在医疗保障体系不断完善的进程中，医保支付方式改革成为了推动医疗行业发展的关键力量。4 月 18 日，在 2025 年医保支付方式改革蓝皮书发布会暨趋势交流会上，国家医保局医药服务管理司副司长徐娜透露的一组数据令人振奋：全国 393 个统筹地区中，191 个实施按病组(DRG)付费，200 个实施按病种分值(DIP)付费，天津与上海兼具两种模式，实现了统筹地区、符合条件的医疗机构全覆盖，病种覆盖率达 95%，医保基金覆盖率达 80%。这一系列成果标志着医保支付改革取得了重大突破。

回顾医保支付方式的发展历程，传统的 “按项目” 付费方式虽简单便捷，但暴露出诸多问题。它容易导致医疗费用过快增长，“过度医疗” 现象屡禁不止，同时医务人员的劳动价值也未能得到充分体现。而 DRG/DIP 付费通过对疾病诊疗进行分组或折算分值，实现 “打包” 付费，有效规范了诊疗行为，成为医保支付改革的方向。

我国的 DRG 改革走出了一条独特的推进路径 ——“顶层设计 — 试点先行 — 全国推广”。分组方案作为改革的重要支撑，也在持续迭代优化。从 2019 年推出的 1.0 版方案，整合国内主流分组版本，设置核心分组 376 个，细分组 618 个;到 2021 年的 1.1 版，借助超算实验室，分析多种因素对医疗资源消耗的影响，细分组增加到 628 个;再到 2024 年的 2.0 版，通过多学科联合论证和人工智能算法等数智技术，核心分组增至 409 个，细分组扩展至 634 个，分组科学性大幅跃升，精准匹配临床多学科诊疗趋势，有效回应了改革痛点。

2.0 版分组方案的推出，是为了进一步深化改革、完善支付环节。它的形成有着严谨的过程。一方面，顺应临床发展趋势，建立多专业联合论证模式，重点考虑联合手术、复合手术问题；另一方面，借助数智技术，引入人工智能算法，从多目标维度建立遗传算法模型，并应用麻醉风险分级校验分组结果，体现了 “医保医疗相向而行、协同发展” 的价值导向。

为了保障 DRG 付费改革顺利推进，我国构建了四大机制。首先是组建技术专家团队，涵盖临床、统计、病案等多个专业的 400 多人的团队，为改革提供了强大的专业支持。临床论证工作中，与各大医学会合作，组建多个临床论证小组，汇聚众多专家。其次是建立意见收集机制，在分组方案编制过程中，广泛收集各方意见建议，对近万条建议深入分析，采纳近 8000 条合理化建议，凝聚社会共识。再者是构建沟通协商机制，通过召开多场专题临床论证会，700 余名专家参与，充分凝聚行业共识。最后是建立动态调整机制，关注行业发展变化，依据临床技术、医疗费用数据、科技手段升级等情况，动态调整分组方案。

医保支付改革带来了显著的成效。在增强人民群众就医获得感方面，改革后医疗机构诊疗行为更加规范，参保群众就医费用负担减轻，时间和费用消耗指数下降，平均住院日缩短。吉林省、重庆市、贵州省六盘水市等地的数据都充分证明了这一点。在推动医疗机构高质量发展方面，各地医疗机构积极配合改革，在病案管理、临床路径规范、病历精准入组等方面取得进步，实现药耗成本和住院费用双下降，收治疑难重症水平提升，收入结构改善。浙江大学医学院附属妇产科医院、北京肿瘤医院、上海金山医院、北京协和医院等都在改革中探索出了各自的创新模式并取得良好成效。在推动三医协同治理方面，一是提高了基金效率，引导医疗机构规范诊疗、合理控制成本，如北京市实际付费医疗机构职工医保住院基金平均增长率低于非实际付费机构;二是支持了行业发展，通过建立配套机制，促进临床技术进步，激发医药产业创新动力

