医保精细化综合管理
- 项目背景
为落实《中共中央国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》（中发〔2020〕5 号），持续推进医保支付方式改革，提高医疗服务透明度，提升医保基金使用效率，国家医疗保障局制定了《区域点数法总额预算和按病种分值付费试点工作方案的通知》，通知中明确提出“将统筹地区医保总额预算与点数法相结合，实现住院以按病种分值付费为主的多元复合支付方式”，并在全国大范围开展病种分值付费建设工作。
2020年7月，国务院办公厅发布了《关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》（国办发〔2020〕20号），意见中明确提出加强对定点医疗机构临床诊疗行为的引导和审核，强化事前、事中监管；针对欺诈骗保行为特点，不断完善药品、诊疗项目和医疗服务设施等基础信息标准库和临床指南等医学知识库，完善智能监控规则，提升智能监控功能。2021年2月，国务院颁布的《医疗保障基金使用监督管理条例》要求定点医药机构应定期检查本单位医疗保障基金使用情况，及时纠正医疗保障基金使用不规范的行为。鼓励并要求各医疗机构定期开展对医保基金不规范使用的自查自纠工作,将管控工作提前到诊前诊中。
2021年11月，国家医保局关于印发《DRG/DIP支付方式改革三年行动计划》（医保发〔2021〕48号）要求从2022到2024年，全面完成DRG/DIP付费方式改革任务，推动医保高质量发展。到2024年底，全国所有统筹地区全部开展DRG/DIP付费方式改革工作；到2025年底，DRG/DIP支付方式覆盖所有符合条件的开展住院服务的医疗机构，基本实现病种、医保基金全覆盖。
推进医保按病种分值付费，建立医保基金监管制度体系，是党中央、国务院的决策部署，是深化医药卫生体制改革和医保支付制度改革的重要内容，对控制医药费用不合理上涨、提高医保基金使用效率和保障效能具有重要作用，对减轻参保人员医药费用负担具有重要意义。
- 需求分析
随着医保新支付方式改革三年行动计划的启动，全国各地纷纷响应，在计划时间内所有医院都需进行医保新付费的信息化改造与建设，并且在政策发布这一年时间，已经有许多医院响应号召开始DIP的信息化工作。同时，医疗保险政策的覆盖面逐年扩大，医院就诊人员中参保患者所占的比例在井喷式增加，省、市医保管理部门也加大对医疗机构的管理。为进一步规范医疗机构医疗服务行为，确保各项政策措施落地，医保管理部门加大对医疗服务监管的力度，保持对打击违规使用医保基金行为的高压态势，监管会更加严格，这对医疗机构自身的医疗监管工作提出了更高、更严格的要求。因此，如何将医保对医疗机构的监管工作提前到诊前诊中，对院内医疗行为进行全面自查自纠，提高自身监管能力成为医院医保部门的工作重点和难点所在。
在此背景下，医院拟建设医院医保综合管理平台，通过专业的医保信息化工具，辅助医院紧贴医保政策动向，协同推进医保支付方式改革，提升医院医疗服务能力、精细化运营水平和医保管理质量，最大化降低医院医保费用垫付的亏损和拒付风险，尽可能杜绝不符合医保政策医嘱，力求医院医保DIP管理和控费到位且精准。
- 建设目标
本次建设的医院医保综合管理平台（包含院端医保DIP管理和院端医保智能控费管理两大模块），是针对医院医保管理研发的一套软件系统，该套软件能审核医生诊疗行为，避免用药、诊疗、项目收费、医保报销上违规，达到推荐病种合理化、最优化的入组DIP分组相关目录库，使其符合医保政策，支持病种控费管理，促使医护人员对病种成本进行控制，通过多维度医保分析实现医院医保精细化监管，实现全院医院级、科室级和医护人员级的管控模式，提高临床医护人员、科室管理人员、医保部门人员等相关工作效率，提高医院综合管理能力，尽可能避免出现医保违规、扣款、降低医保等级等违规处理，避免医院出现政策执行、DIP管理原因导致的科室及医院运营亏损，最终实现医院的经济效益和社会效益的双丰收。
- 总体设计
- 设计原则
1、实用性原则
系统建设以实用性为第一原则，立足于实际业务需求和现有建设成果，建设医院医保综合管理平台，保证系统建设后立刻能够运行并能实际解决问题，确保系统能够完全满足业务管理工作的具体需要。运用和集成稳定、成熟的技术及组件，尽可能在最佳性价比下选择国内先进的计算机软硬件技术和信息技术，确保结构合理、运转流畅、功能完善、实用性强，使系统具有较高的性能，确保系统能够在一般硬件环境下正常安装部署并能够稳定运行。
