精细化管理千亿级市场爆发，这条医疗信息化垂直空白赛道怎么打？

2021年年底，国家医疗保障局《关于印发DRG/DIP支付方式改革三年行动计划的通知》发布，DRG/DIP医保支付改革加速推进。医保付费开始发生从按项目评估向按价值评估转变，从被动买单向主动降费转变，从纸制化管理向数字化（精细化）管理转变，医院、医保、患者三方真正达成降费提质平衡成为可能。

相关医改政策的频频落地，使得医疗精细化管理千亿级市场持续爆发。

与之同时，分级诊疗、药耗零差价、DRG/DIP支付等外部压力，以及医学技术发展、多点执业、社会工资增长等内部压力，则成为推动公立医院提高医疗水平，增加医疗附加值，同时增质提效、降本控费，从规模扩张式粗放发展向精细化管理转型的持续性内驱力。

推进医疗精细化管理部分相关医改政策

医保控费精细化管理阶段的机会在哪里？

如果能够借助支付方式的改革引导医疗机构由粗放式、规模扩张式运营机制，转向更加内涵式、注重内部成本控制及医疗服务技术价值方向发展，医疗机构或能在DRG之中找到新的生长力。

不过，尽管政策、信息化发展等多重因素持续推动院端管理规范，医疗数据分析方法在医改过程中不断迭代发展，但由于医院管理体系庞杂、门槛高，精细化管理的降本增效与医院管理人员考核尚未挂钩，现有考核指标难以激发团队动力等因素，医疗数据深度分析技术鲜少被应用于医院管理，尤其是医保管理领域中。

这项技术在医院管理领域应用的稀缺性，将使得率先涉足这一领域的科技企业将快速占据数据高地、构建行业壁垒。

中科厚立信息技术（成都）有限公司（以下简称“中科厚立”）专注于基于AI个案病例差异化的DMIAES医院精细化管理，提供医疗精细化管理解决方案。基于循证医院管理模式，帮助DRG/DIP支付在医院的“软着陆”。有效缓解医院内外部矛盾，提高业财融合的医院运营管理水平。

企业董事长李涛有着临床、管理决策支持及医院信息管理多年经验。

其毕业于复旦大学医学院临床医学本科，后又于美国卡内基梅隆大学、美国休斯顿大学分别攻读信息管理硕士及医院管理硕士学位。不仅如此，李涛曾先后担任美国Vizient（前教学医院联盟）高级分析专家和客座教授，德州医学中心赫尔曼纪念医院医疗绩效改进专家、决策支持部首席项目经理，拥有在美十多年的医院管理经验。

在关于医院精细化管理的讨论中，李涛向动脉网分享了诸多有价值的观点，以及中科厚立的解决方案，为接下来医院精细化管理发展提供了参考思路。

个案病例与财务融合困难，也即常说的“业财融合”，以及精细化控费缺乏，是导致医疗质量下降的根本原因之一。

随着医院传统增收与盈利来源被切断、DRG/DIP医保支付改革加速推进，以及国考规则改变，医院收益空间将被大幅挤压。若不从根本结构上进行改革，在未来医改的推进下，医疗行为成本仍将居高不下。因此在现在医疗精细化管理过程中，就要用最少的资源，来保证就医质量，同时提速增效。

如何提高？李涛向动脉网结合其对美国多年医院管理经验，将最佳优化路径浓缩为3点。

首先，调整病种结构，增加外科手术级别，提高CMI点值；提高病案质量，优化DIP核心入组率，进一步提高支付额度；

其次，优化费用结构，维持总费用不增加的情况下，控制药品耗材，提高医事服务费用；

最后，控制异常资源消耗的医疗行为，及时止损；

“DRG背后的核心逻辑一定是医疗行为的规范化、标准化。管理不能只用简单的甲乙方式的强考核方式，而是医院要能够成功说服临床医生，让他们自愿从每个病例做起，控制浪费，增加结余，积少成多地提高医院及医生收益，这才是真正的医改之道，最终我们也才是医改的受益人。”李涛补充到。

中科厚立结合DRG以AI疾病风险模型为核心技术的个案成本精细管理，通过创新技术发展建立个案病例的标杆和标准成本。同时基于“一份风险匹配一份资源”的临床管理理念，为医院管理综合决策提供抓手。驱动医疗机构从增量增效到提质增效，促使医疗服务提供方 - 临床医生去主动控制成本，实现医院高质量发展。 

“病情的复杂度及差异化”是医院精细化无法回避的分析难题，疾病风险预测则是风险调整中的关键过程。只有基于疾病风险建模，对每个病例进行大数据统计分析，并针对医疗质量、效率、费用等不同管理方向分开进行建模和分析，才能真正满足医疗专业特性及医院精细化管理不同维度需求。

据悉，疾病风险调整（Risk Adjustment）一直被美国医院视为管理核心。目前这一管理模式已经广泛应用到美国医院质量监管、医院综合排名、医院内部管理中。包括美国CMS医保局的控费模型、医院管理能力评鉴、新闻周刊最佳医院、Healthgrades的最佳医生等评估，已成为一种公认的医疗服务质量的评估标准。

