上海市醫院疾病診斷分組模型及分組器的建立

許 巖 孫 木 何 萍 陳 俊 陳 文 胡 敏 郭永瑾 岑 玨

1.上海申康醫院發展中心 上海 200041 2.上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院 上海 200025 3.復旦大學公共衛生學院 上海 200032

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·專題研究·

上海市醫院疾病診斷分組模型及分組器的建立

許 巖1孫 木2何 萍1陳 俊1陳 文3胡 敏3郭永瑾1岑 玨1

1.上海申康醫院發展中心 上海 200041 2.上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院 上海 200025 3.復旦大學公共衛生學院 上海 200032

在澳大利亞疾病診斷相關組的基礎上，本研究以上海市級醫院臨床信息交換平臺(醫聯平臺)為依托，獲取病案首頁的疾病診斷分類信息并實現計算機數據采集和分析，根據國內臨床實際情況調整和完善疾病診斷分組模型，完成了疾病診斷系統的本土化，并建立上海市級醫院基于危重度的疾病診斷分組模型及分組器。

疾病診斷分組; 疾病危重度; 分組器; 澳版疾病診斷相關組; 病案首頁

本研究在考慮信息的可得性、時效性和合理性基礎上，選用澳大利亞精細化疾病診斷相關組v5.2(Australian Refined Diagnosis Related Groups, AR-DRGs)，由編碼專家形成一套疾病診斷分類知識庫(即編碼庫)，按照國內臨床實際調整完善疾病診斷分組模型，研發相應分組器，以上海市級醫院臨床信息交換平臺(醫聯平臺)為依托，從醫聯病案數據中心對病案首頁的疾病診斷分類信息實現計算機數據采集和分析，建立上海市級醫院基于危重度的病種分組器實現系統。

1 澳版疾病診斷相關組及其本土化

1.1 澳版疾病診斷相關組的特點

澳版疾病診斷相關組(Australian Refined DRGs，AR-DRGs)，全稱澳大利亞精細化疾病診斷相關組，是澳大利亞引進美國AP-DRGs加以改造，并將其用于對澳大利亞急性期住院病人醫療費用支付的一套病例分組方案[1]。相比其他國家的DRGs，AR-DRGs具有以下特點[2]：病例分類方法更貼近我國臨床實際；對并發癥、合并癥的處理相對精細；對日間手術病人的歸類方法適用；編碼基礎與我國一致；以作業為基礎籌資(activity based funding,ABF)的數據信息系統(圖1)；定期更新基礎數據。

圖1 以作業為基礎籌資(ABF)的數據信息系統

1.2 本土化過程中需解決的問題

1.2.1 分組器翻譯

首先對AR-DRG的分組和相關方法進行翻譯，參考AR-DRG的理論方法和歸組過程，建立市級醫院疾病診斷分組體系的工作方案。

1.2.2 病案首頁規范

DRGs的實施涉及診斷編碼標準、手術操作編碼標準、病案首頁費用歸類標準、病案首頁其他項目填寫標準等一系列標準的制定和完善，相關標準需要在上海市級醫院統一。2013年初上線的新病案首頁系統和統一的ICD-10診斷編碼、ICD-9-CM-3手術編碼，為該項工作奠定了良好基礎。

1.2.3 合并癥和并發癥處理

在方案考慮合并癥和并發癥因素對診治難度的影響時，需要高質量的首頁信息為基礎，并需要進行大量數據統計分析，結合實際制定DRGs合并癥和并發癥本土化分值。基于病案首頁的現狀，本研究直接引用了AR-DRGs的合并癥和并發癥的賦值方案。

1.3 本土化過程中的特殊處理

AR-DRGs主要用于支付，其疾病組的表達方式與國內的臨床習慣表達方式不同，主要表現在：

1.3.1 疾病譜不同

AR-DRGs根據澳大利亞的疾病譜，將罕見病或非住院治療的疾病放在各主要診段分類(Major Diagnostic Categories, MDCs)組中的“其他疾病組”中，利用上海市醫療機構數據測算，發現“其他疾病組”中包括很多常見病，需要從“其他疾病組”拆分出來，按照疾病的同質性重新進行分組。如：內分泌疾病的內科治療組。AR-DRGs分為K60糖尿病，K61嚴重營養障礙，K62各種代謝紊亂，K63先天性代謝缺陷，K64其他內分泌病癥。按照上海市三級醫院收治患者中內分泌疾病結構，對此組疾病的表達進行了重新詮釋。分組調整為：將K64其他內分泌病癥中常見病分拆出來，如下丘腦-垂體疾病、腎上腺疾病、庫欣綜合癥、性腺疾病、甲狀腺和甲狀旁腺疾病、低血糖和其他內分泌疾病。