2、适应性原则
系统需要具备一定的适应能力，应用系统要能适应于多种运行环境，来应对未来变化的环境和需求。系统采用分布式、系统结构模块化设计，保证系统易于扩展，同时将充分考虑业务管理中多种可能发生的情况，以保证医院医保综合管理平台能够更具有较强的适用性。
3、先进性原则
充分考虑技术上的先进性和使用的持久性。利用先进的机器学习算法、数据库技术、工作流技术以及分布式处理技术构造信息存储与事务处理平台。在构建应用系统时，要立足先进的技术，要求系统着眼点要高，不仅能满足当前的要求，而且要符合医疗信息化的最新发展方向。即采用国际先进的互联网技术、网络技术模式、技术路线、体系结构。保证设计出来的系统在五到十年内不落后，并有很好的技术和应用升级的延续性。
4、可靠性原则
采用流行、成熟、稳定、先进的操作系统、数据库、网络协议、中间件等，保证系统的稳定性。
- 总体架构设计
1、数据资源层负责数据信息的存储、访问及优化，数据资源层通过构建质控规则库、病种目录库、诊断编码库、手术操作库、医保目录知识库、病种诊疗知识库等存储医院医保综合管理平台相关数据，为上层业务系统进行数据处理、数据计算、数据分析提供能力保障。
2、应用支撑层提供业务应用依赖的DIP服务、数据交换服务、标准编码服务、日志监控服务等各类业务服务，整合建设通用服务包括分布式服务、分布式缓存、分布式数据访问等各类通用服务能力，为医院医保综合管理平台提供服务支撑能力。
3、业务应用层主要提供医院医保综合管理平台上层应用，为医院医保DIP和管理智能控费管理业务提供各类功能应用支持，其中医院医保DIP管理包括临床助手子系统、病案质控子系统、监控预警、综合查询、绩效管理、病种分析、成本分析、指标分析、盈亏分析、在院病人监管、知识库数据管理等功能。医院医保智能控费管理包括智能审核、规则引擎、事前提醒、出院预审、实时监控、统计分析、医保申诉等功能。
4、用户层指的是医院医保综合管理平台的使用对象，包括临床医生、住院护士、病案室审核人员和信息科人员等用户。
5、医院医保综合管理平台需对接医院内部相关系统，通过统一的接口管理，与医院信息系统（HIS系统）、临床医生工作站、护士工作站、电子病历系统等完成数据交互。
- 技术架构设计
根据医院医保综合管理平台实际需求，我们采用与国家医疗保障信息平台相同的技术框架，与国家局保持一致，技术架构如下图所示：
医院医保综合管理平台所使用的技术架构是在国家总体技术架构下，结合实际情况进行落地。总体技术架构基于分布式云架构，在基础设施层提供数据库服务器，同时结合业务向上提供分布式服务支撑。基于统一的HSAF技术框架建设上层应用系统。
应用系统：医院医保综合管理平台基于HSAF框架开发。
HSAF框架：采用分布式云架构，封装核心云支撑服务适配接口，用于实现云产品解耦设计。
适配层：基于HSAF的适配技术，将应用层依赖的分布式技术与具体厂商的分布式技术进行适配，实现应用层可以适配多家厂商的分布式技术。
云支撑服务层：基于云基础设施，为应用层提供通用的技术支撑服务，包括分布式服务、消息队列服务、缓存服务、日志服务、关系型数据库服务、非结构化存储、大数据服务、服务网关等。同时结合本地的实际需求，还需要基于数据库服务器，为应用层的核心业务提供本地集中式关系型数据库支撑。
云基础设施层：采用云架构，在物理设备基础上，实现计算资源、存储资源、网络资源的动态管理和资源调配。同时为支持集中式的存储架构，还要以物理设备为基础，构建数据库服务器。
- 主要技术路线
- 分布式服务框架
分布式服务框架是分布式系统架构的基础。分布式服务关键不仅仅是分布式服务本身，而是一套治理框架，这种框架使得分布式服务可以独立的部署、运行、升级，还能实现分布式服务之间在结构上的“松耦合”，而在功能上表现为一个统一的整体，体现为统一风格的界面，统一的权限管理，统一的安全策略，统一的上线过程，统一的日志和审计方法，统一的调度方式，统一的访问入口等等。
- 微服务
为了保证良好的横向扩展能力，服务管理层采用分布式架构进行设计实现。服务管理层提供的服务能力采用分布式微服务框架实现。分布式微服务解决了服务发现、服务路由、序列化反序列化、RPC调用、全链路调用监控、服务的流控降级等问题。其中远程RPC调用协议解决了分布式环境下跨应用之间的服务发布订阅以及相互调用，使应用开发在调用远程服务时，就跟调用本地代码一样简单。构建分布式的微服务应用提供高可靠，高可用，高性能可扩展的微服务平台，助力企业互联网微服务架构转型，降低构建微服务和运维的成本。
