cv值明显较低,支付风险也较低。如果费用为6万元和12万元,医疗保险按9万元支付,这对双方都不合适。

预付费用与实际费用的偏差比较。drgs试用一段时间后,可以计算每组预付费用与实际费用之差的绝对值,然后对绝对值求和。值越小越好。

DRG中存在一个“不可能的三位一体”,即分组较少、分组率高、组内变异系数低,这些不可能同时实现。分组越小,自然分组率越高,组内变异系数越低,但分组越大。如果群体较少,入学率较高,群体内部的个体差异将不可避免地增加,给医疗保险支付带来更大的风险。

“DRG不会毫无争议地形成标准。他们必须有实践、经验和成本来形成标准。目前,DRG的发展正处于将隐性规则转化为规则的过程中。政府在规划中可以做的是形成方向性的指导和配套政策,而不是政府先发布标准。大数据DRG的特点是,只要数据量足够大,就可以快速形成规则。上海市决策咨询委员会成员徐苏表示。

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