1.3.2 疾病診斷的表達方式不同

根據國內疾病診斷的書寫要求：復雜疾病診斷的填寫，病因在前，臨床表現在后。而AR-DRGs的分類方法有所不同。如腎疾患內科治療組，AR-DRGs分為L61腎衰竭，L62腫瘤，L63感染，L64結石，L67其他。按照《腎臟內科國家臨床重點專科建設項目評分標準(試行)》要求，腎臟內科主要病種為原發性腎小球疾病、間質性腎炎、高血壓腎病、糖尿病腎病、狼瘡性腎炎、血管炎腎損害、淀粉樣變腎病等。如果上述腎病導致腎衰竭，則腎衰竭體現在病案首頁的其他診斷中，而非主要診斷，導致腎疾患患者基本都在L67中。本研究對涉及上述問題的病組進行了全面調整。

1.3.3 專業分類不同

如在G03A胃、食管、十二指腸惡性腫瘤手術和G03B胃、食管、十二指腸惡性腫瘤手術兩組中，胃、食管、十二指腸在AR-DRGs中被分在一起，而在我國，胃和十二指腸手術在普外科專業，食管在胸外科專業，為更好適應臨床實際，進行了二次劃分。

2 分組器研發

2.1 分組器研發流程

分組器研發流程包括以下步驟：(1)翻譯工作：研究AR-DRGs分組器，將分組器名稱翻譯成中文，疾病名稱翻譯工作參照ICD-10工具書中英文對照版。(2)將AR-DRGs所使用的ICD-10與國家衛生計生委發布的ICD-10進行對照，將不同的代碼提取出來。(3)信息技術人員開發分組器軟件，實現AR-DRGs規則的信息化。(4)計算機自動按照AR-DRGs規則匹配疾病組，對于所有聯合編碼(帶有+)以及上述暫時提取的編碼手工匹配歸組。(5)手術編碼逐一手工匹配。(6)將合并癥和并發癥分值，統一維護在診斷標準編碼庫中。(7)按照上海市級醫院手術分級標準，將手術四級分類維護在DRGs中，用于區分大手術和小手術。(8)維護同質性疾病，共2 300組。(9)信息技術人員開發DRG程序，基于市級醫院2013年病案首頁數據進行分組模擬。(10)分析分組結果，校正分組器。

2.2 分組器研發過程中問題的處理

2.2.1 病案首頁信息不足問題

AR-DRGs 5.2版中，共有分組665組，其中少量分組需要的歸組信息在市級醫院病案首頁中并不包含，這些分組無法使用，因而從AR-DRG中刪除了15組。最終的組數為653組。

2.2.2 標準編碼不足問題

在醫院實際編碼的過程中，存在編碼不足問題，臨床實際發生的部分項目難以找到完全對應的編碼。例如，臨床采用血漿置換治療，分為單重血漿置換和雙膜血漿置換兩種，但在ICD-9-CM-3編碼庫中相關編碼只有“99.7901診斷性血漿分離或預防藥物注射”，而且表達并不準確，進行了調整歸組。

