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「DRG变量」怎样的“外脑”可提高医院决策效率？，数据与医院决策的三种关系


「DRG变量」怎样的“外脑”可提高医院决策效率？，数据与医院决策的三种关系
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现代医院管理中 ， 每一项决策都要有切实的依据 。 详实准确的数据对于管理者的决策来说 ， 也就至关重要 。
「DRG变量」怎样的“外脑”可提高医院决策效率？，数据与医院决策的三种关系
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然而 ， 数据与决策之间的关系并非那么稳定 。 我们总结了以下三种情况：
第一种 ， 数据分析和决策有明确的对应 ， 例如药占比高了 ， 决策就是要降下来；患者对医疗服务评价低了 ， 决策就是要增加患者满意度 。
第二种是有明确的数据分析 ， 但决策未必对应 。 例如医疗效率指数低 ， 住院患者人数减少 ， 此时我们需要结合具体情况来做分析 。
【「DRG变量」怎样的“外脑”可提高医院决策效率？，数据与医院决策的三种关系】以西部某医院的国家重点学科为例 ， 其CMI值理应比该地区其它医院该专科更高 。 但是该院地处内陆地区 ， 所以吸引了大量常见病患者就诊住院 ， 导致该科的CMI一直处于较低的水平 。 随着DRG支付时代的到来 ， 这类科室的发展方向是什么？
从数据上看 ， 提升CMI是理所当然的手段 。 但是作为地区性的重点学科 ， 这家医院的专科要承担两方面的任务：一方面需要为该地区的整体学科建设起到带头作用 ， 提高对疑难病的诊疗水平；另一方面则需要在该地区医疗资源不足的情况下 ， 身体力行去收治很多慕名而来的常见病患者 。
为此 ， 咨询团队提出的大方向是对该专科的DRG组进行细化分析 ， 发现该科室的DRG组数较少 ， 说明该科室接诊的患者种类少 ， 治疗的疾病谱不广 。 细究原因 ， 竟然是因为病房人满为患 ， 无法收治更多的患者 ， 而医生也倾向于收治自己熟悉的疾病患者 。
进一步分析该专业的DRG组和该专科实际覆盖的DRG组 ， 咨询团队发现该专科在CMI高的组别上例数较少 ， 但结合医生的背景和经验来看 ， 只要经过短期的学习进修 ， 完全可以收治此类患者 。
为此 ， 咨询团队提出一套组合拳：作为地区带头人 ， 要强化其它医院特别是医联体成员的该科室建设 ， 对医生进行培训 ， 把符合条件的常见病患者分流到这些医院；同时 ， 指派疑难病的带头人 ， 分别去北京上海的三甲医院接受培训 ， 并开设专科门诊 。
第三种情况 ， 当出现数据不足以支持医院决策依据时 ， 可以参照本地区或本省乃至全国的标杆 ， 减少决策偏差 。
医院DRG成本核算是在医保DRG支付下 ， 医院必定要采取的对策 。 然而 ， 在目前的四类三级成本分摊模式下 ， 很多医院无法提供更为详细的数据来计算每个步骤的成本 ， 最终无法将成本分摊至每个病例 。 这种情况下 ， 医院就可以参照本地区、同级别医院的成本分摊比例 ， 从而将成本落实分摊到具体的病例 。
医疗大数据时代 ， 医院拥有海量医疗服务数据 ， 但是这些数据高效地应用依旧有很多问题 。 通过DRG方式 ， 有的医院只能推算出几个核心指标 ， 但我们也了解到 ， 有的医疗大数据专业公司已经在此基础上发展了10个维度80多个管理指标指标 ， 从院长到临床医生到病案科 ， 多维度多层级为医院提供一套完整的《基于数据的精细化管理评测报告》 。
数据如何分析 ， 如何辅助决策 ， 这是大数据研究永远的课题 。 医院精益管理也是如此 。 因此 ， 引入高水平“外脑” ， 不仅有海量数据分析能力 ， 加上丰富医管经验的团队 ， 形成从病案到管理到临床的全系DRG应对策略 ， 才是医院保持核心竞争力 ， 在医保DRG支付下保持盈余与增长的制胜之道 。


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