一种联合手术超支风险的识别方法和装置

技术领域

本发明属于智慧医疗技术领域，具体涉及一种联合手术超支风险的识别方法和装置。

背景技术

医保疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Groups,DRG)是用于衡量医疗服务质量效率以及进行医保支付的一个重要工具。DRG实质上是一种病例组合分类方案，即根据年龄、疾病诊断、合并症、并发症、治疗方式、病症严重程度及转归和资源消耗等因素，将患者分入若干诊断组进行管理的体系。DRG付费是实现“医-保-患”三方共赢和推进分级诊疗促进服务模式转变的重要手段。即按疾病诊断相关分组付费，也就是将相关疾病划分为一个组，进行打包付费，不再按项目逐项付费。

病种分值付费(Diagnosis-Intervention Packet,DIP)是利用大数据优势所建立的完整管理体系，发掘“疾病诊断+治疗方式”的共性特征对病案数据进行客观分类，在一定区域范围的全样本病例数据中形成每一个疾病与治疗方式组合的标化定位，客观反映疾病严重程度、治疗复杂状态、资源消耗水平与临床行为规范，可应用于医保支付、基金监管、医院管理等领域。DIP主要适用于住院医疗费用结算(包括日间手术、医保门诊慢特病医疗费用结算)，精神类、康复类及护理类等住院时间较长的病例不宜纳入DIP范围。

在DRG)或DIP支付模式下，医保局与医院之间的结算采用以病组为基础的打包付费模式，绝大部分外科操作组以单一手术操作作为入组条件，有少部分分组会考虑针对同一疾病的多个相关手术作为入组条件。因此，如果一个病例在一次住院过程中进行了针对多个不同学科疾病的手术操作存在大概率的超支风险，特别是择期类手术。

同时，一些地方医保DRG/DIP政策规定，对于病情复杂的病例，同一次住院需要进行跨学科手术的参保人，医疗机构根据实际情况可以在患者一次住院中进行跨学科联合手术，此类病例能够申请医保单议结算，获得医保补偿。

目前医保结算采用的ICD-9医保版2.0版本中，利用手术ICD编码的类目编码或亚目编码可以实现手术的学科分类，其中类目编码共有100个、亚目编码共有890个，如果两两组合很难完全通过人工准确标记出哪些手术组合是合理的，或者哪些手术组合会导致DRG或DIP医保结算超支。

发明内容

鉴于上述，本发明的目的是提供一种联合手术超支风险的识别方法和装置，能够识别联合手术的超支风险。

为实现上述发明目的，实施例提供了一种联合手术超支风险的识别方法，包括以下步骤：

获取各地区医院的医保结算病例数据，从所有病例数据中筛选手术属于介入性操作和治疗性手术操作的病例数据，并对筛选得到的病例数据再筛选得到至少包含2个手术操作的病例数据；

从经过两次筛选得到的每个病例数据中提取手术数据，并基于手术数据进行联合手术对的生成，联合手术对包括基于两个不同类目构建的类目手术对和基于不同亚目构建的亚目手术对；

从病例数据中提取结算数据，依据结算数据确认病例的超支情况；

针对每个联合手术对，统计包含该联合手术对的病例数量以及超支病例数量，并计算超支数量比例，得到统计结果；

从统计结果筛选病例数量大于第一阈值，且超支数量比例超过第二阈值的联合手术对认为具有高超支风险。

优选地，所述结算数据以病例结算表形式呈现，通过病例结算表确认病例的超支情况，并将超支病例标记为1，将结余病例标记为0。

优选地，根据每个病例的手术数据进行联合手术对的生成，包括：

提取每个病例包含的多个手术类目编码，将任意两个手术类目编码组合形成联合手术对，得到每个病例包含的至少一个联合手术对。

优选地，所述第一阈值为15，所述第二阈值为30％。

优选地，所述方法还包括：对认为具有高超支风险的联合手术对进行医学专家审核，进一步确认医学上的非必要联合手术对。

优选地，所述方法还包括：计算每个类目手术对下所有亚目手术对的超支数量比例的标准差，如果标准差大于标准差阈值，则认为此类目手术对下的亚目手术对对病例超支影响程度差异大，提醒医学专家对此类目手术对下的亚目手术对进行非必要联合手术对的重点审核。

