【摘 要】
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基于大数据的DIP病种分值支付方法利用真实世界的临床病案数据，对“疾病诊断”和“治疗方式”进行穷举聚类形成自然分组。然而，目前医院病案书写不规范、不统一等数据源头问题可能产生分组重复、分组偏离临床指南及路径等问题，从而导致病例入组路径不清晰，也不利于医保基金管理。本研究以结直肠癌为例，通过广泛的临床专家咨询及医院数据分析，梳理了广州市2020版DIP分值表在实践中遇到的问题及其与临床实际情况存在偏
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基于大数据的DIP病种分值支付方法利用真实世界的临床病案数据，对“疾病诊断”和“治疗方式”进行穷举聚类形成自然分组。然而，目前医院病案书写不规范、不统一等数据源头问题可能产生分组重复、分组偏离临床指南及路径等问题，从而导致病例入组路径不清晰，也不利于医保基金管理。本研究以结直肠癌为例，通过广泛的临床专家咨询及医院数据分析，梳理了广州市2020版DIP分值表在实践中遇到的问题及其与临床实际情况存在偏差的地方，并提出基于临床指南及诊疗路径的分组优化建议。这些建议经广州市医保局采纳，得以在广州市2022版分值表中落地实践。本研究旨在通过广州市的经验分享，为DIP支付方法的有效落地及其他统筹地区的DIP分组优化提供参考依据。
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