微服务应用的一个最大的优点是，它们往往比传统的应用程序更有效地利用计算资源。这是因为它们通过扩展组件来处理功能瓶颈问题。这样一来，开发人员只需要为额外的组件部署计算资源，而不需要部署一个完整的应用程序的全新迭代。最终的结果是有更多的资源可以提供给其他任务。
微服务应用程序的另一个好处是，它们更快且更容易更新。当开发者对一个传统的单体应用程序进行变更时，他们必须做详细的QA测试，以确保变更不会影响其他特性或功能。但有了微服务，开发者可以更新应用程序的单个组件，而不会影响其他的部分。测试微服务应用程序仍然是必需的，但它更容易识别和隔离问题，从而加快开发速度并支持DevOps和持续应用程序开发。
- 分布式缓存
缓存的主要作用是降低应用和数据库的负载，提高系统性能、客户端访问速度。在架构和业务设计上，可以考虑将访问量较大、不经常修改的，比如字典表和系统参数，或对数据库性能影响较大的查询的结果进行缓存，提高系统整体性能。
HSAF框架使用了Spring Cache框架作为缓存层的抽象框架。Spring Cache不是一个具体的缓存实现方案，而是一个对缓存使用的抽象。HSAF框架提供了基于Redis的接口实现，能够兼容不同云平台基于Redis或提供类Redis接口服务的缓存方案。
- 分布式消息队列
分布式消息队列，是分布式系统中重要、常用的中间件，它使用事件驱动架构，通过在低耦合的模块之间传输事件消息，以保持模块的松散耦合，并借助事件消息的通信完成模块间合作。HSAF引入并使用消息队列组件作为分布式服务架构下各个应用之间消息通讯的中间件。
- 分布式数据库服务
在数据量逐渐增大的情况下。传统数据库存在着先天性的弊端，分布式数据访问代理服务主要能使得传统数据库易于扩展，可切分，提升性能，规避单体结构缺陷。
分布式数据库屏蔽了后端的分布式数据库层的复杂性，能让用户从逻辑上得到与访问单机数据库近乎相同的体验。分布式数据访问代理服务本身是一个集群，支持HA，避免了单点故障。分布式数据访问代理服务支持分库分表存储，支持横向和纵向切分，负责数据操作的解析和执行，提供会话管理、分库分表策略、语义解析、请求路由、数据合并、切换控制等功能。
- 非结构化存储
HSAF定制一套相对通用的非结构化文档存储接口标准规范，一套接口多种实现，即一套管理操作API，支持AWS S3、MongoDB、OSS、TStack、FastDFS等多种主流非结构化存储管理操作实现；存储环境切换，应用程序代码零调整，即只需简单参数变更即可完成应用程序的切换。选择使用面向Java方向的AWS S3网络存储服务协议。
- 日志服务
软件系统中存在着各式各样的日志，包括应用日志、业务日志、系统日志、访问日志、行为日志等。
日志服务能将分布式环境的日志统一收集聚合，存储在分布式数据库中，同时经过一定的处理可以使非结构化的文本内容结构化，以便于做结构化的查询和分析。日志服务提供以下主要能力：
- 聚合：从多个数据源收集和发送日志的能力；
- 处理：将日志消息转换为有意义的数据以便于分析的能力；
- 存储：能够长时间存储数据，以便用于监控、趋势分析和安全性方面的使用场景；
- 分析：通过查询数据并在其上创建可视化和仪表板来分析数据的能力。
- 建设内容
医院医保综合管理平台由院端医保DIP管理和院端医保智能控费管理两部分组成。院端医保DIP管理是集事前临床辅助、事中病案辅助、事后统计分析绩效考核为一体的信息化管理工具，系统通过信息技术手段辅助医院在控制医疗费用、规范医疗行为、降低医疗成本、提高服务效率等方面进行运营监管，从而为管理决策层提供经营决策支持依据，实现对医院运营情况及时监控管理。以此改进与完善医疗机构医疗质量管理体系，提高医疗服务水平。院端医保智能控费管理以规则库为支撑、以智能审核引擎为驱动，对医疗全过程进行智能审核监管。系统核心理念是“控费+监管”，为医院建立一套科学、规范、精细化监管控费体系，从而控制医保基金不合理上涨、规范诊疗行为。
- 医院医保DIP智能管理系统
- 临床助手子系统
临床助手子系统以辅助医生在整个诊疗过程中掌控患者预分组入组结算情况为核心，通过提前分析入组成本情况、盈亏情况，加上合理的优质组合推荐，尽可能提高入组率与优质组合分值。
- 医生临床助手
- DIP分组预测
根据其在院病例的诊疗信息预测分组结果，对当地政策信息进行数据化，生成医院病组参考值，并进行模拟分配。
