我国实施按病种分值付费方式(DIP)的SWOT分析

焦之铭，王芊予，冯占春

(1.华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院，湖北 武汉 430030；2.浙江图书馆，浙江 杭州 310007)

随着经济的发展，我国医疗技术水平与社会保障水平显著提升，自上世纪50年代至今，我国已经建立了全球覆盖人数最多(13.54亿)、覆盖率最高(95%)的医疗保险体系。但随着人民群众对医疗需求的不断增加，医疗保险支出的规模快速上升，医保基金结余率不断下降。因此，控制医保费用支出是现阶段我国医保改革的重点。2017年国务院办公厅印发《关于推进基本医疗保险支付方式改革的指导意见》，明确医保支付的多元复合化，提出按病种付费。基于大数据按病种分值付费(Diagnosis-Intervention Packet，DIP)是利用我国医疗数据较充分集聚的优势，将区域内各病种治疗的资源消耗均值与全样本资源消耗均值进行比对，形成的病种组合分值付费方式。本文基于SWOT模型，全面分析我国DIP付费方式的实施流程与现状，结合DIP付费方式的优势、劣势、机遇和挑战，继而提出相应的发展策略，为进一步完善DIP付费方式提供思路。

1 DIP付费方式实施现状

1.1 DIP付费实施流程

在国家医保局所印发的《国家医疗保障按病种分值付费(DIP)技术规范》中，明确了分值的具体计算方法以及医保基金的结算方法，提出了医保监管、监测评价的具体要求，见表1。

表1 我国DIP实施流程

1.2 DIP付费实施现状

2003年10月，江苏淮安市政府办公室发布了《关于实行市区基本医疗保险按病种分值结算的意见(试行)》，是我国首个采取按病种分值付费方式的城市[1]。随后淮安市在2007年5月、2013年6月逐步调整病种对应分值，对于住院医疗费用的结算控制进行适度优化，从而形成了运行良好的医保综合结算模式，并将其模式推广至其他地区。随后，中山市[2]、南昌市[3]、银川市[4]、长沙市[5]、金华市[6]、厦门市[7]等地也先后开展了试点工作。2018年初，广东省人社厅决定在全省全面开展按病种分值付费。2020年11月4日，国家医保局印发了《国家医疗保障局办公室关于印发区域点数法总额预算和按病种分值付费试点城市名单的通知》，将27个省71个城市纳入试点，形成经验后，将在更大的范围内推广。

2 SWOT模型的建立

SWOT模型建立见表2。“S”表示在DIP的实施和发展中自身的内部优势；“W”表示DIP存在的不利因素；“O”表示在实施的过程中有利于DIP发展的客观环境；“T”表示可能会威胁到DIP实施和发展的外部不利因素。

表2 我国DIP实施的SWOT的模型

3 SWOT模型分析

3.1 优势分析——成果及经验

3.1.1 控费效果良好，医保支出增速放缓

DIP付费方式通过将海量的病案进行组合关联，再考虑患者的并发症、年龄等因素，并与全区域内均次住院费用进行比对，从而形成DIP分值。DIP付费方式建立了医疗服务的标准体系，推动医疗服务从定性到定量的评估，促使医院更加注重成本控制，具体表现在各地实施DIP付费方式后，医保支出与人均医疗费用增速放缓，有效促进了医保基金收入与支出的平衡。江苏省淮安市作为我国首个推行DIP付费方式的城市，自2003年实施至2020年的17年时间里，将医疗费用年均增长率控制在2.94%的水平，小于全国同期均值；医保统筹基金结余率处于2%～3%的合理水平[8]。2010年，广东省中山市开始进行DIP付费改革试点工作，改革当年中山市的住院人均医疗费用同比增速为6%，相比2009年的26.8%下降了20个百分点；在之后，中山市的人均医疗费用增长率也远低于广东省的平均水平[9]。江西省南昌市自推行DIP付费方式之后，该市的统筹基金支出呈现明显的下降态势，自2012年的37.53%降至2017年的5.84%，人均统筹基金自2012年的12.91%降至2017年的-1.30%，在短短5年的时间内，无论是统筹基金支出还是人均支出都大幅降低[10]。浙江省金华市自落实DIP付费方式改革之后，2016年-2018年，医疗保障基金支出的增长率分别为7.1%、6.5%和7.0%，与改革之前2013年至2015年所达到的14.0%的增长率相比，也具有下降幅度大的特点[11]。2018年初，广东省在全省开展按病种分值付费，2019年全省医疗保障次均住院费用的增长率为7%，虽然这一数值在2020年上半年小幅增长至7.8%，但整体远低于我国医保改革以来的多年平均水平。

