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2023年7月 第38卷 第7期11
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基于病案首页质控体系优化的低权重组病例管理改进研究

Research on management improvement of low-weight DRG group cases through optimization of the medical record front page quality control system

来源期刊: 广州医药 | 341-344 发布时间:2026-03-20 收稿时间:2026/5/8 15:48:10 阅读量:48
作者:
关键词:
DRG低权重组病案首页质控体系优化PDCA
DRGlow-weight groupsoptimization of the medical record front page quality control systemPDCA
DOI:
10. 20223 / j. cnki. 1000-8535. 2026. 03. 011
收稿时间:
2025-08-26 
修订日期:
 
接收日期:
 
引用总数:
0  
      目的  探讨通过优化病案首页质控体系提高误入DRG低权重组病例转出率的效果。方法  采用PDCA循环法,通过实施分层级编码培训、基于AI赋能的专项质控模式及智能化反馈机制构建等系统性地改进措施优化质控体系。通过对比分析质控系统优化前后(2022年1—7月和2023年1—7月)DRG低权重组病例的病案首页质控过程、“经质控低权重病例入组率”和“误入低权重组病例转出率”等指标,评估质控体系优化的实施效果。结果  质控体系优化后,低权重组病例转出率由3.27%提升至4.15%(P=0.018),经质控低权重病例入组率由16.98%降至14.96%(P<0.001)。结论  AI赋能的专项质控、分层级编码培训与智能化反馈机制三项措施并举可以系统优化质控体系,进而提升DRG低权重组病例转出率。
       Objective  To investigate the effect of optimizing the medical  record front  page  quality control  system on improving the transfer-out rate of cases mistakenly assigned to low-weight DRG groups.Methods  The Plan-Do-Check-Act(PDCA)cycle methodology was employed.Systemic improvements were implemented to  optimize the medical  record front page quality control system,including hierarchical coding training,innovation of a  specialized quality control model based on AI empowerment,and establishment of an intelligent feedback mechanism.The implementation effectiveness was evaluated by comparative analysis of the following indicators before(January-July 2022)and after(January-July 2023)optimization:the medical record quality control process for low-weight DRG cases,the  rate of low-weight cases assigned to groups after quality control,and the transfer-out rate of cases mistakenly entering low-weight groups.Results  After optimizing the medical record front page quality control system,the transfer-out rate of cases from low-weight groups increased from 3.27% to 4.15%(P=0.018),while the rate of low-weight cases assigned to groups after quality control decreased from 16.98% to 14.96%(P<0.001).Conclusions  Implementing a three-pronged approach—AI-powered specialized quality control,hierarchical coding training,and an intelligent feedback mechanism—can systematically optimize the medical record front page quality control system,thereby improving the transfer-out rate of cases mistakenly assigned to low-weight DRG groups.
       疾病诊断相关分组(diagnosis related group,DRG)是医疗质量管理的重要工具,其核心在于通过标准化病例分组优化医疗资源配置。病例组合指数(case mix index,CMI)为样本总权重除以样本总病例数,直接反映医疗机构收治病例的技术难度和资源消耗水平,是医疗质量管理的关键指标之一。准确的CMI值对医院管理、医保支付和医疗质量提升具有重要意义。病案首页作为DRG分组的基础数据源,其质量直接影响DRG分组的准确性[1]。诊断/手术操作错漏填、编码错误等问题常导致病例被错误划分至DRG低权重(权重<0.05)组别[2-3],进而造成CMI值失真。这种偏差会对医院绩效评价、医保支付公平性和学科发展规划等方面产生负面影响。基于上述背景,本研究聚焦于低权重组病例的病案质量问题,通过PDCA循环系统优化病案首页质控体系,针对诊断选择、手术操作填报及编码规范等关键环节进行质量提升,旨在更有效地纠正误入低权重组病例,提高其转出率,从而获得更真实反映医疗资源消耗的CMI值。为医疗机构提升病案数据质量、实现精准DRG分组和优化医院精细化管理提供科学依据和可行方案。

1  资料与方法

1.1 资料来源

       本研究选取2022年1—7月(下文统称为优化前)5 173例和2023年1—7月(下文统称为优化后)4 987例DRG低权重组病例作为研究对象。研究数据完整记录了质控体系优化前后的病案首页质量管理全流程,包括以下项目:(1)原始病案首页填报内容和DRG分组信息;(2)质控过程记录;(3)诊断与手术操作修正情况;(4)质控后DRG分组信息。