- 分组器自动分组
通过自动运行服务，将医院上报的数据进行分组，计算数据入组率，及时发现并反馈不能入组的原因；对于入组记录能够查看入组依据，未入组数据要给出原因，如：主诊断不正确等。无法入组原因解析功能，如无法入组，及时发现并提示医生不能入组的原因，如：主诊断不正确等。
- DIP实时动态自动分组
根据其住院的诊疗信息，预测入组结果、入组的依据、测算的分值、支付标准费用信息、相应分值、费用构成（如盈亏分析、成本分析）。
- 大数据相似分组推荐
提供大数据相似分组推荐功能，主动推荐除实时动态分组外，其它符合医保付费要求的优质预测病组。便于临床工作中模拟DIP结算，提前判断DIP预计可支付费用。
- 出科助手
基于医保监管考核指标，在出科出院场景，及时审查提醒护士异常极端病例，协调医师做最终的确认调整，降低结算带来的医院损失。
与实时动态分组结果联动，展示相同病种下出院病例的总体结算差异分析、成本分析、异常极端费用病例。
- 病案填写辅助
事前质控，根据医生填写病案/结算清单，事前对病案/结算清单实时审核质控，保障提交至病案室病案/结算清单无问题，规则结合行业要求及医院管理要求，生成符合本地实际需求的病案/结算清单质控规则，并可以进行自主增删改。并在完成病案/结算清单质控后，提供预测入组分析结果告知医生。
根据病案/结算清单质控规则库及其逻辑，对提交过来的数据进行AI运算，提示违反病案/结算清单质控规则的数据，返回违规详情，并提出建议。
规则库至少包括以下5个方面：
1、编码校验规则：包括非国标编码、多编码、少编码、主要诊断选择错误等；
2、疾病分类校验规则：主要包括疾病与性别不符、疾病与年龄不符、疾病与科室冲突等；
3、手术分类校验规则：主要包括诊断与主要手术冲突、手术与主次不一致、部位与形态不一致、手术与年龄、手术与性别冲突等；
4、一般逻辑性校验规则：主要包括关键字段不能为空、身份证与性别校验、逻辑冲突、日期冲突等。
5、医保局结算清单逻辑性校验。
- 病案质控子系统
病案质控子系统用于病案首页及医保结算清单的数据质控，从不同维度进行全方位的数据监控和规则校验，使之满足病案管理、医保等要求。
- 编码映射转换
基于全流程将医院采用的国际版、临床版代码自动与医保版疾病分类与代码、手术编码的映射与转换，保证标准的一致性、结果的可对比性、合理有效的正确入组。
- 病案室审核-结算清单质控审核
根据医保管理部门按DIP支付病案填报的相关要求，综合采用病案学原则、医学知识与收费项目知识库、人工智能算法，实现对医院病案信息中违反病案学规则的数据予以提醒，并给出修正意见，确保医院填报的病案信息符合上报医保按DIP支付的要求。
- 结算清单复议（专家复议）
在病案质控管理模块，医院病案质控人员可以对各病案责任医师完成的病案修正结果进行复核和最终确认，提高病案修正率；质控规则符合医保管理要求，完成审核后可用于上传医保管理部门。
- 结算清单上传
基于医院管理与部门工作情况，独立管理结算清单的上传，提高工作效率与后续问题的溯源。
- 结算清单质控分析统计
提供灵活的统计分析功能，通过选定时间范围内，全院科室、校验规则等维度进行钻取，分析医院病案总体情况和趋势变化，为医院对病案填报中存在的问题进行针对性地改善和提高提供数据依据。
- 问题清单统计
下钻分析产生问题对应的病案信息。
- 病案查询
提供依据病案号、离院方式、医疗付款方式在内的一系列筛选条件，对医疗机构病案首页进行查询的功能，支持对未入组、死亡病案、重点疾病、重点手术进行筛选，便于重点关注疑点与问题病案。
- 病案首页质控全院分析统计
根据系统维护的病案首页字段中质控规则及标准对全院病案首页数据进行质控，提供违规病案趋势、违规问题排行、违规科室排行、违规类型分布、全院病案质控统计汇总列表、辅助医院掌握全院病案首页质控情况、为科室考核、改善病案首页填写质量提供数据支持。
- 病案首页质控科室分析统计
根据系统维护的病案首页字段中质控规则及标准对科室病案首页数据进行质控，提供违规病案趋势、违规问题排行、违规科室排行、违规类型分布、科室医生病案质控统计汇总列表、辅助科室掌握本科室病案首页质控情况、为科室考核、改善病案首页填写质量提供数据支持。
- 病案首页质控医生分析统计
根据系统维护的病案首页字段中质控规则及标准对全院病案首页数据进行质控，提供违规病案趋势、违规问题排行、违规类型分布、辅助科室医生掌握医生病案首页质控情况、为科室医生考核、改善病案首页填写质量提供数据支持。
