上海市医院疾病诊断分组模型及分组器的建立

许 岩 孙 木 何 萍 陈 俊 陈 文 胡 敏 郭永瑾 岑 珏

1.上海申康医院发展中心 上海 200041 2.上海交通大学医学院附属瑞金医院 上海 200025 3.复旦大学公共卫生学院 上海 200032



·专题研究·

上海市医院疾病诊断分组模型及分组器的建立

许 岩1孙 木2何 萍1陈 俊1陈 文3胡 敏3郭永瑾1岑 珏1

1.上海申康医院发展中心 上海 200041 2.上海交通大学医学院附属瑞金医院 上海 200025 3.复旦大学公共卫生学院 上海 200032

在澳大利亚疾病诊断相关组的基础上，本研究以上海市级医院临床信息交换平台(医联平台)为依托，获取病案首页的疾病诊断分类信息并实现计算机数据采集和分析，根据国内临床实际情况调整和完善疾病诊断分组模型，完成了疾病诊断系统的本土化，并建立上海市级医院基于危重度的疾病诊断分组模型及分组器。

疾病诊断分组; 疾病危重度; 分组器; 澳版疾病诊断相关组; 病案首页

本研究在考虑信息的可得性、时效性和合理性基础上，选用澳大利亚精细化疾病诊断相关组v5.2(Australian Refined Diagnosis Related Groups, AR-DRGs)，由编码专家形成一套疾病诊断分类知识库(即编码库)，按照国内临床实际调整完善疾病诊断分组模型，研发相应分组器，以上海市级医院临床信息交换平台(医联平台)为依托，从医联病案数据中心对病案首页的疾病诊断分类信息实现计算机数据采集和分析，建立上海市级医院基于危重度的病种分组器实现系统。

1 澳版疾病诊断相关组及其本土化

1.1 澳版疾病诊断相关组的特点

澳版疾病诊断相关组(Australian Refined DRGs，AR-DRGs)，全称澳大利亚精细化疾病诊断相关组，是澳大利亚引进美国AP-DRGs加以改造，并将其用于对澳大利亚急性期住院病人医疗费用支付的一套病例分组方案[1]。相比其他国家的DRGs，AR-DRGs具有以下特点[2]：病例分类方法更贴近我国临床实际；对并发症、合并症的处理相对精细；对日间手术病人的归类方法适用；编码基础与我国一致；以作业为基础筹资(activity based funding,ABF)的数据信息系统(图1)；定期更新基础数据。

图1 以作业为基础筹资(ABF)的数据信息系统

1.2 本土化过程中需解决的问题

1.2.1 分组器翻译

首先对AR-DRG的分组和相关方法进行翻译，参考AR-DRG的理论方法和归组过程，建立市级医院疾病诊断分组体系的工作方案。

1.2.2 病案首页规范

DRGs的实施涉及诊断编码标准、手术操作编码标准、病案首页费用归类标准、病案首页其他项目填写标准等一系列标准的制定和完善，相关标准需要在上海市级医院统一。2013年初上线的新病案首页系统和统一的ICD-10诊断编码、ICD-9-CM-3手术编码，为该项工作奠定了良好基础。

1.2.3 合并症和并发症处理

在方案考虑合并症和并发症因素对诊治难度的影响时，需要高质量的首页信息为基础，并需要进行大量数据统计分析，结合实际制定DRGs合并症和并发症本土化分值。基于病案首页的现状，本研究直接引用了AR-DRGs的合并症和并发症的赋值方案。

1.3 本土化过程中的特殊处理

AR-DRGs主要用于支付，其疾病组的表达方式与国内的临床习惯表达方式不同，主要表现在：

1.3.1 疾病谱不同

AR-DRGs根据澳大利亚的疾病谱，将罕见病或非住院治疗的疾病放在各主要诊段分类(Major Diagnostic Categories, MDCs)组中的“其他疾病组”中，利用上海市医疗机构数据测算，发现“其他疾病组”中包括很多常见病，需要从“其他疾病组”拆分出来，按照疾病的同质性重新进行分组。如：内分泌疾病的内科治疗组。AR-DRGs分为K60糖尿病，K61严重营养障碍，K62各种代谢紊乱，K63先天性代谢缺陷，K64其他内分泌病症。按照上海市三级医院收治患者中内分泌疾病结构，对此组疾病的表达进行了重新诠释。分组调整为：将K64其他内分泌病症中常见病分拆出来，如下丘脑-垂体疾病、肾上腺疾病、库欣综合症、性腺疾病、甲状腺和甲状旁腺疾病、低血糖和其他内分泌疾病。

1.3.2 疾病诊断的表达方式不同

根据国内疾病诊断的书写要求：复杂疾病诊断的填写，病因在前，临床表现在后。而AR-DRGs的分类方法有所不同。如肾疾患内科治疗组，AR-DRGs分为L61肾衰竭，L62肿瘤，L63感染，L64结石，L67其他。按照《肾脏内科国家临床重点专科建设项目评分标准(试行)》要求，肾脏内科主要病种为原发性肾小球疾病、间质性肾炎、高血压肾病、糖尿病肾病、狼疮性肾炎、血管炎肾损害、淀粉样变肾病等。如果上述肾病导致肾衰竭，则肾衰竭体现在病案首页的其他诊断中，而非主要诊断，导致肾疾患患者基本都在L67中。本研究对涉及上述问题的病组进行了全面调整。

1.3.3 专业分类不同

如在G03A胃、食管、十二指肠恶性肿瘤手术和G03B胃、食管、十二指肠恶性肿瘤手术两组中，胃、食管、十二指肠在AR-DRGs中被分在一起，而在我国，胃和十二指肠手术在普外科专业，食管在胸外科专业，为更好适应临床实际，进行了二次划分。