1.2  质控依据

       依据《疾病和有关健康问题的国际统计分类(第十次修订本)》(第二版)、《国际疾病分类第九版临床修订本手术与操作ICD-9-CM-3(2011修订版)》《病案信息学》(第3版)、《病历书写基本规范》(卫医政发〔2010〕11号)、《国家卫生健康委办公厅关于印发病案管理质量控制指标(2021年版)的通知》(国卫办医函〔2021〕28号)和国家卫生健康委《关于开展全面提升医疗质量行动(2023-2025年)的通知》(国卫医政发﹝2023﹞12号)等标准文件对病案首页进行质控。

1.3  PDCA循环

       计划(Plan)阶段:拟定本次质量改进活动的主题为“通过系统提升病案首页质量管控水平提高误入低权重组病例转出率”,组建由病案科、质控科、临床科室构成的跨部门质量改进团队。制定活动改进计划时间表并确定相关负责人。记录优化前5 173份入低权重组病例病案首页缺陷和质控实施情况,分析在质控实施过程中,误入低权重组病案首页缺陷和未被及时纠正的原因,再运用柏拉图工具识别出质控流程存在专项质控缺失、病历内涵质控深度不足、资源分配不合理、疑难编码能力不足、病历缺陷识别能力不足及闭环管理缺失等关键瓶颈。利用根本原因分析法(root cause analysis,RCA)确定要因并制定对策。基于医院发展战略设定具体改进目标:通过优化首页质控体系将误入低权重组病例转出率从3.27%提高至4.09%(升幅为25%)。执行(Do)阶段:根据确定的主要原因,从强化疑难编码精准度培训、组建低权重组病例专项质控队伍、完善质控标准与流程、基于AI赋能的专项质控模式创新及智能化反馈机制构建四个方面对病案首页质控流程和体系进行优化。检查(Check)阶段:通过对比分析质控体系优化前后误入低权重组病例转出情况和DRG低权重组实际入组情况,评价系统提升病案首页质量管控水平的实际效果。统计学方法采用χ 2 检验,检验水准α=0.05。处理(Action)阶段:根据第一轮PDCA循环检查结果,总结有效经验并制定持续改进计划,推动病案首页质量管控水平提升机制长效运行。

2  结 果

       病案首页质量管控体系优化后,进入DRG组的病例数达31 945例,较优化前增加2 467例,同比增长7.72%。低权重组病例数为4 987例,较优化前减少186例,同比降低3.73%。优化后质控前低权重组入组率为15.61%,比优化前减少1.94%,见表1。

表1    优化前后DRG低权重组病例入组及转出情况对比

项目

优化前

(2022年1—7月)

优化后

(2023年1—7月)

同比增长数

同比增长率

入DRG组病例数

29 478

31 945

2 467

7.72%

质控前低权重组病例数

5 173

4 987

-186

-3.73%

质控前低权重组入组率

17.55%

15.61%

-1.94%

 

质控后转出低权重组病例数

169

207

38

18.36%

误入低权重组病例转出率

3.27%

4.15%

0.88%

 

质控后低权重组病例数

5 004

4 780

-224

-4.69%

质控后低权重组入组率

16.98%

14.96%

-2.01%

 

 

2.1  误入低权重组病例转出率提升

       优化后纠正的误入低权重DRG组病例数从169例增至207例,同比增长18.36%。误入低权重组病例转出率从3.27%提升至4.15%,增幅为0.88%,达到预设目标4.09%,且χ 2 =5.566,P=0.018,差异具有统计学意义,见表2。

表2      PDCA干预前后低权重组病例转出效果的卡方检验结果

项目

优化前

(2022年1—7月)

优化后

(2023年1—7月)

x2

P

质控后转出低权重组病例数

169

207

5.566

0.018

质控后仍为低权重组病例数

5 004

4 780

 

2.2  低权重组入组率下降

       优化后实际进入低权重组的病例数4 780例,比优化前减少224例,入组率从16.98%降至14.96%,且χ 2 =50.705,P值<0.001,差异具有统计学意义,见表3。

表3    PDCA干预后低权重组病例占比变化的卡方检验结果

项目

优化前

(2022年1—7月)

优化后

(2023年1—7月)

x2

P

质控后低权重组病例数

5 004

4 780

50.705

<0.001

质控后非低权重组病例数

24 305

27 165


3  讨 论

       本研究结果表明,持续优化质控体系可以提高误入DRG低权重组病例的转出率。通过实施分层级编码培训、基于AI赋能的专项质控模式创新及智能化反馈机制构建等系统性的改进措施,有效降低了误入低权重组病例的比例和低权重组入组率。