- 监控预警
通过可视化图表实时展示院内费用结构情况，同时，基于DIP技术规范中的监管指标前置形成院内指标监测，预警指标超标情况，做到院内有效管控。
- 费用结构监控
对全院病例的付费方式、支付构成、费用分析、专项的DIP分析等形成可视化图表。
- 医疗质量评分
基于医保相关政策与技术规范，统计分析医保局对医院开展的监管考核指标，前置形成院内指标监测，提前预警二次入院、低标入院、超长住院、死亡风险等指标超标情况，做到院内有效提前管控。支持查看各关键指标的各科室的排行。
- 费用监管
基于 DIP 技术规范中的违规行为监管调控指标可视化对二次入院、低标入院、超长入院、死亡异常费用、病例进行分析统计，提升医疗质量、降低因违规而造成的扣罚费用。
- 智能提醒
基于多种规则对违规行为监控预警，形成智能文字汇总监控记录。
- 综合查询
DIP业务综合查询主要包括病例查询、病组查询等模块，用于病例病组查询及分析统计。
- 病种组查询
提供核心组、综合组、基层病种组等多维度病组库目录，支持查询编码、手术操作、分值等关键指标。病种目录库为医保网站下载导入。
- 病例查询
提供全院病例查询、对住院流水号、患者姓名、提交医生等进行单项或综合查询。
主要包括医院、科室绩效评价、科室绩效分配等模块，用于统计医院、科室绩效。建设医院绩效评价体系，并提供绩效综合评分算法，为医院绩效分配提供辅助。
- 医院绩效统计
对各科室进行多维综合评价、服务能力评价、服务绩效评价、服务效率评价、服务质量与安全评价。包含且不限于CMI、时间消耗指数、费用消耗指数、低风险组死亡率、再入院率等指标等。
- 科室绩效分配及评价
通过综合评价的指标分析，建立医院绩效分配算法，辅助医院完成月度科室绩效分配，提供绩效分配结果参考。
横向对比全院病种指标数据、提供可视化图形及列表统计、支持自定义指标如例均费用、平均住院日、药品费用、出院人数等指标。
- 单病种分析
建立DIP组合维度的统计，依据费用、效率、产能、安全服务等方面对病种组进行多维分析。
- 分组效能分析
对DIP分组效能形成指标统计，通过如入组率、入组数帮助医院分析管理水平、首页质量、诊疗服务范围等。
- 分组结果汇总分析
对出院病例的DIP分组结果趋势统计，通过时间维度分析组例数、入组数量。
基于不同医院的成本管理要求，形成对各病种服务单元及具体服务内容的配置管理，满足医院对病种成本管理的个性化需求，实现基础成本单元有效性、准确性管控。
- 病种成本分析
以病种为核算对象，将所有医疗服务项目按“大类概括、逐层细化”的原则进行大类分组，呈现资源消耗相近的服务单元，对各服务单元探索采用基于费用的成本费用率的病种成本核算方法归集相关费用，计算汇总各病种成本明细，提供可视化图形辅助分析。
- 病种项目成本管理
以病种为核算对象，导入本院的病种项目成本、对各病种项目成本、药品成本、耗材进行配置管理，依据成本分析数据、结合医院实际情况修改数据、进一步提高医院病种成本的有效管理。
建立DIP组合维度的统计，分析医院费用、效率、产能、安全服务，服务范围、难度、住院服务效率、并支持全院与科室等层面的多维分析，支持学科发展的相关统计分析。
- 大科室指标分析
建立DIP组合维度的统计，分析大科室费用、效率、产能、安全服务，服务范围、难度、住院服务效率、并支持大科室与科室等层面的多维分析，支持学科发展的相关统计分析。
- 科室指标分析
建立DIP组合维度的统计，分析科室费用、效率、产能、安全服务，服务范围、难度、住院服务效率、并支持科室与医生等层面的多维分析，支持学科发展的相关统计分析。
- 科室费用分析
提供可视化图形及统计列表、统计科室医疗费用支付构成及医疗费用明细构成。
- 全院医生指标分析
建立DIP组合维度的统计，依据费用、效率、产能、安全服务等方面对医生进行多维分析。提供自定义指标横向医生对比、雷达图医生对比、趋势图医生对比。
从费用、病例、药耗材、出住院信息等维度分析全院盈亏数据、提供费用趋势、找出亏损科室、病种及原因，汇总分析全院科室盈亏情况够帮助医院更好的盈利、为科室发展、学科建议、绩效考核、医生工作指导提供数据支持。
- 科室盈亏分析
从费用、病例、药耗材、出住院信息等维度分析科室盈亏数据、提供费用趋势、找出亏损医生、病种及原因，汇总分析医生盈亏情况够帮助医院更好的盈利、为科室发展、学科建议、绩效考核、医生工作指导提供数据支持。
- 医生盈亏分析