优选地，针对经过医学专家审核认为无法避免联合操作切存在高超支风险的联合手术对，建议医院申请医保单议结算。

为实现上述发明目的，实施例还提供了一种联合手术超支风险的识别装置，包括病例筛选模块、联合手术对生成模块、超支情况确认模块、统计模块、超支风险确认模块；

所述病例筛选模块用于获取各地区医院的医保结算病例数据，从所有病例数据中筛选手术属于介入性操作和治疗性手术操作的病例数据，并对筛选得到的病例数据再筛选得到至少包含2个手术的病例数据；

所述联合手术对生成模块用于从经过两次筛选得到的每个病例数据中提取手术数据，并基于手术数据进行联合手术对的生成，联合手术对包括类目手术对和亚目手术对；

所述超支情况确认模块用于从病例数据中提取结算数据，依据结算数据确认病例的超支情况

所述统计模块用于针对每个联合手术对，统计包含该联合手术对的病例数量以及超支病例数量，并计算超支数量比例，得到统计结果；

所述超支风险确认模块用于从统计结果筛选病例数量大于第一阈值，且超支数量比例超过第二阈值的联合手术对认为具有高超支风险。

为实现上述发明目的，实施例还提供了一种计算设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述联合手术超支风险的识别方法。

为实现上述发明目的，实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现上述联合手术超支风险的识别方法。

与现有技术相比，本发明具有的有益效果至少包括：

在对病例数据进行筛选的基础上，生成联合手术对，并依据病例的超支情况统计每个联合手术对的病例数量和超支数量比例，通过设定阈值并结合病例数量和超支数量比例，能够筛选具有医保结算高超支风险的联合手术对，以提醒医生此类联合手术对医保结算超支结余的影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1是实施例提供的联合手术超支风险的识别方法的一流程图；

图2是实施例提供的统计结果示例表；

图3是实施例提供的联合手术超支风险的识别方法的另一流程图；

图4是实施例提供的经过医学专家审核确认的非必要联合手术表；

图5是实施例提供的识别联合手术超支风险装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

图1是实施例提供的联合手术超支风险的识别方法的流程图。如图1所示，实施例提供的联合手术超支风险的识别方法包括以下步骤：

步骤1，获取各地区医院的医保结算病例数据，并从中进行2次筛选得到用于生成联合手术对的病例数据。

实施例中，获取各地区医院的医保结算病例数据为采用DRG/DIP结算地区病例数据，该些病例数据包含手术数据，还包含基于DRG/DIP结算标准下的结算数据。对病例数据中的异常数据进行清洗处理，清洗后的手术数据和结算数据均能被用于超支风险的识别。

根据医保手术操作分类与代码ICD9-CM3(2.0版)，对手术类型采取以下四种分类：诊断性操作、辅助性操作、介入性操作及治疗性手术操作。由于前两类手术类型并非起到直接治疗疾病的作用，因此在研究联合手术对病例超支影响时予以排除，即仅从所有病例数据中筛选手术属于介入性操作和治疗性手术操作的病例数据用于超支风险识别。

由于联合手术对是由两个手术操作组成，即可用于生成联合手术对的病例必须保证该病例下有2个或以上的手术操作，因此，在手术类型筛选之后还进行手术操作个数的筛选，排除仅有1个手术操作的病例，保留有2个或以上手术操作的病例用来超支风险识别。

步骤2，从经过两次筛选得到的每个病例数据中提取手术数据，并基于手术数据进行联合手术对的生成。

根据医保手术操作分类与代码ICD9-CM3(2.0版)，手术可分为：章节、类目、亚目、细目、条目五个层级。手术的层级关系可通过手术代码体现。表1以手术肾切开取石术为例展示了手术编码对手术层级关系的体现。根据表1可知，手术章节码一般表示手术操作发生的生理系统，类目编码一般指代手术操作的器官范围，亚目代表手术在器官的方式分类，细目是基于亚目下的细化分类，条目是手术操作的具体名称。

为了避免生成联合手术对的指代范围过粗或过细，实施例选取手术类目及其下级亚目为分析对象。因此，针对每个病例下的手术编码，需要提取手术的类目编码、亚目编码用于分析。

表1手术肾切开取石术(编码：55.0102)的编码层级图

实施例中，联合手术对包括基于两个不同类目构建的类目手术对基于不同亚目构建的和亚目手术对。

针对类目手术对的生成，对于步骤1筛选保留的所有病例数据，对每个病例包含的手术数据按照手术的类目两两组合生成二元类目手术对。例如，一个病例下有3个手术，其手术类目编码分别为55,51，07。按照两两组合的方式，生成的类目手术对为[55,51]、[55,07]、[51,07]。在完成对每一个病例下的类目手术对生成后，将所有病例下生成的类目手术对汇总。注意，这里应该将汇总中以[A,B]形式呈现的类目手术对和以[B,A]形式呈现的类目手术对统一为一种形式。例如，类目手术对[55,51]和[51,55]应该归为一个类目手术对，统一以[51,55]的形式展示。同时，为了保证生成类目手术对是针对不同部位进行的(也就说是没必要一次住院同时做掉)，类目手术对排除了以同一类目组合生成的手术对，如[A,A]。