3.1.2 信息化要求不高，利于地区推广

在《国家医疗保障按病种分值付费(DIP)技术规范》中，明确指出DIP付费方式需要多项基础信息数据，涵盖医院病案数据、疾病诊断数据、手术操作编码库数据、医疗费用结算与付费数据、病人诊断疾病数据等。在定点医疗机构具备基于ICD-10疾病分类诊断病案系统的情况下，不需要技术研发升级，在少量改造信息系统的情况下即可实现与DIP系统的兼容[12]。根据我国医保局所公开发布的DIP初步试点城市名单来看，在个别城市之外，多数城市的医院信息化水平并非国内一流，这也表明了DIP对医院信息化的要求相对较低，更加利于日后的推广[13]。

3.2 劣势分析——问题和不足

3.2.1 分值设置尚未完善

DIP的分值设置意味着医疗机构为了获得更多的医保支付，就必须获得更多的分值，这本是为了创造一个医疗机构间提升服务质量，降低医疗费用的竞争环境，但在这种“分值至上”的理念下，通常会出现部分医疗机构以各种违规行为参与恶性竞争的局面，比如降低入院标准、分解住院以及高值分套等一系列不规范的诊疗问题。虽然基于总额预算的大背景下，并不会造成医保基金支出增加，但是虚高的分值会在一定程度上造成单价的贬值，容易引发医疗机构之间的恶意竞争。比如在2015年至2017年，山东省东营市的医疗保障基金维持在7.5%的年均增速，但是分值单价的平均值在3年的时间内从70.02元下降至38.27元，出现了不合理贬值[14]。

3.2.2 医疗机构等级系数设置不合理

DIP付费方式中，按照医疗机构的等级设定了相应的支付系数，级别越高系数越高，系数越高医保支付结算率就高，医疗机构获得医保医保收入相应越多。由于现阶段医疗机构的等级系数设定方法并不细致，出现专科医院优势技术成本领先于三级医院的现象，但同时医疗机构的等级系数并无明显不同，这严重降低了发展优势技术的积极性。不同级别的医疗机构对于常见病的诊疗费用收取差别较小，但由于等级系数的设置，医保支付比例却产生了差别，如广州市2019年三级、二级、一级医疗机构的权重系数分别为1、0.728和0.47。等级系数的差异往往难以准确体现医疗机构之间的成本差异，一级、二级医院陷入了患者减少，补偿更少的恶性循环中，这对分级诊疗的实施产生不利影响。

3.2.3 历史医疗行为不合理

由于DIP病种分值的计算是以近3年的往期数据按照1∶2∶7的比例进行测算，而因为我国的医疗服务收费普遍存在结构不合理、价格不能反映医疗服务真实成本的事实，这种方式依赖历史病案数据，意味着承认了历史医疗行为的不合理性，导致往年平均住院费用越高的医疗机构分值就越高，固化了旧有的医疗资源分配格局，导致资源容易向上集中。这种情况既违背了医保基金分配的公平性，也不利于规模较小的医疗机构发展[15]。

