DIP医保付费模式的落地，改变了原先医疗机构的补偿机制，不再以单纯的医疗费用为锚，而是脱离了医疗费用的锚定，改为以可量化医疗资源消耗过程分值或点值为锚，分值点值与实际医疗费用脱钩，并设定一系列指标衡量医疗服务质量。
从这个视角展开来看，DIP本质上是一种医疗质量管理工具，而非简单的医保支付工具。
放在医院管理语境下，DIP付费模式对医院收入结构、经营模式等带来明显变化，引导各级医疗机构逐步建立适配DIP的、以提升自身医疗技术水平、提高医疗服务质量、合理控制成本为纲的运营模式，如何实现盈亏平衡成为当前医院管理者、科室管理者关心的话题。
自试点以来，各试点地区实践DIP的管理办法不尽相同，我们特邀请山东潍坊某三级综合医院刘老师，就该话题做了6个影响因素的系列解读，与大家共同探讨学习。
- 基础数据质量
- 诊断-编码-入组管理规范程度
- 诊疗规范(临床路径)的管理程度
- 学科能力(包括医疗技术等)程度
- 病种管理精细化(包括病种成本)的颗粒度
- 面对工分博弈的决策考量
今天，我们就基础数据质量做深入探讨。
基于历史数据的病种目录库、分值、分值单价
众所周知，DIP病种目录库、分值及分值单价是基于特定区域(地级市区域)内医疗机构的历史数据经过一系列组合原理、规则及数据建模计算得出，通常使用过去三年历史数据按照7:2:1加权计算。
历史数据包括卫统4数据、住院费用、医保基金收支等，然后配套相关监管措施。这是影响DIP盈亏的数据方面的一个重要基石，历史数据如何，起到影响着盈亏基本面的基石作用，尤其是病案首页的疾病名称与手术操作名称的填写与编码质量，影响着病种目录库的病组数、病组分值及分值单价，进而对DIP医保付费模式下盈亏管理产生一定的影响。
一言以蔽之，某地级市区域的历史数据质量影响着DIP病组组合、分值及分值单价，这是影响DIP盈亏的数据基石因素。
本医疗机构的卫统4数据质量
通过本医疗机构的卫统4数据的统计分析，除了可测算出DIP病组数、DIP病组的例均费用、CV变异系数等数据以外，还可以窥见病案首页数据完整性、疾病名称及手术操作的编码质量情况等，可以对照本地区DIP病种目录库找出不同的问题。这也是分析DIP盈亏的一个点。
DIP医保付费在设计上有着巧妙的博弈，避免了某家医疗机构的单方面影响。跳出来看，某地基础数据质量如何，是由其区域内所有医疗机构的ICD-10分类编码质量共同成就的，这就带来管理上的难度，ICD-10分类编码工作要一起规范、共同提升，否则只有自己对，大家都错，对于DIP来说，某种意义上其实你是“错”的，尽管分类编码上你是对的……
好在各级医疗机构已经注意到这个问题，意识到自己的ICD-10分类编码质量会间接影响DIP病种目录库，大家仿佛非常有默契，用发展的眼光看待DIP，尽管问题重重，大家依然积极主动适配DIP医保付费模式，“密谋”似的不约而同地共同提升ICD-10分类编码质量。
总之，基础数据质量越来越好，DIP病种目录库越来越规范，因基础数据质量因素造成DIP盈亏的波动幅度，渐渐可控。
简而言之，医疗机构的卫统4数据质量重点关注ICD-10分类编码质量，这也是影响DIP盈亏的数据基础因素之一。可以说，得ICD-10分类编码者得天下(奠定基础数据质量)，下一步就是使用何种招数如何“打”天下了(如何进一步避免超支、增加盈余)。
以病种为视角精准提高ICD-10分类编码质量
对本机构疾病图谱、病种结构、病组数、病种基本数据的了解程度以及管理施策情况，这是影响DIP盈亏的数据管理方面的因素，可以为决策施策及采取管理举措提供有力的数据依据。
提高ICD-10分类编码质量的管理措施有很多，下面以笔者的实践分享以病种为视角，提高ICD-10分类编码质量，欢迎大家探讨。
找准20%头部病种的ICD-10分类编码
以ICD-10亚目为统计口径统计疾病图谱。一般情况下，前100位亚目病种可覆盖80%以上病例数。在具体工作中做到对全部病例进行质控和监管是不现实的，可抓大放小，根据二八原则，做好20%的头部病种的ICD-10分类编码即可。
找准编码缺陷原因加以培训
对照DIP病种目录库，对比本医疗机构的前100位亚目病种的组合情况，可以找出ICD-10分类编码的缺陷问题，找出原因。
按学科进行划分，面向临床医生、病案编码员和医保管理人员，针对头部病种进行主要诊断填写培训、ICD-10分类编码培训、DIP病组分组入组情况讲解等，将管理颗粒度细化到亚目病种，同时配套相关KPI考核，做到精细化管理以及二次质控、后续监管等，实现全面提升基础数据质量。