针对亚目手术对的生成，对于步骤1筛选保留的所有病例数据及生成的类目手术对，对每个病例包含的手术数据按照手术的亚目两两组合生成亚目手术对。例如，一个病例下有3个手术，其手术亚目编码分别为：50.2，50.3，07.2。按照两两组合的方式，生成的亚目手术对为[50.2,50.3]、[50.2,07.2]、[50.3,07.2]三组。将所有病例下生成的亚目手术对汇总。注意，这里应该将汇总中以[A,B]形式呈现的亚目手术对和以[B,A]形式呈现的亚目手术对统一为一种形式。例如，亚目手术对[50.2,50.3]和[50.3,50.2]应该归为一个亚目手术对，以[50.2,50.3]的形式展示。注意，由于亚目作为类目的子类，因此，根据不同亚目生成的亚目手术对中的手术都是跨类目的，即不是一个部分的手术，为非必要联合手术对。

步骤3，从病例数据中提取结算数据，依据结算数据确认病例的超支情况。

实施例中，从病例数据中提取结算数据，结算数据以病例结算表形式呈现，通过病例结算表确认病例的超支情况，并将超支病例标记为1，将结余病例标记为0，依据标记结果构建病例超支结余标签表。

步骤4，针对每个联合手术对，统计包含该联合手术对的病例数量以及超支病例数量，并计算超支数量比例，得到统计结果。

实施例中，针对每个联合手术对均进行病例数量和超支病例数量以及超支数量比例的统计。

在对类目手术对进行统计时，将类目手术对按照其病例编码与病例超支结余标签表关联，得到每一个类目手术对是否超支的信息。然后，按照以类目手术对Q聚合的方式，统计计算包含该类目手术对Q的病例数量及超支病例数量，同时计算超支病例数量在病例数量中的占比，即为超支数量比例K

在对亚目手术对进行统计时，首先，将每个亚目手术对按照其病例编码与病例超支结余标签表关联，得到每一个亚目手术对是否超支的信息。然后，按照以亚目手术对P聚合的方式，统计计算包含该亚目手术对P的病例数量及超支病例数量，同时计算超支病例数量在病例数量中的占比，即为超支数量比例K

统计接收后，连接上各个联合手术对中手术编码对应的手术名称，形成统计结果，图2展示了生成的部分类目手术对、亚目手术对的统计结果。此时，一个类目手术对下面有1个或多个亚目手术对，且联合手术对均是针对不同部位进行操作的，因此是联合手术对是非必要的。

实施例中，还计算每个类目手术对下所有亚目手术对的超支数量比例的标准差，如果标准差大于标准差阈值，则认为此类目手术对下的亚目手术对对病例超支影响程度差异大，提醒医学专家对此类目手术对下的亚目手术对进行非必要联合手术对的重点审核。

步骤5，从统计结果筛选病例数量大于第一阈值，且超支数量比例超过第二阈值的联合手术对认为具有超支风险。

针对步骤3生成的联合手术对，如果一个联合手术对的总病例数量较小，通过计算超支病例比例来衡量联合手术对是否容易引起病例超支并不具备统计学上的意义。因此，实施例设定第一阈值来筛选案例数相对充足联合手术对。具体可以设定第一阈值为15，认为病例数量大于15的联合手术对具有统计的意义。同时，由于分析的重点是研究联合手术对对病例超支的影响，因此，还设置第二阈值来筛选超支病例比例较高的联合手术对认为具有超支风险。具体可以设定第二阈值为30％，即认为病例数量大于15且超支病例比例大于30％的联合手术对具有超支风险。

在一个实施例中，如图3所示，联合手术超支风险的识别方法在上述步骤1-4的基础上，还包括：

步骤6，对认为具有高超支风险的联合手术对进行医学专家审核，进一步确认医学上的非必要联合手术对。

采用步骤5剔除一些特殊情况，剩下的联合手术对虽然是针对不同部位，但存在一定医学操作联系、顺序的联合手术对，针对这样的联合手术对，提供医学专家审核功能，通过医学专家审核来进一步确认再医学上认为没有必要的联合手术对，以剔除，形成最终的非必要联合手术对。

