DRG数据分析系统运维期风险识别与业务推动

◆曹济铭

（合肥市第二人民医院 安徽 230011）

DRG（Diagnosis Related Groups）是一种“同质归一”的病例组合方式，以患者的出院诊断为基础，结合年龄、手术、操作以及出院转归等因素，将患者分入若干诊断组。DRG数据分析系统具备组内可比性强和分析指标清晰全面的特性，是很好的数据标化工具，主要用于住院医疗服务监测分析和医疗付费改革，数据来源是病案统计编目后的病案首页。DRG数据分析系统各指标分析精准度可以具体到患者详细的病历资料，下钻分析维度、指标数目极多。本文将医疗大数据与DRG管理工具结合，运用信息技术对电子病历进行分词、切词和归一等操作，实现数据后结构化，极大范围的拓展DRG分析指标，借助大数据的思维和方法进行研究，突破传统分析模式，有效延伸和拓展DRG的应用。基于大数据平台的DRG系统数据源头是HIS、EMR、LIS、RIS、超声、病理、内镜和随访，经过大数据平台完成数据脱敏、后结构化、建立患者唯一标识EMPI和数据验证等工作后，进入DRG管理系统进行分组并展开有关DRG的数据分析展现，同时基于DRG延伸并发症等级相关分析、医保费用影响因素分析、病历调阅、患者全景和病例分析等应用。

1 DRG数据分析系统运维期风险识别方法。

对于DRG数据分析系统而言，项目在运维期主要是满足医院作为用户的使用，运维期的项目风险管理主要任务是确保软件的建设效果，以实现软件服务医院正常业务开展的要求。建立DRG数据分析系统效果评估框架本研究通过大量DRG付费相关文献和政府政策的研究基础上，经过两轮德尔菲法专家咨询，最终确定了DRG付费改革效果评估框架，包括8个维度，10个具体指标，同时对各维度指标进行了归类，形成32个二级指标。参与咨询的专家均是来自直接参与制定、研究、落实政策以及一线执行政策的人员，问卷回收率达到了98%的高积极性，在指标评分、指标数量上和7个维度的重要性30个适宜指标结果比较一致，第二轮较第一轮更加趋同。项目小组开展了多次专家会议，针对DRG数据分析系统风险内容进行识别评判，根据DRG数据分析系统风险因素收集调查表的结果，综合项目领导小组意见，根据各风险内容逐条议定，制定运维期风险识别辅助表。

2 DRG数据分析系统运维期风险识别内容。

在运维期，DRG数据分析系统存在无法预料的设计、实现和测试工作，缺乏对软件开发策略和标准的遵循，存在沟通协调问题，需要比预期更多的测试、设计和实现工作，同时防止涉足不熟悉的产品领域比较重要，归纳来看运维期主要是以下三种风险类型：信息技术风险、进度风险以及信息安全风险。

（1）信息技术风险。DRG数据分析系统信息安全风险较高，主要体现在教条地坚持软件开发策略和标准，开发工具未及时到位，项目新增加较多的额外开发但不需要的功能，同时项目建设期还存在时间花在技术学习时间较多的时间分配问题，从信息技术层面形成风险影响项目的建设。识别出主要影响因素包括：对于该项目工具和环境不熟悉，部分人员需要更多的时间适应；运维期中新员工技术水平较低；项目激励措施不能满足人员需求；项目技术标准不统一；接口出现错误和额外的重复工作；设计欠佳；涉足不熟悉的产品领域；无法预料的设计、实现和测试工作。信息系统的互联互通是支撑，医院数据之间的融合非常关键，特别是应该融合医保、HIS、病案等多个平台数据，取数方便，才能随时为科室提供决策支持。

（2）进度风险。进度风险是DRG数据分析系统运维过程中完成阶段目标日期提前，相应地调整产品范围或可用资源，存在大量的纸面工作导致进程比预期的慢，并且产品最终无法满足用户要求，因而必须重做，但是开发一种全新的模块将比预期花费更长的时间，这样导致决策周期比预期的要长的进度问题。识别出主要影响因素包括：部分内容临时变化；项目开发中的技术将延长计划进度；项目非计划工作过多；要求完成时间变动；等待项目决定时间过长；部分功能不符合要求，需要返工；依赖正在开发中的技术将延长计划进度；开发一种全新的模块将比预期花费更长的时间。主要问题集中在：组织保障是基础；业财融合是方向；整体纳入全面分析。只有将全部DRG病例纳入数据库中才能全面反映情况。