从费用、病例、药耗材、出住院信息等维度分析医生盈亏数据、提供费用趋势、找出亏损科室、病种及原因，汇总分析医生病种盈亏情况够帮助医院更好的盈利、为科室发展、学科建议、绩效考核、医生工作指导提供数据支持。
- 病种盈亏分析
从费用、病例、药耗材、出住院信息等维度分析病种盈亏数据、提供费用趋势、找出亏损医生及原因，汇总分析当前病种医生盈亏情况够帮助医院更好的盈利、为科室发展、学科建议、绩效考核、医生工作指导提供数据支持。
实时监控在院病人情况，展示患者病例诊断信息、预测按DIP结算差额。并支持查看病例详情，可按疑点规则进行筛选，疑点规则包括低标入院、是否入组、费用提醒等。确保疑点病例的完整性和有效性，方便医生查询在院患者信息并及时处理。
- 违规统计
展示在院人数、正常病例、疑点病例。并按预警类型、科室、医生维度统计在院病人违规数据。可按各统计维度的项目进行明细查看，并支持展示病例具体疑点描述。给医生、医保办、领导提供可视化统计分析，方便快速分析在原病人违规病例情况。
- DIP盈亏分析
提供从全院、科室、医生等维度提供足够的数据分析帮助分析盈亏数据、找出亏损科室、医生、病例及原因，分析病例费用情况够帮助医院更好的盈利、为科室发展、学科建议、绩效考核、医生工作指导提供数据支持。
- 知识库数据管理
基于各地医保政策不同对包括诊断编码、手术操作编码、病种目录库、政策文件资料提供不同医院知识维护管理；结合医院术语集、卫健委、医保规范，形成医院的诊断、手术操作编码映射知识管理。
知识库融合了病案首页填写规则、临床规则、公立医院绩效考核规则、HQMS、以及最核心的DIP质控规则深度融合，以及各类规则复杂混用使用的知识库，确保病案质量符合医疗服务能力和效益的要求。
基于不同医院的管理规范与要求，形成对各类指标参数的个性化配置管理，并建立院内审批流程，提升系统的普适性与通用性。进一步满足医院对数据指标参数定义上的歧义要求，提升各类指标在医院的实际使用价值。
通过周期性核对DIP医保实时结算的分值收入、是否入组、入组情况等信息，核对确认系统入组结算是否准确。为此建设完善的医保对账体系，从源头系统数据与实时结算的账证核对，保障数据完整有效，再到医保年终清算账单数据，完成账账核对，确保最终账单与医院实际收入一致。
- DIP院内接口
- 业务流程
- DIP入组预测流程图
- DIP病案质控流程图
- 院端对接接口
- DIP入组预测
- 业务流程
通用调用入组预测业务接口，从院内获取诊疗信息、实现入组预测。
- DIP病案质控测
根据医生填写病案，获取病案填写信息，实现事前对病案实时审核质控，修改保存并与HIS交互，返回给HIS对应的信息
- 出院医保结算清单获取（需his提供接口数据）
出院医保结算清单获取接口，用于定时从院内his和电子病例系统当中获取最终归档后的出院结算清单数据，用于事后分析和上传医保结算清单业务。
- 在院病人信息获取（需his提供接口数据）
在院病人信息获取接口，用于定时获取在院病人当前诊疗过程中最新的诊断、手术、收费信息用于在院病人的费用监控管理。
- 医院医保智能监管系统
- 智能审核
通过引入引擎驱动概念，对监控规则进行全面管理，监控规则、分析规则、数据筛查、统计均由已封装的规则（引入医学知识库和各地市稽核经验积累的近300条的医保和医学监控规则）引擎后台自动执行，基本无需用户干预。通过规则引擎自动化对数据进行筛查，实时提醒疑点内容。结合多样化的数据展现形式，可实时在线对医疗行为进行数据的监测。
- 规则引擎
- 规则引擎
通过规则图形化配置进行新建规则的相关维护操作，对规则适用条件、规则阈值参数、规则输出描述等进行维护。配置的规则分为事前、事中、事后以及现场规则等，并可根据实际情况对规则库进行扩展建设，形成适用于各单位个性化规则库。提供全景知识库，包括医保规则、医学知识库、医学知识、医保库大类，配置规则引擎，医保规则包括医保目录规则、日常管理规则大类，涵盖过度诊疗、分解收费、药占比不合理、超上限、超范围用药等医保规则细则。同时，可制定规则调度计划实现规则自动化运行，对监控对象、运行周期、运行规则范围等进行管理配置。实现各监控对象差异化管理。
- 规则管理