3.1  质控流程瓶颈识别

       基于PDCA循环的现状分析显示,样本医院病案首页质控体系存在以下关键瓶颈问题:(1)质控深度不足,主要依赖病案管理科内部的质控医师和编码员进行单环节人工普查式审核质控,临床医师和其他职能部门参与度不高,多维度核查机制缺失。且人工普查精力有限导致病历质量审核流于表面,无法深入核查诊疗合理性和编码准确性,影响医疗安全、医保支付及医院管理效能。(2)质控覆盖范围存在局限性,现行机制仅对出院病例开展常规抽查,缺乏针对特殊病例(如低权重组病例)首页质量的专项质控方案及配套标准。这种覆盖不足导致质控效率低下,可能引发临床安全、医院管理及经济效益等多重风险。(3)编码专业能力存在短板,具体表现为疑难病例编码错误率高、编码规则掌握不全面等问题。现有培训体系不完善,缺乏定期的专项培训和案例研讨机制,直接影响DRG分组的准确性、病案数据质量及医院运营决策。(4)质量管理闭环尚未形成,质控发现的首页问题及修改建议未能有效落地执行。如依赖人工反馈的模式效率低下导致临床整改不及时、相应的奖惩措施不到位导致临床整改依从性差等问题。这些发现揭示了当前质控体系在针对性、专业性和系统性方面的不足,为后续制定针对性改进方案提供了重要依据。

3.2  实施措施

       3.2.1  基于AI和专项赋能的质控模式创新   本研究针对质控体系存在的覆盖局限与深度不足的双重瓶颈,参考国内先进案例[4-5],创新构建了AI与人工协同的质控模式:AI病历内涵质控系统接管常规质控工作,将诊断逻辑冲突、编码规则校验、关键诊疗记录完整性校验等12类基础质控规则嵌入系统,实现100%病例自动审核,自动拦截83.60%的显性错误(如手术漏填、诊断主次颠倒等),彻底取代了传统人工抽查模式。节省出的人工资源聚焦于专项质控,建立了由病案科、质控科、临床医师组成的质控团队,专攻低权重组病例的深度审核,制定了《低权重组专项审核清单》,覆盖了4项内涵质控要点:并发症/合并症漏报判定、主要手术操作合理性、资源消耗与权重匹配度、临床路径符合性等。该模式通过AI系统突破覆盖广度瓶颈、专项团队攻克质控深度难题的双路径设计,精准对应了医院传统病案质控体系的核心缺陷,实现了资源的精准投放。这与袁素华[6]关于AI提升编码准确率的研究、杨婷等[7]出的普查抽样结合理论以及龚伟伟等[8]倡导的专项质控模式形成了三重理论印证,为DRG改革下的病案质控转型提供了新范式。后续需重点加强AI系统在临床路径合规性判断等复杂场景的模型训练精度。
       3.2.2  分层级编码培训体系的构建与优势   本研究通过建立三级编码培训体系,针对性补足了编码专业能力的短板。基础层为每月组织1次全员集中培训(覆盖7名编码员),采用理论授课加实操考核的模式,强化对ICD-10/ICD-9-CM-3等基础规范的掌握;提高层为每周二上午开展疑难编码案例讨论会,由5名资深编码师轮流主持,每次分析5~7个典型疑难病例。强化层为建立“编码专家工作室”,针对复杂病例进行实时一对一指导,并每年邀请省级专家开展专题培训。样本医院的分层级编码培训体系与国内其他研究[9-10]中的编码培训形式类似,但侧重点不同,其分层设计精准匹配了不同水平编码员的需求,基础层解决规范不熟问题,提高层聚焦疑难案例辨析,强化层攻克复杂病例编码瓶颈。三级培训形成“理论→实践→精进”闭环,结合考核机制确保能力固化。外部专家的引入弥补了区域知识断层,为内部“编码工作室”提供了持续支持,避免了培训效果的衰减。
       3.2.3  构建信息化反馈机制   针对质量管理闭环缺失导致的整改依从性差问题,本研究在病历内涵质控系统中构建智能化反馈机制:集成自动预警、问题推送、整改跟踪及数据分析四块,建立“实时监测-临床即时确认-24小时限期整改-系统自动复核”全流程闭环管理机制。将质控结果关联绩效考核,实施“24小时内整改完成免于扣罚”的激励机制,使问题整改率达到95%以上,人工反馈工作量减少60%,彻底解决传统模式下反馈效率低下、临床依从性差及执行不到位的核心痛点,实现病案首页质量的持续提升,与国内同类研究[11]思路相互验证。
       本研究证实了AI赋能的专项质控、分层级编码培训与智能化反馈机制三措并举可以系统优化病案首页质控体系,进一步提升DRG低权重组病例转出率。研究表明,系统性优化病案首页质控体系可显著提升DRG分组准确性,使CMI值真实反映医疗资源消耗,对推动医院精细化管理、保障医保公平性、促进医疗质量持续改进具有重要实践意义。后续需持续巩固改进措施,重点关注临床科室与编码员的协同质控,建立长效机制巩固改进效果。
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