（3）信息安全风险。DRG数据分析系统部分功能缺乏统一的标准要求，同时缺乏对数据分析系统运维策略和标准的遵循，设施虽到位，但不配套，有些设施拥挤、杂乱或者破损。数据分析系统运维期出现了需要比预期更多的测试、设计和实现工作，客户提供的组件质量欠佳，这些都会造成DRG数据分析系统运维过程中的信息安全风险。识别出主要影响因素包括：安全上需要更多的测试设计；设施虽到位，但不配套；项目组提供的组件质量欠佳；部分功能缺乏统一标准；设施拥挤、杂乱或者破损。

3 DRG数据分析系统风险识别处理。

在DRG数据分析系统风险管理流程中，重要一步是对识别出的风险按照定性、定量分析的结果采取有针对性、科学的应对策略，尽可能消除风险对项目的消极影响，为实现预期的项目目标而采取措施，以最小化项目风险的不利影响和最小化风险造成的损害。由于DRG数据分析系统与检验、医嘱、用药、检验等数据相连动，管理部分可以进一步分析医嘱的内容，例如：设置医生标准以上订单分析，组内标准以上患者主治医生订单分析等。理想的DRG支付系统应该能够负担新医疗技术服务的实际成本，随着医疗技术的发展，它不断更新和调整DRG分组方案和相对权重。（1）DRG数据分析系统有助于加强绩效考核，进一步深化综合性公立医院改革。通过绩效考核，推动三级公立医院从规模扩张向质量效益转变，从粗放型行政管理向综合绩效管理转变，促进收入分配更加科学合理，实现增效提质，推动综合性公立医院改革政策落地。（2）DRG数据分析系统应优化实际资源配置。医院如何提高我国医疗技术服务管理水平和效率，加强医疗费用管控，减少卫生资源浪费等关键问题变成了医院能否在医疗市场竞争中走民族发展道路。有了固定的医疗费用，医院只能节省开支。提高工作效率和医疗服务质量，降低不合理费用，达到了提高医院经济效益和社会效益的目的。（3）加强DRG数据分析系统的计算机化结构，建立完整的电子医疗数据系统，对病历首页信息进行自动提取和存储，确保病历首页信息的准确性和完整性。不断加强病案信息质量控制，提高病案质量和内容，建立基于DRG的医疗绩效评价信息系统，为医院将DRG应用于科学管理提供系统支持：建立相应的响应信息控制系统。方便所有参会人员及时监控和干预，实现了DRG管理体系与医院现有疾病质量控制体系、临床路径体系、感染体系、药物预警体系的整合与完善。（4）DRG数据分析系统是一个非常重要的工具，加强质量管理是控制成本最有效的手段。提高医疗质量，促进医疗资源合理利用。提高医院的竞争力是非常现实和重要的。加强成本控制、提高医疗服务价格、规范和规范医疗服务价格等措施。

4 DRG数据分析系统处理对于DRG业务的推动发展。

DRG数据分析系统是为具有良好技术水平但不足以成为业界引领者的医院广泛实施DRG支付的有效平台，推动其规范诊疗行为，提高医疗质量，加强成本控制。对于综合性公立医院来说，要不断优化医疗机构的运行方式和管理方式。DRG数据分析系统分析认为：（1）进一步规范诊疗行为，在保证医疗质量的前提下合理控制医疗费用，减少不合理医疗费用，避免医疗资源流失，确保收支适度平衡。（2）合理定位医院发展战略，治疗与其医疗能力相匹配的疾病类型。（3）根据DRG数据分析系统的结果分析，作为技术水平低、规模小的基层医院，面对疑难病、高危疾病，应谨慎开展此类业务。除此之外，DRG数据分析系统风险处理之后的建议，在提高运营效率方面，有条件的医院可考虑实施日间手术、日间化疗、术后快速康复等，加快床位循环，降低时间消耗指数和成本消耗指数，将限制性医疗资源服务更多患者，提高医院运营效率和效益。

5 结束语

DRG数据分析系统作为业务管理的信息工具通过分组结果集整合，能为医院绩效管理和医疗付费改革提供数据支撑。在医院DRG数据分析系统的风险管理方法中，风险控制的范围不只包括已经识别的风险类型，同时还需要在整个项目的运维过程中，持续有效地进行风险监控。风险应对策略实施作为风险管理的关键步骤，可以根据DRG项目不同阶段的不同特点，使用不同的方法进行风险分析，通过有效地使风险管理取得更好的效果。以期运用大数据技术能拓展更多分析指标和维度，进行更深入、持续的DRG业务探究，持续地运用信息化和大数据的力量为医院管理和科研做辅助支撑。