通过规则图形化配置进行新建规则的相关维护操作，对规则适用条件、规则阈值参数、规则输出描述等进行维护。大体规则如：1）药品规则：限年龄用药、限特定条件支付、限门诊住院用药、超适应症用药、药品疾病禁忌、药品违反诊疗项目内涵重复收费等2）诊疗规则：诊疗项目超限用范围、无33手术收取33编码加收项、项目重复收费、无主项收取对应加收项、诊疗项目之间使用依赖、诊疗项目未见对应耗材使用等3）耗材类规则：耗材串换收费、耗材属性对应错误、耗材违反诊疗项目内涵重复收费等4）日常管理类规则：超量用药、分解收费、药占比不合理、检查检验占比不合理等。同时，可制定规则调度计划实现规则自动化运行，对监控对象、运行周期、运行规则范围等进行管理配置。
- 医生助手
- 门诊医护助手
- 事前门诊HIS弹窗：事前门诊医嘱提醒嵌入HIS处方开具流程，形成阻断式拦截。并对规则进行分级，明确限制性的不允许开出，同时支持与HIS联动，将其转为自费。
- 出科医嘱HIS弹窗：医生开具出科医嘱时，系统自动调用事中出科预审规则引擎进行稽核，对风险疑点进行弹窗提示，展示异常项目内容，处理完成才可保存出院医嘱。
3）出科HIS弹窗：护士办理出科时，调用事中出科预审规则稽核，完成住院期间所有项目、检验检查、耗材等的再次稽核。实时提醒展示违反医保规定的内容，并支持院内管理规则，显示多收少收漏收的违规项目。
- 住院医护助手
住院医护助手包括事前住院HIS弹窗、出科医嘱HIS弹窗、出科HIS弹窗。
1）事前住院HIS弹窗：事前住院医嘱提醒嵌入HIS处方开具流程，形成阻断式拦截。并对规则进行分级，明确限制性的不允许开出，同时支持与HIS联动，将其转为自费。
2）出科医嘱HIS弹窗：医生开具出科医嘱时，系统自动调用事中出科预审规则引擎进行稽核，对风险疑点进行弹窗提示，展示异常项目内容，处理完成才可保存出院医嘱。
- 出科HIS弹窗：护士办理出科时，调用事中出科预审规则稽核，完成住院期间所有项目、检验检查、耗材等的再次稽核。实时提醒展示违反医保规定的内容，并支持院内管理规则，显示多收少收漏收的违规项目。
- 医保智能控费
医保智能控费系统包括事前预警、事中干预、实时监控、统计分析。
- 事前预警
1）门诊疑点清单：支持查看事前门诊违规疑点项目清单、患者维度稽核发现的全部疑点信息，同时可查看患者就诊信息、医生信息、医疗诊断信息、违规说明、医嘱明细、费用明细、不遵从原因等。
- 住院疑点清单：支持查看事前住院违规疑点项目清单、患者维度稽核发现的全部疑点信息，同时可查看患者就诊信息、医生信息、医疗诊断信息、违规说明、医嘱明细、费用明细、不遵从原因等。
- 事中干预
- 出科预审：展示各科室所有住院患者，及支持对患者进行稽核。若有异常违规，支持临床人员对异常项目反馈。
- 出科复审：支持医保相关人员，对临床人员提交的异常项目反馈内容进行复核确认。实现临床与复核的院内审批流程。
3）审核历史记录：保留事中的出科预审、出科复审的历史数据，包括审核结果以及附件，支持时间、项目、流水号等条件进行查询。
- 实时监控
1）实时监控视图：总览医院事前住院刷卡提醒、事前稽核违规、反馈数据，并对事前违规形成规则、科室、医生多维度的触发统计。
2）实时疑点视图：统计事前、事中场景中数据提交与异常，今日疑点规则的次数统计，稽核发现违规记录的详细文字内容。
- 统计分析
- 审核统计：该功能统计稽核疑点信息，提供可视化图形辅助分析。
- 遵从统计: 对医疗行为的疑点统计及遵从情况，形成各规则的触发遵从及费用统计。
- 控费疑点分析：对门诊疑点进行分析，总览医院事前刷卡提醒、事前稽核违规、反馈数据，并对事前门诊疑点形成规则、科室、医生多维度的触发统计。
- 控费分析报告：一键生成住院控费分析报告，帮助医院获得更直观的数据分析结果，提高工作效率。
- 医保违规申诉
- 申请工作台
- 申诉数据导入：该功能可通过新建申诉任务导入医保中心申诉数据。同时支持终审结果数据的导入。
- 申诉下发：通过控费系统实现医保的申诉数据的信息补全，并下发至对应科室/医生。
- 申诉处理：医护人员在系统上完成申诉的填报、材料的上传，医保办对其进行审核。并支持数据、文件的汇总及导出。
- 数据查询
- 医保违规申诉
终审数据清单：支持终审数据的系统补差以及数据查询。
- 申诉分析
- 两定扣费分析：针对最终扣费的数据，提供扣款金额统计，以及按各费用类别的top10统计展示，费用类别例：手术类、药品类、检查类、其他。
- 申诉对比分析：该功能用于查询两定扣分分析的数据，支持生成申诉报表，提供可视化图形辅助分析。对初审、终审数据、申诉成功率进行比对分析。
- 监控大屏
