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医疗保险费用控制简称"医保控费"。医保控费管理是指医保费用综合审计管理，其本质是对医疗保险费用支出的合法性、合理性及适宜性进行审核确认，控制并减少不必要支出，提高基金使用绩效，提高参保人员保障水平。目前，医保控费主要方式是：合法性控费针对参保人身份和消费内容造假的审计，合理性控费针对过渡医疗，重复性检查用药的审计［1。由医院管理缺陷造成患者额外医疗费用支出，因其鉴别过程十分复杂且没有成熟技术支撑故无法进行医保控费审计。根据医院管理绩效精确支付医保费用，让医院为自己的管理缺陷买单，可使医保费用支出更加科学合理。1本病费用与次生费用医院普遍存在有大量潜在非故意的系统质量缺陷， 这些缺陷会导致患者大量出现临床并发症，并造成患者额外医疗费用支出。患者正常诊疗的医疗费用支出称为"本病费用",种并发症导致的额外医疗费用支出称为"次生费用"，而临床患者因各"次生费用"往往是"本病费用"的数倍。做剖腹产手术，因医院管理缺陷"术后导尿管没有及时拔出",比如：某患者在医院48h后患者出现泌尿系统感染。本来剖腹产手术只需要花费2000多元和住院5天，因为尿路感染并发症治疗，患者实际在医院住院16d花费8000多元。并发症的次生费用是本病费用的4 倍，次生住院日是本病住院日的3倍。额外花费6000元的次生费用和额外的次生住院日理论上是由医院管理缺陷造成，应该由11d医院承担全部责任。医院因管理不当引发负性事件还包括：医院感染如压疮、并发症如术后肺部感染、切口感染、插管感染和静脉栓塞、意外损伤如摔倒骨折、非计划重返手术室、非计划再入院等，这些与管理缺陷有关的负性事件所产生的大量"次生费用"本应由医院买单，但长期以来因为鉴别技术落后，过去一直都是由医保中心买单。2临床次生费用工作站建立临床次生费用工作作站的王要依据有两个◇第个参照能比模型是临床路径，用于识别非本病费用；第二个参照比对模型异元新◇用于识别伴疾病券用◇具発别工作原理是◇从床路径区分识别本病费用与非本病费用，再依据入院诊断从非本病费用中排除伴随疾病费用，剩余费用鉴别为次生费用。建立临床次生费用工作站的主要数据源有两个：第一个数据源是来自医保中心的患者"全医嘱数据集"；第二个数据源是来自医院病案室的患者"全病案首页数据集"。临床次生费用工作站需要部署三个数据池：本病费用数据池、伴随疾病费用数据池、次生费用数据池。临床次生费用工作站工作流程包括：读取患者唯一标识，分别抽取患者"全医嘱数据集"和"全病案首页数据集"，合并为医保绩效控费数据库；从患者电子病历中读取完整入院诊断信息，补充病案首页数据集中入院诊断信息缺项（获得完整入院诊断信息）；从临床路径（参照卫生部颁布临床路径标准或行业自定义临床路径标准区分和识别本病费用（指主诊断费用）与非本病费用◇根据完整入院诊断从非本病费用中再逐个区分识别伴随疾病费用，从患者总费用中排除本病费用和伴随疾病费用◇剩余费用鉴别为次生费用。甄别数据放入对应数据池加上专用标识。3医保绩效控费管理引擎建立临床次生费用知识库，可以初步鉴别本病费用与次生费用，但是，如何知道次生费用与医院管理缺陷有关是技术创新的关键难点。将临床次生费用与医院管理缺陷相关联的主要手段是"基准比较"方法。首先，确定本病治疗行业基本水平线，常规监测一组医疗质量指标（包括五个大类◇死亡率、负性事件发生率、非计划重返率、住院日、住院费）建立本病行业诊疗基准线，大样本从低到高排序后分别在25分位、50分位、75分位取值形成医疗质量指标基线值［2]。医保绩效控费管理规则是：医院单病种常规监测医疗质量指标低于基准线25分位值（医院医疗质量处于国内领先水平）,医保绩效控费管理对次生费用免审通过；医院单病种常规监测医疗质量指标高于基准线50分位值（医院医疗质量低于国内平均水平），医保绩效控费管理发出次生费用预警信息及临床干预意见；医院单病种常规监测医疗质量指标高于基准线院医疗质量处于国内落后水平），医保绩效控费管理发出预警信75分位值（医息同时实施临床次生费用扣费干预。根据医保绩效控费管理规则开发医保绩效控费管理引擎◇通过计算机网络系统自动执行医保绩效控费管理。医保绩效控费管理引擎架构包括◇次生费用工作站、质量指标库、基线数据库、干预规则库和规则逻辑引擎。4结语医保绩效控费管理信息系统开发是医保控费技术能力的一次深刻创新，在推广应用实践中具有重要社会和经济价值。通过信息化手段干预医院临床医疗行为，将先进的"基准比较"管理理念直接导入医疗质量管理流程，促进医院医疗质量管理，促使医保费用支出更加科学合理，在减少医疗保险费用支出同时，也减少了临床并发症给患者带来的损害。
苏州小诸葛
DRG付费是一种医保基金为患者购买诊疗服务的支付方式，按照同病、同治、同质、同价的原则，根据患者的临床诊断、年龄、合并症、并发症等因素，将治疗疾病所产生的医疗费用相近的患者划分到相同的诊断组进行管理。DIP分值付费，就是过去曾说过的“大数据DRGs”，基于大数据的病种分值付费。简单来说，就是基于之前按病种付费的基础上运用大数据技术进行分类组合后进行的分值付费。之前的单病种付费方式病种覆盖范围有限，不易推广。而基于大数据的病种组合（DIP）则能很大程度规避掉这种弊端。相对于DRG付费是从西方传入的舶来品， DIP分值付费可以说是具有中国特色的医保付费方式。【拓展资料】一、DIP的作用机制DIP分值付费应用体系，基于“随机”与“均值”的经济学原理和大数据理论，通过真实世界的海量病案数据，发现疾病与治疗之间的内在规律与关联关系，提取数据特征进行组合，并将区域内每一病种疾病与治疗资源消耗的均值与全样本资源消耗均值进行比对，形成DIP分值，集聚为DIP目录库。二、DIP的适用范围DIP分值付费主要适用于住院医疗费用结算，精神类、康复类及护理类等住院时间较长的病例不宜纳入。DIP的适应性及可扩展性可探索应用于门诊付费标准的建立和医疗机构的收费标准改革。三、DIP与DRG区别1.共同点：（1）应用目标一致：医保控费；（2）适用范围一致：集中适用于住院医疗费用结算；（3）主要数据来源一致：病案首页数据；（3）本质都是一种疾病组合技术：二者本质上都是以出院患者信息为基础，综合考虑患者的主要诊断和主要治疗方式，结合个体体征如年龄、并发症和伴随病等影响因素，将疾病复杂程度及费用相似的病例进行归类，并对归类后的病种或病组设置不同的支付标准（即分值或权重），从而实现对不同资源消耗、不同难易程度的医疗服务进行精准支付。2.不同：不管是DIP还是DRG付费，付费本质原理是一致的，即疾病越严重、难度越大、消耗越多，导致资源消耗程度越高，分值或权重就越高，所获得的支付费用也越高，两者的区别在于疾病分类方式和计算方式的不同。