2.2.3 病案首頁填寫質量問題

由于病案首頁填寫在完整性、規范性、準確性方面存在的問題，對分組器進行了調整處理。如將動態未定腫瘤暫時歸類于惡性腫瘤；將原位癌歸類于惡性腫瘤等。

2.2.4 合并癥和并發癥的處理

合并癥和并發癥參照現有澳版疾病診斷相關組計算，將次要診斷的排序不符合嚴重的并發癥或合并癥在前者，采取依次排序原則；對主診斷為合并編碼者采取直接賦值方式。

2.2.5 加入優先級判斷

DRGs分組要求是按照所有手術和所有診斷匹配，可能會匹配成功多個組。為解決此問題，加入了優先級計算模式。

3 依托上海市醫聯工程，建立數據渠道和計算機數據采集系統

上海市級醫院臨床信息共享項目(簡稱“醫聯工程”)自2006年10月開始建設，2008 年8月完成，實現了聯網醫院之間醫療信息共享與業務協同。截至2014年7月，覆蓋上海市38 家三級醫院、8個區、5 619萬就診人群(其中本地醫保患者 1 278 萬，非醫保患者 4 341 萬)，涉及就診記錄12.32億條，病案首頁1 916 萬份、出院小結404萬份，檢驗檢查報告1.37億份，形成了國內最大的醫療檔案信息庫。醫聯區域病案信息系統是醫聯工程核心建設內容之一。醫聯區域病案系統的申康中心端應用平臺由申康醫聯中心統一協調與管理，醫聯中心對各家醫院前置機進行統一部署，確定接口數據上傳模式，研發的系統通過ETL工具(SSIS)對數據進行自動采集、驗證、抽取和裝載，形成醫聯病案數據中心。本研究研發的病種分組器基于醫聯病案數據中心，對病案首頁的疾病診斷分類信息實現計算機數據采集和分析。

4 討論與建議

4.1 基于澳大利亞DRGs系統修訂建立上海市級醫院疾病診斷分組模型和分組器

本研究借鑒DRGs的核心思想——將具有相似臨床特征、資源耗用程度相近的病例歸為一類，建立疾病診斷分組模型。基于澳版AR-DRGs的方法和參數，建立疾病診斷分類知識庫(即編碼庫)，依據國內臨床實際進行病種分組器研發，以醫聯平臺為依托，從醫聯病案數據中心對病案首頁的疾病診斷分類信息實現計算機數據采集和分析，建立上海市級醫院基于危重度的病種分組器實現系統。

4.2 病種分組器的適用性有待驗證

本研究以上海市級醫院統一使用的ICD診斷和手術操作編碼、病案首頁系統以及醫聯平臺為基礎，形成了上海市級醫院基于疾病危重度的病種分組器。在對AR-DRG進行本土化的過程中，本研究充分結合了上海本地臨床數據和醫療服務現狀，但仍需進一步利用該病種分組器對上海市臨床數據進行模擬分析和評估，在評估分析該分組器適用性的基礎上建立完善疾病診斷分組系統。

4.3 建立病種分組的動態調整機制

疾病診斷分組模型建立后，需要根據臨床實際進行動態調整：一方面，合理的、可持續發展的疾病診斷分組模型需要綜合考慮醫學科技的發展，比如特定高技術、高成本、高消耗的治療方法會隨著其成熟和普及逐漸成為“大眾”方法，治療成本也會隨之降低，臨床普及性隨之提高；另一方面，由于醫院診治病種處于不斷變化之中，適時調整疾病診斷分組體系使其適應疾病譜的變化也是疾病分組模型建立和應用過程中需要注意解決的問題。

[1] Hilless M， Healy J. Health Care Systems in Transition- Australia. European Observatory on Health Care Systems, 2001.

[2] 施亞菲. 診斷相關分組系統的比較研究[J]. 國外醫學: 衛生經濟分冊, 2010 (1): 14-20.

(編輯 薛云)

The establishment of diagnosis related grouping model and grouping tool in hospitals of Shanghai

XUYan1,SUNMu2,HEPing1,CHENJun1,CHENWen3,HUMin3,GUOYong-jin1,CENJue1

1.ShanghaiShenkangHospitalDevelopmentCentre,Shanghai200041,China2.RuijinHospital,ShanghaiJiaotongUniversitySchoolofMedicine,Shanghai200025,China3.SchoolofPublicHealth,FudanUniversity,Shanghai200032,China

Based on the Australian AR-DRGs, this research gathered the diagnosis related information on the first page of medical records and accomplished the computerization of data collection and analysis through the database of Shanghai Shenkang Hospital Development Center. According to the clinical practices, the DRGs model has been adjusted to complete the localization and a severity-based-DRGs model and grouping tool have been established for the municipal hospitals in Shanghai.

Diagnosis related group; Severity of disease; Grouping tool; AR-DRGs; The first page of medical records

許巖， 女(1985年—)， 博士， 經濟師， 主要研究方向為衛生經濟和公立醫院績效管理。E-mail：xuyanhelen@126.com

岑玨。E-mail：cenjue@163.com

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2015.09.004

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