3.3 机会分析——机遇和动力

3.3.1 政策推进为DIP的实行提供了土壤

近年来，国家医疗保障局先后出台了多项政策，2020年11月20日国家医疗保障局办公室发布《国家医疗保障按病种分值付费(DIP)技术规范》(医保办发〔2020〕50号)，明确以地级市统筹区为单位开展试点工作，用1-2年的时间，将统筹地区医保总额预算与点数法相结合，实现住院以按病种分值付费为主的多元复合支付方式，到2021年底前，全部试点地区进入实际付费阶段。两年间各部门出台了大量相关政策，为DIP的实施提供了机遇。2020年11月27日发布的《关于贯彻执行15项医疗保障信息业务编码标准的通知》(医保办发〔2020〕51号)，明确要贯彻实施包括医保疾病诊断、医疗服务项目、医用损耗材料等在内的15业务编码标准，为DIP在全国更大范围内推行提供了信息基础支撑。而2020年12月9日国务院常务会议通过的《医疗保障基金使用监督管理条例(草案)》，作为我国医疗保障领域的第一部条例，不仅明确了定点医药机构和参保人员的各方权责，同时也使得医保部门在开展基金监管时有法可依，为DIP付费方式的推进提供了法律保障。

3.3.2 各试点地区的创新探索提供借鉴经验

2003年江苏淮安市率先实施了按病种分值付费支付方式改革，此后国家选中多个地区作为试点推广。淮安市首创了针对病情复杂的患者实施的分值特例单议机制，并对长期住院的患者实施补偿机制。而其他地区的支付方式改革中都有各自的创新和尝试，中山市在延续淮安市做法的基础上，在具体分组的过程中增添了疾病治疗方式，并进一步细化诊疗分组。清远市则在医疗机构系数上进行创新，按医院级别划分成三个集团，根据次均住院费用与所在集团次均住院费用的比例确定系数。这些积极探索都为推进DIP试点工作奠定了良好的基础。

3.4 威胁分析——压力和挑战

3.4.1 监管难度大、成本高

目前国家版DIP病种库主目录有核心病种11,553组，综合病种2499组，并且DIP对试点地区内所有医疗机构全部覆盖，这就对监管提出了巨大挑战。一方面，审核难度系数较大。目前，很多分组只是将疾病第一诊断结果作为区分的标准，而大量临床病例会由于基础性疾病、并发性症状或是治疗手段与方式的不同产生较大的费用差异，因此能否准确识别是否存在高套分组违规行为，对于审核能力有着较高要求。并且由于DIP仅适用于住院医疗费用结算，医疗机构为了追求收益会存在降低入院标准的现象，而这种情况往往是医疗机构与医保病人的“合谋”行为，仅靠医保部门进行监管难度极大。另一方面，监管成本费用较高。在我国推行DIP付费方式的试点地区，有些通过专家抽查与评议的方式，对因病施治但是诊疗费用远偏离病组支付标准的病例，在病组点数法中制定了特病单议专家评审政策。但实际上，能够审核的病案数量是有限的，同时需要支付较高的费用。

3.4.2 信息系统的智能化、统一化水平待提高

基于大数据的背景下，DIP付费方式的施行对医疗机构和监管方的信息化建设和数据处理能力带来了新的挑战。首先是医疗机构，目前DIP试点地区的医疗机构信息化程度普遍不高，特别是基层医疗机构的信息系统尚处于初级阶段，存在字段缺失、数据不规范等情况，在分值计算初期会产生偏差影响。在大型公立医院中，尽管已有部分机构具备智能化审核的能力，但由于DIP分组的复杂性，要求病案人员需要同时掌握计算机技术、疾病分类编码并熟悉临床手术操作代码，目前仍存在相关专业人员匮乏，数据质量不高等相关问题。其次是监管方的智能监控水平不足，存在审核规则不清晰、与临床诊疗相冲突、审核项目准确率不高等问题[16]。且大多地区监管机构并未充分发挥大数据的优势，将工作重点放在事后拒付而非事前、事中的风险管控上，对于开具大处方、过度检查、挂床住院等医疗违规行为的监管力度不到位。

