当前，我国已经基本完成了按病组（DRG）和病种分值（DIP）为主的支付方式在所有统筹区的覆盖。2024年7月，国家医保局进一步发布了DRG/DIP的2.0版分组方案，标志着按病组和病种分值支付方式在精细化管理方面迈入了新的阶段。从支付体系的设计原则来看，DRG/DIP支付方式能促进医疗资源的高效利用，提升医保基金的使用效能，促进病种治疗的规范化与同质化。但同时也需要注意，在DRG/DIP支付模式下，违规行为趋于隐蔽化，医保基金监管与智能审核工作正面临着“三高”的挑战，即对数据完整性、审核专业性与技术复杂性三方面均提出了更高的要求。
在DRG/DIP支付下，传统的开大处方、超限用药、滥开检查检验、小病大治等过度诊疗行为得到有效遏制，但与此同时也衍生出了一系列新型的医保违规行为，如低码高编、转嫁费用、分解住院等。
一是低码高编。低码高编行为是指医方为提高医疗服务的补偿水平而故意无视主要诊断选择的原则，对患者的病程诊断资料进行不适当的编码和分类，从而将权重更高的疾病诊断作为主要诊断，影响DRG/DIP入组和权重。例如，将“急性上呼吸道感染”高编成“社区获得性肺炎”，将“脑梗死恢复期”高编成“急性脑梗死”等。
二是转嫁费用。转嫁费用行为是指医疗机构为降低病种的治疗成本，将应由医保基金支付的费用让患者自费支付或自行采购（医保转自费），将住院发生的费用让患者在门诊支付（住院转门诊）。转嫁费用会增加患者个人负担，医疗机构却能获得更高的“补偿比”。例如，院方让恶性肿瘤患者自备化疗药品，从而降低住院治疗成本。
三是分解住院。分解住院行为是指给未达到出院标准的参保患者办理出院，并在短时间内因相同病因再次办理入院，将参保患者应当一次住院完成的诊疗过程分解为两次以上诊疗过程的行为。该行为既增加患者因出入院带来的健康风险，也造成医保基金的重复支出。例如，患者因“左下肢麻木三天”入住内分泌科，经会诊确诊为“急性脑梗死”，随即办理出入院，入住神经内科继续治疗，医保为此支付两个病组费用，而患者两次住院属于同一疾病的连续治疗，病程具有延续性，应办理院内转科。
这些新型违规行为往往表现出更高的隐蔽性，给医保部门识别和监管提出了更高的挑战。比如，通过常规的基于医保结算清单的审核往往无法发现潜藏的“低码高编”问题，需要从源头上去查阅完整的住院病历，基于患者病情、检查检验报告、治疗方式、用药情况等进行综合评判与审核；仅通过单次住院数据一般无法发现“分解住院”问题，需要综合患者多次出入院情况进行综合评判；“转嫁费用”是通过更加隐蔽的方式将住院的诊疗费用转嫁到门诊或者院外药店等，需要结合住院、门诊、药店等多源数据进行协同审核。总的来说，在DRG/DIP支付模式下，套取医保基金的违规行为更加隐蔽，通过单一的信息、简单的规则往往无法进行有效识别。
如此，医保基金监管与智能审核面临着如下三方面的新挑战。
第一，数据的完整性。在DRG/DIP支付方式下，违规行为的隐蔽性带来的第一个挑战就是对智能审核所需数据的完整性提出了更高要求。传统的通过结算清单或病案首页就能进行审核的做法已经行不通，需要更详细、更完善的临床数据的支撑。具体来说，这里所说的数据完整性要求主要体现在两个方面。一是完整的临床诊疗过程性数据，也就是全病历数据。二是以患者为中心的跨时段、跨医药机构的多源数据。病案首页中所填写的诊断、手术、操作等DRG/DIP入组关键信息,必须结合完整病历数据中的入院记录、病程记录、出院记录、医嘱记录、手术记录、检查检验报告单等诊疗过程信息，进行填写的准确性、真实性与合理性校验，以避免各类由主观或客观因素造成的“低码高编”套取医保基金的行为发生。对于“分解住院”“转嫁费用”等违规行为，则需要患者多次住院的信息，以及住院、门诊、药店等多源数据的整合协同进行跨时段、跨医药机构的审核，才能奏效。
第二，审核的专业性。在DRG/DIP支付方式下，违规行为的隐蔽性带来的第二个挑战是对审核的专业性提出了更高的要求——从传统简单的“三目录”、明确规则的审核转向了医学内涵式审核。医保审核的总体原则是不干预临床诊疗，但须具备对典型病组或病种的临床诊疗路径有足够的专业度，对“内涵式”欺诈骗保有能力进行举证识别。比如，必须对“恶性肿瘤靶向治疗”与“恶性肿瘤化学治疗”两种治疗方式具备一定的专业度，才能进行有效识别。因此，在DRG/DIP支付体系下，对医保智能审核在医学临床上的专业度提出了更高的要求。
第三，技术的复杂性。在传统的按项目付费模式下，简单的规则技术就能实现有效审核。在DRG/DIP支付方式下，违规行为的隐蔽性、数据的复杂与多源性，以及审核的临床专业性等，都对医保智能审核在技术层面提出了更高的要求。如图1所示，首先，在病组模型建立阶段，需要有先进的技术对临床医学知识、临床诊疗规范、医保知识、医保审核规范，以及专家经验等进行有效整合，针对每个病组建立病组模型。其次，在审核阶段需要构建能够“阅读”全病历内容的先进自然语言处理技术，从临床症状、检查检验、用药以及治疗方式等多个维度进行医学内涵的理解。另外，在数据的采集阶段，也需要有先进的数据处理技术实现对住院、门诊、药店等多源且跨时段临床数据的整合、治理与质量评估。（ZGYB-2025.05）
原标题：支付方式变革下的智能审核三重挑战
作者 | 刘喜恩、周梦强、吴及（清华大学、北京惠及智医科技有限公司）
来源 | 中国医疗保险
编辑 | 崔秀娟 刘新雨