实施例中，医学专家的确认基于两个原则：1.判断联合手术对从医学上有是否属于跨学科且有无必要一次住院内完成；2.如果一个类目手术对下亚目手术对的超支数量比例的标准差较大，说明此类目手术对下的亚目手术对对病例超支影响程度差异大，因此亚目手术对应该重点审查。图4展示了专家审查后的部分非必要联合手术对。

实施例中，针对经过医学专家审核认为无法避免联合操作且存在高超支风险的联合手术对，还提供医保单议结算的建议。

上述实施例提供的联合手术超支风险的识别方法，能够实现对联合手术对的超支结余影响程度进行识别，通过大数据统计与专家审核相结合的方式来支持识别、筛选出高概率超支的非必要联合手术对，医院可以通过利用非必要联合手术对来辅助制定临床手术选择，降低在DRG/DIP医保结算中的超支风险。同时，对于病情复杂、必须要进行此类跨学科、高概率超支联合手术的患者，该方法可以提示医院对此类病例申请医保单议结算，获得医保补偿。

基于同样的发明构思，如图5所示，实施例还提供了一种联合手术超支风险的识别装置500，包括病例筛选模块510、联合手术对生成模块520、超支情况确认模块530、统计模块540、超支风险确认模块550；

病例筛选模块510用于获取各地区医保结算病例数据，并从中进行2次筛选得到用于生成联合手术对的病例数据。

联合手术对生成模块520用于从经过两次筛选得到的每个病例数据中提取手术数据，并基于手术数据进行联合手术对的生成，联合手术对包括类目手术对和亚目手术对。

超支情况确认模块530用于从病例数据中提取结算数据，依据结算数据确认病例的超支情况。

统计模块540用于针对每个联合手术对，统计包含该联合手术对的病例数量以及超支病例数量，并计算超支数量比例，得到统计结果。

超支风险确认模块550用于从统计结果筛选病例数量大于第一阈值，且超支数量比例超过第二阈值的联合手术对认为具有高超支风险。

需要说明的是，上述实施例提供联合手术超支风险的识别装置在进行联合手术超支风险识别时，应以上述各功能模块的划分进行举例说明，可以根据需要将上述功能分配由不同的功能模块完成，即在终端或服务器的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的联合手术超支风险的识别装置与联合手术超支风险的识别方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见联合手术超支风险的识别方法实施例，这里不再赘述。

基于同样的发明构思，实施例还提供了一种计算设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在所述处理器上执行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述联合手术超支风险的识别方法，包括以下步骤：

步骤1，获取各地区医保结算病例数据，并从中进行2次筛选得到用于生成联合手术对的病例数据；

步骤2，从经过两次筛选得到的每个病例数据中提取手术数据，并基于手术数据进行联合手术对的生成；

步骤3，从病例数据中提取结算数据，依据结算数据确认病例的超支情况；

步骤4，针对每个联合手术对，统计包含该联合手术对的病例数量以及超支病例数量，并计算超支数量比例，得到统计结果；

步骤5，从统计结果筛选病例数量大于第一阈值，且超支数量比例超过第二阈值的联合手术对认为具有高超支风险；

步骤6，对认为具有高超支风险的联合手术对进行医学专家审核，进一步确认医学上的非必要联合手术对。

计算机存储器可以为在近端的易失性存储器，如RAM，还可以是非易失性存储器，如ROM，FLASH，软盘，机械硬盘等，还可以是远端的存储云。计算机处理器可以为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)、或现场可编程门阵列(FPGA)，即可以通过这些处理器实现联合手术超支风险的识别的方法步骤。

基于同样的发明构思，实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理执行时实现上述联合手术超支风险的识别方法，包括以下步骤：

步骤1，获取各地区医保结算病例数据，并从中进行2次筛选得到用于生成联合手术对的病例数据；

步骤2，从经过两次筛选得到的每个病例数据中提取手术数据，并基于手术数据进行联合手术对的生成；

步骤3，从病例数据中提取结算数据，依据结算数据确认病例的超支情况；

步骤4，针对每个联合手术对，统计包含该联合手术对的病例数量以及超支病例数量，并计算超支数量比例，得到统计结果；

步骤5，从统计结果筛选病例数量大于第一阈值，且超支数量比例超过第二阈值的联合手术对认为具有高超支风险；

步骤6，对认为具有高超支风险的联合手术对进行医学专家审核，进一步确认医学上的非必要联合手术对。

其中，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。