日前，第十四屆中國醫院院長年會在廈門舉行，從宏觀與微觀、管理與學科等不同維度，跟進解讀了后疫情時代中國醫療健康行業、中國醫院發展的挑戰、機遇與對策。

2020年是全面建成小康社會決勝之年，也是“十四五”規劃之年。中國醫療健康行業站在了新的歷史節點，DRG正是當下備受關注的焦點。在9月26日下午舉行的“DRG+大數據雙重驅動下醫院精細化運營”分論壇上，翼方健數醫療保險事業部總經理鄧振作了《DRGs支付背景下的院內精細化管理探討》的主旨演講。

上圖為翼方健數醫療保險事業部總經理鄧振

圍繞政策背景與影響，鄧振首先介紹了DRG的前因后果，接著深入分析了醫院DRG的解決方案。鄧振指出，醫院在DRG形勢下面臨著不少的新挑戰，包括醫院編碼字典不規范、與國家版本存在差異，導致無法入組；病案首頁編碼質量不高，導致入組率低；診療過程中病組費用無法提前預判，導致醫保分組結算風險。

“常規的解決方案不難想到，無非是通過傳統醫療信息化手段，沒有映射表就手動做映射表、沒有知識庫就人工做知識庫，再把相關的內容寫成規則，根據需要定期或隨時維護等等，這些工作都會產生巨大的工作量，不是每一家醫院從人力和財力上都能承受的。有沒有辦法把這部分的工作量交給聰明的機器人來做呢？”鄧振借此引出“DRG+AI”的終極解決方案。

“DRG+AI”如何實現精細化運營？鄧振表示，人工智能AI可以提供強大的數據治理能力以及完善的診療合理性內核。其中，在數據治理能力方面，通過AI方式能夠以主數據為核心進行數據的分析、編碼、對碼，在準確率上達到95%以上，大大減少了人工工作；通過AI標注工具，可以把不同版本的ICD轉化成任意需要的版本，需要的人工量也非常少，如果將來編碼發生新的版本轉換，工具可以隨時響應，結構化準確率很高。

鄧振接下來具體介紹了DRG費控-預分組及成本控制。首先是在臨床科室方面，AI機器人在識別全病歷之后，對診斷合理性進行檢查和風險提示，實現智能ICD編碼推薦。在入院診斷、修改診斷、出院診斷時推薦與診斷相關的組及其相對權重和費率。臨床科室可以設定目標入組路徑，以優化相關的診療措施和控制醫療成本。其次是在病案科，當完成病案首頁內涵質控后，分組器將生成的病案首頁數據進行預分組，并將產生的分組結果信息反饋至臨床科室，形成各科室應用的相關報表。最后是醫?？?#xff0c;生成結算分析報表、全院總體報表、科室分列報表等決策支持相關的重要報表，其中的結算分析尤為重要，它主要針對預分組中預計應撥付的費用與實際發生的費用進行個體、總體、病種、藥品、耗材等不同維度的分析。

鄧振表示，根據翼方健數所掌握的大數據信息，可以進一步實施依賴于DRG的有效管理，從支付、服務、效率、安全到基于人工智能數據分析的報表和系統。演講的最后，鄧振向與會領導嘉賓推介了翼方健數DRG控費系統白皮書。

分論壇現場匯聚了眾多專家學者論道，為醫院未來發展獻計獻策。廈門作為國家健康醫療大數據試點城市，其健康醫療大數據建設成效令人期待。

廈門市婦幼保健院副院長吳謹準進行了《區域性兒童孕產婦醫療保健協同平臺》的報告，廈門市婦幼保健院積極推動兒科分級診療項目分級診療，如今在社區就能把電子病歷寫好，借助AI輔助診療，危重癥病人上轉，慢病下轉介紹。廈門市衛生健康委規劃發展與信息化處處長錢永躍進行了《區域健康醫療大數據助力智慧醫院建設》的演講，介紹了廈門與翼方健數合作建設的健康醫療大數據應用開放平臺，數據在平臺內授權使用，只通過計算來分享數據的價值，克服了過去隱私安全保護的難題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的翼方健数邓振：“DRG+AI”助力实现医院精细化管理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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