DRG入组付费异常预警模型研究的系统评价综述

作     者：刘硕 杨志平 伍俊 李顺飞 丁敬美 赵莉 胡雪军 

作者机构：中国人民解放军空军军医大学第一附属医院西安710032 中国人民解放军空军军医大学西安710032 中国人民解放军总医院北京100036 中国人民解放军中部战区总医院武汉430012 

基　　金：国家自然科学基金项目“基于深度学习挖掘电子病历非结构化数据的医保DRGs病例入组付费异常的智能预警模型及策略研究”(72474222) 

出 版 物：《中国医疗保险》 (China Health Insurance)

年 卷 期：2025年第3期

页      码：60-67页

摘      要：目的:为解决DRG低码高编、高码低编、歧义病例等入组付费异常问题,本研究对国内外DRG入组付费异常相关模型文章开展系统性评价综述。方法:本文运用PRISMA综述框架对文献报告质量进行评估,对文献模型的研究设计、总体趋势、数据来源、输入输出变量、评价指标等方面进行描述性分析。结果:总结了六类文献的研究设计类型,发现深度学习方法自2020年起在国外迅速发展,具有多中心数据来源、文本型输入变量、分类输出变量、模型评价性能高等显著特征,并提炼了科学问题、模型特点和局限性。结论:基于电子病历文本数据的全病组、高精度的DRG入组付费异常预警模型的深度学习研究较为缺乏,未来仍需不断探索基于深度学习电子病历结构化与非结构化数据的DRG入组付费异常预警工具,以进一步推动DRG支付方式改革向纵深发展。

主 题 词：DRG 异常入组 预警模型 系统评价 

学科分类：12[管理学] 1204[管理学-公共管理类] 02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020204[020204] 120404[120404] 

D　O　I：10.19546/j.issn.1674-3830.2025.3.007

馆 藏 号：203158250...