人工智能驱动的按病种分值付费智能决策支持系统对医院医保管理与运营效率的影响OA

目的:针对医保按病种分值付费(DIP)改革中数据割裂、评估滞后、工具缺失等突出问题,构建人工智能(AI)驱动的运营决策支持系统,旨在打通多源数据壁垒,建立病种全周期动态财务监测机制,助力医疗机构向价值导向支付模式转型。方法:前瞻性选取衡水市人民医院2025年1月—6月出院的8236例住院病例,采用随机数字表法将其分为智能决策支持系统组(简称智能组,n=4120)和常规人工运营组(简称人工组,n=4116)。人工组采用传统手工方式完成DIP运营管理工作,智能组借助AI技术驱动的智能运营平台实现全流程自动化与智能化管理。比较两组在数据整合效率、盈亏管控及运营情况、整体盈亏状况及医保相关指标方面的差异。结果:与人工组相比,智能组每千例病例数据整合耗时显著减少(降幅89.33%),数据准确率更高,数据缺失率更低(P<0.05)。智能组的DIP分组准确率、医保合规率及盈利率高于人工组,盈亏预测误差率、次均住院成本及亏损率低于人工组,差异有统计学意义(P<0.05)。智能组单例平均结算差额显著高于人工组(P<0.05),整体呈盈利状态,而人工组整体处于亏损状态。此外,智能组平均单次违规金额、合规整改耗时及超适应症用药占比均低于人工组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:基于AI的医院运营智能决策支持系统通过全流程数据整合与智能化盈亏管控,显著提升了医院运营效率与医保合规水平,有效破解了DIP改革中的核心痛点,为医院实现质量效益型转型提供了可行的技术路径。