［摘要］DRG/DIP支付改革作为医疗公共管理领域优化资源配置、保障医保基金可持续性的核心举措，正重塑医院管理模式。支付改革推动医院收入结构从按项目收费转向病种打包付费，加速向技术服务型转型，但也加剧了成本控制压力。为此，文章构建大数据驱动的“三层四维”协同优化框架：基础层，通过数据中台整合多源数据，为公共管理决策提供数据底座；中间层，利用智能分析引擎实现病种分组预测、成本核算与绩效评估，助力医保部门制定科学支付政策；应用层，以可视化决策支持系统辅助管理。四个协同维度涵盖病案质量与结算、临床路径与成本控制、绩效评价与资源配置、预算管理与支付改革，强化医院与公共管理政策的衔接。通过数据治理、智能分析等关键技术路径，推动医院从经验管理向数据驱动转型，实现医疗质量与运营效率提高，契合医保支付改革要求，为医疗公共管理精细化、信息化升级提供实践路径。

　　［关键词］大数据；DRG/DIP支付；医院管理信息化；协同优化

　　0引言

　　疾病诊断相关分组（Diagnosis Related Groups,DRG）和按病种分值付费（Diagnosis-Intervention Packet,DIP）作为医保支付方式改革中的关键工具，正在全国范围内快速推广［1］。从公共管理的视角来看，医保支付方式改革是优化医疗资源分配、提升医疗服务质量、保障医保基金可持续性的重要举措，而DRG和DIP正是实现这些目标的核心手段。根据国家医疗保障局公布的数据，截至2023年年底，全国超九成统筹地区已经开展DRG/DIP支付方式改革，改革地区住院医保基金按项目付费占比下降到四分之一左右。该支付方式的出现对医院的信息管理工作提出了一些全新的要求，以往粗放式的管理模式难以适应精细化且数据化特征明显的支付环境［2-3］。与此同时，大数据、人工智能等技术的快速发展为医院管理信息化提供了有力支撑。借助信息技术手段实现DRG/DIP支付改革和医院信息理的协同优化，已成为当前医疗领域的重要研究课题。

　　1 DRG/DIP支付改革对医院管理的影响

　　1.1收入结构变化

　　在DRG/DIP支付改革的背景下，医院的收入结构正经历根本性重构。传统按项目计费模式下形成的收入构成模式已发生变化，取而代之的是以病种或病组为单位的整体打包付费机制，这使得医院收入确认的基础发生了本质变化。随着DRG/DIP支付改革推进，药品及耗材收入占比下降，医疗服务收入比重上升，从公共管理角度反映了医疗行业朝着更加注重技术和服务质量的方向发展，标志着医院正从资源消耗型向技术服务型转变［4］，有利于提高医疗资源利用效率，实现提升服务质量、合理分配资源的目标。此外，收入模式变化引发现金流特征从原本分散持续转变为相对集中且阶段性支付，这在公共管理方面影响着医保基金的收支平衡和监管重点，对医院资金管理和运营规划产生连锁反应，对公共管理中医保基金的风险把控提出新要求。

　　1.2成本控制压力

　　在DRG/DIP支付模式下，医院的成本控制体系面临着全方位的转型压力。这种压力一方面体现在管理理念的转变上，传统的成本管理模式已无法适应按病种打包付费的新要求［5］，所以医院必须构建以临床路径为核心的精细化成本管控体系。另一方面，成本管理的范围从原来的科室层面延伸到了具体病种，这就要求医院具备精确追踪从诊断到治疗整个服务链条中各项资源消耗情况的能力。更为关键的是，成本控制与医疗质量之间的平衡成为新的管理难题：过度压缩成本可能会影响诊疗效果，而忽视成本又会导致病种亏损，这种两难境地对管理决策提出了更高要求。

　　2大数据驱动下DRG/DIP支付改革与医院管理信息化协同优化路径

　　2.1构建“三层四维”协同优化框架

　　在大数据推动下的医院协同优化框架中，“三层四维”架构设计为DRG/DIP支付改革提供了系统性解决方案。此框架的基础层为统一数据中台，通过构建标准化数据仓库和实时数据管道的方式，打破传统医疗机构中临床数据与运营数据相互割裂的困局。数据中台负责采集和清洗多源异构数据，建立跨部门的数据共享机制，为后续的数据分析和应用打下基础。中间层的DRG/DIP智能分析引擎是整个框架的关键所在，其包含的分组预测模块能够根据历史病案数据模拟不同编码方案下的支付情况；成本核算模块能够实现针对病种级的精细化管理；借助绩效评估模块可构建兼顾质量与效益的评估体系。最上层的管理决策支持系统负责将分析所得的成果转化为预警提示，协助管理者实时掌握医院的运营态势。通过上述三层架构设计，医院可形成从数据采集到智能分析，再到决策应用的完整全链条式支撑，促使自身管理从依靠经验驱动转变为依靠数据驱动。