随着 DRG 付费改革的深入，诊疗行为发生变化，数据规律呈现新特征，数智赋能成为解锁未来 DRG 管理的关键。在分组方案编制方面，大数据+人工智能技术深度挖掘医疗数据，精准划分病例组别，提升分组准确性与资源配置合理性。在 DRG 审核及监管方面，建立 “大数据模型 + 专家论证 + 人工智能算法” 模型，提升审核效率与精准度，规范医院行为，保障医保基金安全。在 DRG 费用预测方面，利用大数据技术精确评估患者医疗资源使用情况，预测医保基金流动趋势，为决策提供科学依据。

数智赋能在医保支付改革中的应用，为 DRG 管理带来了全方位的提升，也为未来医疗保障体系的发展开辟了新的道路。

在分组方案编制环节，传统的分组方式往往依赖人工经验和有限的数据统计，不仅耗时费力，而且容易出现误差。而大数据与人工智能技术的融合，为这一过程注入了强大动力。通过对海量医疗数据的深度分析，能够精准捕捉疾病诊断、治疗方式以及病情严重程度等关键因素之间的内在联系，按照 “临床路径相似、资源消耗相近” 的科学原则，将病例精确划分到不同的 DRG 组别中。这不仅提高了分组的准确性，更使得医疗资源能够依据实际需求进行合理分配，避免了资源的浪费与错配，让每一份医疗资源都能发挥最大的效益。

DRG 审核及监管是确保医保基金合理使用的重要关卡。以往的审核工作面临着数据量大、情况复杂等难题，难以做到全面精准。借助 “大数据模型 + 专家论证 + 人工智能算法” 的创新模型，审核工作实现了质的飞跃。大数据模型能够快速处理和分析海量的历史数据，从中挖掘出潜在的违规行为模式;专家论证为审核提供了专业的判断标准和经验支持;人工智能算法则赋予系统自动检测和预警的能力，能够实时识别重复报销、过度治疗和虚假报销等各类违规问题。这种智能化的监管模式大大提升了医保监管系统的效率和精准度，有力地保障了医保基金的安全有效使用，守护了广大参保群众的切身利益。

在 DRG 费用预测方面，大数据技术发挥着不可替代的作用。通过对患者的医疗信息、历史费用数据以及治疗过程中的各项细节进行综合分析，能够更加精确地评估每个患者的医疗资源使用情况。在此基础上，预测医保基金的流动趋势变得更为可靠，医保部门和医疗机构可以提前做好资金规划和资源调配。这有助于实现对医疗服务费用的合理控制，避免费用的不合理增长，同时也为决策者提供了科学、准确的依据，使其能够根据预测结果做出动态的资源调整，确保医疗保障体系的可持续发展。

随着科技的不断进步和医疗行业的持续发展，医保支付改革中的 DRG 模式将在数智赋能的道路上不断前行。一方面，大数据和人工智能技术将更加深入地融入 DRG 管理的各个环节，进一步提升分组的精准性、审核的严格性和费用预测的准确性。另一方面，随着医疗数据的不断积累和共享机制的完善，DRG 改革有望实现更广泛的协同和更高效的治理，推动医疗、医保、医药 “三医” 之间的深度融合与良性互动。

随着 DRG 模式在全国范围内的进一步推广和深化，不同地区之间的经验交流与合作也将更加紧密。各地可以相互借鉴成功经验，共同探索适合本地实际情况的改革路径，不断完善医保支付体系，为人民群众提供更加优质、高效、公平的医疗保障服务。

医保支付改革中的 DRG 模式在数智赋能的助力下，已经取得了令人瞩目的成绩，并展现出巨大的发展潜力。它不仅为解决当前医疗行业面临的诸多问题提供了有效方案，更为构建一个更加公平、可持续、高质量的医疗保障体系奠定了坚实基础，必将在未来的医疗领域发挥越来越重要的作用，造福广大人民群众。

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