4 讨论与对策

DIP付费方式的实施为医保基金的安全运行提供了重要保障。通过运用SWOT方法分析，虽然劣势、威胁明显存在，但优势与机遇也很突出(见图1)。各级医疗机构与医保部门应根据自身发展现状，充分利用内部优势，抓住外部机遇，为DIP付费方式的实施提供有力支持。

图1 实施DIP付费方式的SWOT分析矩阵

4.1 医疗机构层面

4.1.1 加强内部管理，发挥控费主动性

杨秀玲[17]在对稽核拒付现状的研究中发现，广西省某三甲医院因为没有严格执行物价收费标准或者超出医保限定支付范围拒付，所产生费用在拒付总额中占比高达60.79%，几乎覆盖该三甲医院的全部临床科室。由此可见，医院未正确执行医保政策，医生医保意识薄弱是造成医保拒付的重要原因。因此，医院首先应建立规范的医保政策培训机制，增强医护人员对医保政策学习的主动性和积极性，减少因不熟悉政策而导致的医保扣费行为。其次，医院应该健全完善的奖惩机制，将医疗保障的质控与绩效相关联，比如广州市已经建立对违规医疗行为的警示与处罚机制，对违规行为产生的费用及时核减，形成对医疗服务过程的正确约束与合理制衡，提升医护人员对医保政策落实的积极性。

4.1.2 加强信息化建设，提升管理效率

相对于传统的事后追责模式，医院可通过建设院内医保智能监控系统，进行诊疗全程化监控，从事前、事中对医保违规行为进行预防和提醒，以有效减小医护人员的工作压力与负担，进而提高管理效能。比如成都市于2014年启动了医保智能监控系统建设，通过审核引擎的应用对医保费用清单进行实时的监控与审核，至2019年底，成都市医保费用清单的监控审核明细达到27亿条，所涉及到的申请拨付金额为392亿元[18]。

4.2 医保部门层面

4.2.1 完善病种分值设置，体现医保公平性

医疗机构过度追求分值的行为可能会出现诱导医疗、分值贬值等现象的发生，会出现医疗服务质量下降和医疗资源滥用的情况。对于医保部门而言，应当建立专业性的科学病种分值调整机制，发挥医保部门、医疗机构以及第三方专业机构的协同作用，以多方参与、相互协同的方式形成合理的可接受的标准[19]。而不同等级的医疗机构之间，要进行支付系数的科学评估，在贯彻“同病同价”策略的同时，保障基层医院的可持续发展。此外，调整专科医院、民营医院等不同类型医疗机构的系数，遏制三级医院的“虹吸”效应，推进分级诊疗的发展。

4.2.2 加强智能化建设，发挥大数据优势

面对医疗机构违规行为越来越隐蔽化、集团化的问题，监管部门要结合大数据技术，采取新手段与新方式致力于医保监管效能的提升[20]。DIP付费方式的兴起与发展，对于监管部门的数据处理能力与智能化建设能力提出了新要求，同时也是医保监管走向智能化信息化的新机遇。大数据监测不仅能够有效识别目前存在的骗保和违规行为——例如对医保数据的清洗得到地区性的疾病谱，通过与反映并发症、合并症严重程度的CCI指数进行共同监测，可对高套病组等违规行为进行精准识别——还能够为智能化监管提供新的方向，例如通过大数据对医保基金运行情况进行预测分析，为政策制定和医保金额拨付调整提供数据支撑。下一步可通过加强部门间数据共享，采集卫健、公安、药监等多方数据，实现数据来源的多渠道化，充分发挥多维度数据的优势，服务于医保智能化监控，有效提升监管效能。

综上所述，我国DIP付费方式在多地施行以来成效显著，但仍存在分值设置不合理、监管难度大等问题。对此医疗机构需要加强内部管理、发挥控费主动性，加强信息化建设，提升管理效率；医保部门需要完善病种分值设置、注重医保公平，加强智能化建设、发挥大数据优势。在精准确定DIP等级系数，强化医疗质量监管的同时，保证我国基本医疗保险制度的可持续运行，推动医保管理的长远化发展。