中科厚立针对中国医改情况，运用数学统计和人工智能等建模方法对住院病人的疾病转归做出准确的预测和结果比对，进行疾病风险预测。

具体而言，即是通过对过去数据，对住院病人的人口信息、入院病情程度、入院途径、手术操作、既往合并症和部分临床辅助检查等进行数据的分类和分组后，建立相关的复杂神经网络模型，然后利用模型对现有病人的风险进行准确预测，同时进行疾病的风险调整。通过有效的医疗数据分析及管理评价方法，将被动管理转化为主动管理，进一步规范临床医疗行为。

实现以“患者为中心”的资源消耗（个案成本）的精准画像，突破传统纯财务的模式，解决临床上的“千人千面”难题，推动传统会计模式向管理会计模式转型。

医保改革未来的模式一定是做减量的模式。即用最高的效率，最有限的床位，在保证医疗质量的基础上，去满足更大的医疗需求，也即践行价值医疗。

基于这一理解，中科厚立打造了以“DRGs+疾病风险模型”为基础的智能MDSS（医院管理决策支持系统），形成该领域专业解决方案。

与传统医院管理不同，中科厚立的管理模式最大特点在于“精细”和“精益”。

“细”指的是基于个案病例的分析，“益”指的是收益能力的提升。不仅要解决简单加权平均导致的“平均值陷阱”，而且还要通过精细化的病种分类、个案病例追踪及医疗风险分析，让管理做到有证可循，有证可依。以符合临床医生的思维方式，实现“可追因、可溯源、可实锤”的循证管理模式。

中科厚立的解决方案整合医疗统计、DRG分组、疾病风险模型，通过细颗粒度的病人分析，将医疗质量、效率、费用等不同管理方向分开建模和分析。最终实现不依赖费用高低，而是基于个案病例的成本核算和个案追踪异常医疗行为。

根据不同医院管理需求的差异，这套解决方案可进行自定义配置及调整，在应用端达到90%的标化。而项目部署时间仅需1-3个月，由1-2人即可完成，可以快速应用落地。

中科厚立是目前国家卫健委引入疾病风险模型的唯一技术支持方。据了解，其打造的基于“DRGs+疾病风险模型”的智能MDSS，已被应用于国家卫健委信息中心全民健康平台等监管机构、中山大学附属肿瘤医院、中山大学附属三院、东南大学附属中大医院等全国百强医院，以及企业级医院、区县级医院、中医及妇幼医院等。

依托强大的数据分析能力和精细化的成本分摊体系，中科厚立为全球第五、亚洲第二的中山大学附属肿瘤医院建设了“医院个案成本分析及效益管理系统项目”。2021年10月，该院荣获国家卫健委医院管理能力建设和继续教育中心“医院医保精细化管理典型案例”，以基于疾病风险调整的综合评价决策系统向全国的医院进行推广应用。

该案例以疾病风险调整模型为核心技术，通过成本管控方式与医保付费管理相关的标准对接，将传统的四层三级分摊模式，调整为五层四级分摊模式，完成在医保控费模式下的医院个案成本管控的精细化转型，为中山大学附属肿瘤医院在2021年节省了13%的次均费用，药品耗材逐年下降，优化了费用结构，增加了收益，并成为了全院日常管理工作的核心内容。

目前，中科厚立已经建立了医院管理智能分析及评估系统DMIAES，完成了基于神经网络迁移学习的疾病风险调整模型。对医院/科室/医生/病种等不同维度的医疗质量、医疗效率、医疗安全、费用管控、药品使用、耗材使用等多维度分析和评价，并将结果评价通过医院管理的思路应用到质量控制、运行效率提升、成本效益分析、绩效管理评价等医院管理过程中。

从DRG/DIP付费改革试点区域的结果来看，以价值医疗为导向，回归医疗本质是未来趋势所在。

随着DRG/DIP制度加速推进，公立医院和民营医院医疗活动将进一步回归医疗本质，不合理的过度医疗空间将被挤压，院内信息化有望再升级，医疗精细化管理千亿级市场将迎来爆发。

医院将建立完善管理和动态调整机制，并不断完善各项技术标准和流程规范，同时推动DRG/DIP支付方式改革实现从局部向全面、从部分到全体、从粗放式向精细化纵深发展。届时，只有更具备性价比优势及较高医疗技术价值的创新产品和服务有望受益。

尽管我国开启支付端改革的时间较短，但未来在支付制度不断完善下，创新技术或产品仍将持续向前发展。“借鉴国外几十年的医保支付改革下的先进的医院管理模式和大数据技术，深耕医疗大数据，推动医院精细化管理，帮助国内的医院在最短时间内缩短与发达国家的医疗卫生管理的差距是中科厚立全体员工持续追求的梦想。规范的医疗行为、和谐的医疗环境才能产生真正的价值医疗”，李教授最后补充道。