袁筱祺, 朱丽, 赵英英, 张建海, 束嘉俊, 陈祎炜
[目的] 探讨影响DRG支付费用的相关风险因素,提高DRG支付预测的精度,避免产生费用异常组别,为公立医院DRG正常入组提供方法学依据。[方法] 选取上海市某三甲医院2024年的医保数据,单因素分析筛选影响因素作为多层感知器神经网络的分析变量,以此构建DRG支付预测模型。利用ROC曲线、AUC面积、灵敏度、特异度等指标评估模型预测效果。[结果] 训练集总体预测概率为99.3%,检验集总体预测概率为99.2%,模型整体预测效能较好。3个预测模型中费用正常组的ROC曲线下面积AUC=0.996,高倍率组的ROC曲线下面积AUC=0.829,低倍率组的ROC曲线下面积AUC=0.791。[结论] 对DRG支付费用分组预测中,费用正常组最优,高倍率组次之,低倍率组排在最后。基于多层感知器神经网络建立的预测模型能够有效把控公立医院医保结算清单质量,促进DRG合理支付,进而实现医院DRG支付精细化管理。