　　四个协同维度是该框架实现价值创造的重要着力点。以病案首页质量与结算的协同为例，编码准确性对医保支付有着直接影响，化解这一影响非常重要。因此，可构建编码质量与结算结果的关联分析模型，有效促使临床科室重视病案书写规范。在临床路径与成本控制的协同方面，对标准化的诊疗流程和资源消耗进行匹配分析，找出最适宜的成本效益平衡点。绩效评价和资源配置的协同是通过构建基于DRG/DIP指标的绩效考核体系，促使医疗资源朝着高价值病种和服务的方向倾斜。而预算管理与支付改革的协同，能够让年度预算编制对医保支付政策的变化作出动态响应。上述四个协同维度彼此支撑，相互促进，形成一个管理闭环：首先，通过确保病案质量保障收入确认的准确性；其次，借助临床路径的优化实现成本的有效控制；再次，运用绩效评价的结果引导医疗资源合理配置；最后，将上述环节的成果应用到预算管理的动态调整中。多维协同机制不仅能解决DRG/DIP实施过程中的具体操作难题，还能推动医院整体管理模式实现转型升级，实现医疗质量、运营效率以及经济效益的有机统一，最终实现提升服务质量、合理配置资源、保障医保基金安全等目标。

　　2.2关键技术实现路径

　　2.2.1开展数据治理工程

　　在着手构建由大数据驱动的协同优化框架时，开展数据治理工程无疑是挖掘价值的一项基础性工作。首先，建立统一的数据标准体系，包含临床诊疗术语、运营管理指标等标准化定义内容，以此保证从不同源头获取的数据能够实现语义层级的融合。例如，对疾病诊断编码、手术操作名称等关键医疗术语采用全国统一的ICD-10标准，对医院运营指标（如床位周转率、平均住院日等）建立行业规范，确保跨部门、跨系统数据的一致性。在采集数据环节，借助智能ETL工具对医院信息系统、电子病历、实验室信息管理系统等各类业务系统的数据进行自动抽取操作，并且设计数据质量校验规则，以便针对异常值和缺失值展开实时监测，实现自动修复。数据存储层面，采用混合架构模式，将结构化数据存放在关系型数据库中，便于快速查询与统计分析。与此同时，构建数据湖，存储病历、影像数据、音频记录等非结构化的原始数据，实现对数据全生命周期的完整保留。就数据安全方面来讲，需要实施分级分类的管理举措。依据《中华人民共和国个人信息保护法》和《信息安全技术——健康医疗数据安全指南》，针对敏感的医疗数据采取脱敏和加密的相关措施，并且建立基于角色的访问控制机制。除此之外，建立可持续优化的数据治理机制，组织跨部门的数据治理委员会，制定关于数据质量考核的各项指标，将数据治理所取得的成效归入科室绩效考核，进而形成数据质量能够持续得到改进的良性循环态势，为后续开展智能分析工作筑牢数据根基。

　　2.2.2建立智能分析系统

　　在协同优化框架中，智能分析系统作为核心中枢，在医疗公共管理领域发挥着关键作用。可搭建基于机器学习的病种分组预测模型，运用自然语言处理技术解析病历文本特征，并结合结构化诊疗数据训练智能编码推荐算法，实现病案首页的自动化质控与优化，为医保部门制定公平合理的支付政策提供可靠的数据支撑，减少医保基金错配风险。此外，基于智能分析系统开发临床路径挖掘算法，通过关联规则分析挖掘高频诊疗行为的数据特征，构建病种、资源与成本的映射关系网络，实现动态成本管理与预警，助力公共管理部门监测区域医疗成本水平、优化资源配置。系统中的绩效评估模块可融合深度学习与运筹学方法，构建包含医疗质量、运营效率、经济效率等的多目标优化评价模型，为医院绩效考核和公共管理部门评估医疗机构服务质量提供参考。该系统采用微服务设计架构，将病种分组预测、编码优化、成本仿真、绩效评估等功能模块解耦为独立的服务单元，从而实现灵活扩展，便于公共管理部门根据政策和监管需求调用整合，实现诊疗数据的即时处理，为医院和公共管理部门提供决策支持。

