根据《DRG/DIP支付方式改革三年行动计划》，到2024年底，全国所有统筹地区全部开展DRG（疾病诊断相关分组）/DIP（按病种分值付费）改革工作，到2025年底，DRG/DIP支付方式覆盖所有符合条件的开展住院服务的医疗机构，基本实现病种、医保基金全覆盖。相较于传统的医院信息化建设项目，DRG/DIP结算需要大量数据支持和运算，数据来源包括患者在院、出院、编码、上传、结算、清算各个阶段，这对医院信息化建设提出了新的要求。

关注两个核心需求

医保信息化建设主要解决数据治理和功能场景化两个问题。

和其他行业相比，医院数据治理具有专业程度高、数据来源多、内容复杂、质量控制难的特点，传统的数据治理工具和方法在面对医院数据时往往使不上劲。如果数据治理能力不足，最终将影响输出结果的准确性，导致错误的决策。医院数据治理是一个漫长且持续的过程，应循序渐进、脚踏实地，朝着目标一步步完善。

功能场景化，即识别每个场景下用户的核心需求。比如，在院阶段，医院需要重点关注临床医生对患者费用的过程管理，通过分组预测、标杆费用对照等功能，让医生及时掌握患者的DRG/DIP结算信息，对患者的结算情况做到事前知晓。在出院后填写病案首页和编码阶段，医院要重点关注病案首页质控、最佳入组方案，避免发生高套低编等违规行为。通过完善的大数据规则，DRG/DIP信息系统可对病案首页进行自动质量控制，确保每份病例得到应有的医保支付。要区分上传面向卫生健康主管部门的病案首页和面向医保部门的结算清单，通过专门的医保结算清单规则，对每份结算清单进行质控。在结算单下发对账阶段，需要快速找到医院信息系统、DRG/DIP系统、医保局端三方的病例对账差异点，快速确定问题原因，便于精准实施整改或对特殊结算病例发起特病单议。在这个过程中，医院可能会发现一些医保局端规则存在的不合理之处，要与医保局进行谈判申诉，有效提升医保局端的规则合理性。

走出两个常见误区

对于DRG/DIP信息系统建设，医院医保办的诉求就是算得准、报得快、分析到位，能够及时发现问题并纠正；而大部分医院的信息部门，对DRG/DIP信息系统的了解还仅停留在基本概念阶段，其核心诉求是让业务部门满意、维护量小、运行稳定。正是因为专业门槛较高，无论是医保办还是信息科，在选择DRG/DIP信息系统建设方案时，往往并不具备专业方面的甄别能力，容易陷入两个误区。

一种是迷信局端公司。因为DRG/DIP结算的分组明细和结算单是由医保局端定期下发的，医保局据此向医院进行结算，因此局端公司给人的第一印象往往是权威性强。但实际上，医保局并不允许局端建设公司将分组规则透露给医院，因为这样做等于是将裁判规则直接进行商业销售。此外，大部分地区医保局出于防范风险的原因，不允许局端公司做院端业务。另外，因为局端公司首先是为医保局服务，对医院的诉求，如反馈申诉、特病单议、不合理规则谈判等的支持度远不如院端公司。此外，由于院端业务相比局端更为复杂，局端公司对医院业务往往了解不够，难以很好地指导医院在DRG/DIP运行过程中精准调控，实现医院管理目标。

另一种是唯技术论。随着一些人工智能大数据公司入场DRG/DIP信息系统建设，宣传上主打大数据技术数据治理，产品平台化集成化。整体解决方案听起来不仅“高大上”，也解决了一些长期以来无法突破的难题。但事实上，近10年来医疗数据的质量并没有随着医院信息化的普及变得更加规范，相反，随着更多的系统各自生产数据，有时还会造成矛盾和冲突。在大数据行业，运行20年以上的大型三甲医院的数据也仅仅是达到“大数据”标准的门槛，如果医院的数据量不够“大”，用大数据技术解决医院数据问题就好比“杀鸡用牛刀”。医院数据质控往往是在基础数据工具之上，通过大量人工的核对清洗完成的。因此，对业务的理解和经验的积累更为重要。加上不同厂商表结构设计的不同，对工程师的对接能力和经验也有很强的依赖。可见，新技术尚不能很好地解决老问题，医疗数据治理仍须脚踏实地，一步一个脚印向前走。