监控大屏：疑点触发top10排名、在线医疗行为、实时疑点监控记录、疑点稽核趋势、疑点/扣费趋势、终审扣费主要原因统计、终审扣费类别、申诉趋势、终审扣费违规定性、终审扣费金额排名。各类统计视图支持统计维度的切换，比如项目/规则/科室/医生、金额/数量。看板将规则稽核疑点情况与两定终审扣费进行紧密关联，方便院方领导掌握医保中心扣费趋势及各类分析。
- 基础信息
- 三目管理：医保三目录知识管理、查询。
- 慢病药品信息：慢病药品信息查询，包括使用说明书，点击药品（蓝色文字）可查询详细的药品说明书。
- 规则管理：当前使用的规则，启停用管理。
- 出科漏费规则管理：事中出科漏费规则起禁用管理。
- 出科控费规则管理：事中出科控费规则起禁用管理。
- 政策文件查询：政策文件材料上传、查询、下载。
- 知识库维护：对于医保目录项目（药品、诊疗项目、材料）指定限用险种的监控规则，此功能用于对医保目录项目限用险种的知识库进行维护。知识库维护包括三目险种限用规则维护、三目病种限用规则维护、三目排斥使用规则维护、病种三目限用规则维护、三目疗程限用规则维护、三目依赖使用规则维护、重点项目维护，该功能为后台维护。
- 系统管理
- 科室管理：该功能基于RBAC权限模型，建立以医院组织架构为核心的科室管理，实现科室与用户之间的关联与管理。基于平台框架特性，支持总分院等多机构形态管理。
- 数据角色管理：该功能基于RBAC权限模型，通过权限与角色相关联，实现不同角色之间的权限划分。同时拆分数据角色，细化权限管理。
- 角色菜单管理：该功能于RBAC权限模型，通过权限与角色相关联，实现不同角色之间的权限划分。同时拆分菜单角色，独立管理菜单。
- 用户管理：该功能基于RBAC权限模型，通过为用户赋予适当角色，以此达到用户权限之间的划分。
- 嵌入HIS流程科室管理：该功能用于管理嵌入HIS科室流程科室，可批量启用、禁用，针对单条数据可操作是否嵌入HIS审核。
- 接口设计说明
主要包括医保控费数据对接接口。对接HIS系统实现获取医疗数据，并对稽核疑点数据进行返回。具体接口内容主要包括以下几个方面：
1、门诊审核接口
通过此接口实现门诊审核场景，交易输入门诊审核对象为单行数据，医嘱数据为多行，诊断数据为多行。输出接口审核对象为单行数据:接口处理违规结果信息、违规明细信息为多行数据。
2、住院审核接口
通过此接口实现住院审核场景，交易输入住院审核对象为单行数据，医嘱数据为多行，诊断数据为多行，手术信息多行，输出接口审核对象为单行数据：接口处理违规结果信息、违规明细信息为多行数据。
3、出院预审接口
提供出科病人医保费用合理性审核。
4、医生反馈信息HIS接收
根据调用规则输出违规项目，医生根据违规等级选择是否符合要求或病人自费，填写反馈保存并与HIS交互，返回给HIS对应的信息，HIS系统根据返回结果决定下一步操作。
项目建设期为6个月，将分为以下几个阶段进行实施。
1、第一阶段需求调研
完成需求分析和工程设计工作。
2、第二阶段系统架构设计和支撑环境搭建
完成项目整体系统架构设计及系统支撑环境的安装、搭建、调试。
3、第三阶段系统实现与测试
完成项目系统的开发部署建设，并进行整体性能测试。
4、第四阶段系统上线运行
完成项目试运行，并进行功能调整，实现系统正式上线。
5、第五阶段验收和管理
完成系统验收工作，系统进入后期管理。
- 效益分析
- 经济效益
建设医院医保综合管理平台，基于资源消耗及结构合理的支付标准，遵循历史现实原则，减少医保付费改革过程中的亏损风险，促进医疗、医保、医药协同联动，激发医疗服务供给侧治理动能，促使医疗机构以适宜的方法、合理的成本满足社会需求，有效遏制医疗费用的不合理增长，提升医保基金使用效率。同时，医院医保综合管理平台的建设，也将进一步加强医院医疗服务监管，更好地保障参保人员权益，维护医疗保险基金安全，推进深化医改，减少医保违规处罚，很大程度提升了医疗人员的合理医疗服务能力，对基金安全起到保障作用，实现医保基金监管规范化、精细化和科学化。
- 社会效益
建设医院医保综合管理平台，可以从根本上改变医疗机构“冗余”的运营管理机制。从当前粗放式规模扩张，转向更注重成本控制、更体现医疗服务价值的精细化管理，从而实现医院高质量发展。通过智能化的监管，提高医保监控力度和便利的同时，减少医院管理者的工作量，减少了管理人员的人力投入，为分析和决策提供大量准确、客观的信息，集中力量进行有针对性地监管，极大降低了管理费用和资源，促进有效合理地分配资源，降低监管成本。同时，医院医保综合管理平台深入对医疗服务行为的监管，切实杜绝了医保基金的浪费，有效减少医院医保收入的损失。