　　2.2.3打造实时监控平台

　　在协同优化框架中，为了打造实时监控平台，需要构建端到端的流式数据处理体系。实时监控平台依托分布式消息队列架构运作，因此可借助轻量级数据采集工具实时抓取医院信息系统（Hospital Information System,HIS）、电子病历系统（Electronic Medical Record System,EMR）等核心业务系统所产生的操作日志，进而形成数据流。在实时监控平台的可视化层，运用动态仪表盘，凭借可配置的组件库展示关键绩效指标，支持从医院整体层面到单个病例的穿透式分析。为了保障监控具备良好的时效性，系统可以采用内存计算架构，保证热点数据长期存储在内存中。安全审计模块负责将所有的监控操作痕迹记录下来，确保整个过程可追溯。此外，实时监控平台还应具备移动端推送功能，通过企业微信、QQ等渠道，将预警信息直接传达给负责人，并集成工作流引擎，实现对异常情况的闭环式处理。为了满足不同场景下的处理需求，平台需要提供监控策略配置的界面，准许管理人员按照自身需求自定义监控指标、监控频度以及通知方式等，进而形成灵活、可扩展的监控体系。通过有机结合实时监控和历史分析数据，实时监控平台能够迅速识别潜在风险，为医院的运营管理提供具有前瞻性的决策支持。

　　2.2.4建立决策支持系统

　　在协同优化框架中，决策支持系统不仅能满足医院内部管理需求，还能在医疗公共管理领域发挥关键作用。从公共管理视角来看，其输出的决策成果直接影响医保基金的合理分配、医疗资源的科学布局以及医疗服务质量的整体提升，是推动区域医疗协同发展和政策有效落地的重要支撑。从技术架构来看，该系统采用微服务化的设计方式，将预测性分析、模拟推演、方案评估等功能模块解耦处理，凭借服务编排使得决策流程实现灵活的组合搭配。智能推荐引擎运用强化学习算法，在不断积累历史决策所产生的效果的基础上，持续优化推荐策略。可视化交互界面的设计需遵循从宏观逐步到微观的探索式分析理念，通过动态钻取功能支持用户自己去发现问题的根源所在。系统还需要在内部设置多种决策仿真工具，允许管理人员针对备选方案进行虚拟推演操作，对在不同策略下的质量效益平衡点进行预估。为了提升系统决策的精准程度，应建立持续学习机制，将实际执行所得到的结果反馈到模型中迭代优化，形成决策闭环。权限管理模块要实现基于角色的决策支持功能，保证不同层级的管理者能够获取相应的操作权限。该决策支持系统有机融合人工智能的预测能力与专家经验的判断力，助力医院在DRG/DIP支付改革背景下作出更科学、精准的管理决策。同时，其产生的决策数据和分析结果可作为公共管理部门制定医疗政策、优化资源配置的重要参考，推动医疗公共管理从经验驱动向数据驱动转型。

　　3结束语

　　DRG/DIP支付改革不仅是医保支付模式的转变，还是推动医院管理现代化的重要契机。面对收入结构调整、成本精细化管控等挑战，医院必须充分借助大数据、人工智能等技术构建智能化协同管理体系。未来，随着医疗管理数字化转型不断推进，DRG/DIP与智能技术的融合将进一步增强医院管理的精准性与前瞻性。从公共管理的视角来看，这不仅有助于优化医疗资源配置、提升医保基金使用效率，还能为卫生行政部门制定科学政策、提高医疗服务水平提供有力支撑，为医疗行业高质量发展注入新动能。

主要参考文献

　　［1］陈翔,梅莹莹.基于DIP、DRG的医保大数据后评价体系研究［J］.数字通信世界,2023(4):189-191.

　　［2］张嘉琛.DRG&DIP模式下医院运营成本问题研析［J］.预算管理,2024(6):24-29.

　　［3］陈晨,臧文斌,赵绍阳.医保预付制改革对医院行为和医疗费用的影响研究：基于单病种定额付费的改革［J］.经济评论,2023(3):133-151.

　　［4］李晨行.事业单位管理模式下公立医院的运作逻辑：基于“B市H医院”个案的探讨［J］.公共管理学报,2024(1):120-133.

　　［5］何燕,吕俊瑾.公立医院内部控制效能提升路径探讨［J］.卫生经济研究,2023(5):78-82.