2 分组器研发

2.1 分组器研发流程

分组器研发流程包括以下步骤：(1)翻译工作：研究AR-DRGs分组器，将分组器名称翻译成中文，疾病名称翻译工作参照ICD-10工具书中英文对照版。(2)将AR-DRGs所使用的ICD-10与国家卫生计生委发布的ICD-10进行对照，将不同的代码提取出来。(3)信息技术人员开发分组器软件，实现AR-DRGs规则的信息化。(4)计算机自动按照AR-DRGs规则匹配疾病组，对于所有联合编码(带有+)以及上述暂时提取的编码手工匹配归组。(5)手术编码逐一手工匹配。(6)将合并症和并发症分值，统一维护在诊断标准编码库中。(7)按照上海市级医院手术分级标准，将手术四级分类维护在DRGs中，用于区分大手术和小手术。(8)维护同质性疾病，共2 300组。(9)信息技术人员开发DRG程序，基于市级医院2013年病案首页数据进行分组模拟。(10)分析分组结果，校正分组器。

2.2 分组器研发过程中问题的处理

2.2.1 病案首页信息不足问题

AR-DRGs 5.2版中，共有分组665组，其中少量分组需要的归组信息在市级医院病案首页中并不包含，这些分组无法使用，因而从AR-DRG中删除了15组。最终的组数为653组。

2.2.2 标准编码不足问题

在医院实际编码的过程中，存在编码不足问题，临床实际发生的部分项目难以找到完全对应的编码。例如，临床采用血浆置换治疗，分为单重血浆置换和双膜血浆置换两种，但在ICD-9-CM-3编码库中相关编码只有“99.7901诊断性血浆分离或预防药物注射”，而且表达并不准确，进行了调整归组。

2.2.3 病案首页填写质量问题

由于病案首页填写在完整性、规范性、准确性方面存在的问题，对分组器进行了调整处理。如将动态未定肿瘤暂时归类于恶性肿瘤；将原位癌归类于恶性肿瘤等。

2.2.4 合并症和并发症的处理

合并症和并发症参照现有澳版疾病诊断相关组计算，将次要诊断的排序不符合严重的并发症或合并症在前者，采取依次排序原则；对主诊断为合并编码者采取直接赋值方式。

2.2.5 加入优先级判断

DRGs分组要求是按照所有手术和所有诊断匹配，可能会匹配成功多个组。为解决此问题，加入了优先级计算模式。

3 依托上海市医联工程，建立数据渠道和计算机数据采集系统

上海市级医院临床信息共享项目(简称“医联工程”)自2006年10月开始建设，2008 年8月完成，实现了联网医院之间医疗信息共享与业务协同。截至2014年7月，覆盖上海市38 家三级医院、8个区、5 619万就诊人群(其中本地医保患者 1 278 万，非医保患者 4 341 万)，涉及就诊记录12.32亿条，病案首页1 916 万份、出院小结404万份，检验检查报告1.37亿份，形成了国内最大的医疗档案信息库。医联区域病案信息系统是医联工程核心建设内容之一。医联区域病案系统的申康中心端应用平台由申康医联中心统一协调与管理，医联中心对各家医院前置机进行统一部署，确定接口数据上传模式，研发的系统通过ETL工具(SSIS)对数据进行自动采集、验证、抽取和装载，形成医联病案数据中心。本研究研发的病种分组器基于医联病案数据中心，对病案首页的疾病诊断分类信息实现计算机数据采集和分析。

4 讨论与建议

4.1 基于澳大利亚DRGs系统修订建立上海市级医院疾病诊断分组模型和分组器

本研究借鉴DRGs的核心思想——将具有相似临床特征、资源耗用程度相近的病例归为一类，建立疾病诊断分组模型。基于澳版AR-DRGs的方法和参数，建立疾病诊断分类知识库(即编码库)，依据国内临床实际进行病种分组器研发，以医联平台为依托，从医联病案数据中心对病案首页的疾病诊断分类信息实现计算机数据采集和分析，建立上海市级医院基于危重度的病种分组器实现系统。

4.2 病种分组器的适用性有待验证

本研究以上海市级医院统一使用的ICD诊断和手术操作编码、病案首页系统以及医联平台为基础，形成了上海市级医院基于疾病危重度的病种分组器。在对AR-DRG进行本土化的过程中，本研究充分结合了上海本地临床数据和医疗服务现状，但仍需进一步利用该病种分组器对上海市临床数据进行模拟分析和评估，在评估分析该分组器适用性的基础上建立完善疾病诊断分组系统。

4.3 建立病种分组的动态调整机制

疾病诊断分组模型建立后，需要根据临床实际进行动态调整：一方面，合理的、可持续发展的疾病诊断分组模型需要综合考虑医学科技的发展，比如特定高技术、高成本、高消耗的治疗方法会随着其成熟和普及逐渐成为“大众”方法，治疗成本也会随之降低，临床普及性随之提高；另一方面，由于医院诊治病种处于不断变化之中，适时调整疾病诊断分组体系使其适应疾病谱的变化也是疾病分组模型建立和应用过程中需要注意解决的问题。

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

[2] 施亚菲. 诊断相关分组系统的比较研究[J]. 国外医学: 卫生经济分册, 2010 (1): 14-20.

(编辑 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

许岩， 女(1985年—)， 博士， 经济师， 主要研究方向为卫生经济和公立医院绩效管理。E-mail：xuyanhelen@126.com

岑珏。E-mail：cenjue@163.com

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2015.09.004

2015-08-12

2015-08-30