在DRG/DIP支付框架下，每一份病案首页数据都关联着费用结算与绩效评价，真实诊疗行为被量化为可追溯的编码语言。医保支付政策影响医疗服务行为决策，直接重塑医疗资源分配与临床路径选择。唯有基于真实数据的分析，方能穿透表象洞察本质，若数据失真，则决策如沙上建塔。因此，DRG/DIP真实数据世界如何区别"伪信息"，不仅需要大数据技术的支撑，更依赖对临床逻辑与编码规则的深度理解，是一项融合技术监测、临床核验与管理规范的系统工程。

一、DRG/DIP数据伪信息的核心形态及成因

DRG/DIP支付机制下的"伪信息"本质是医疗数据与真实诊疗行为的背离，其产生源于预付制与医疗服务供给方利益诉求的博弈，主要呈现四大形态：

（一）诊断编码的"刻意高套"

这是最常见的伪信息类型，通过篡改主要诊断、夸大并发症/合并症（CC/MCC）或虚报手术操作难度，使病例进入支付标准更高的病组。典型案例包括将"支气管炎"编码为"肺炎"，无病原学依据却编码为明确病原学肺炎，或把无创呼吸机治疗错误编码为有创呼吸机治疗以提升权重。部分医院因缺乏专业编码员，由临床医师凭主观理解编码，进一步加剧了编码失真，如将肋骨骨折切复内固定术误编为胸廓成形术。

（二）诊疗过程的"选择性记录"

为适配DRG/DIP支付标准，医疗机构可能对诊疗行为进行"数据修饰"：一是省略高成本但非核心的诊疗环节，如将住院期间的贵重药耗转移至门诊结算；二是虚构诊疗行为支撑高编码，如无相应检查依据却记录"严重并发症"；三是分解住院，将单次连续治疗拆分为多次入院以获取多次支付，如骨科术后并发肺炎时不转科而办理出院再入院。

（三）资源消耗的"结构性失真"

通过调整费用构成实现"账实不符"，如药品、耗材等头部成本项目消失但总费用不变，实则将费用转移至其他项目；或在同一病组内，费用指数大幅下降但住院天数、再入院率同步上升，暴露医疗服务不足或费用转移问题。这种失真往往隐藏在合规的表面数据下，需通过多维度关联分析才能识别。

（四）时间节点的"精准操纵"

利用时间戳漏洞规避支付约束，如通过调整入院、出院时间使呼吸机使用时长"凑够"96小时以满足高编码标准，或在24小时内完成"出院再入院"操作拆分病例。此类伪信息具有较强隐蔽性，需打通医保结算与病案首页的时间数据链才能核查。

二、伪信息识别的核心路径：技术监测与临床核验双轮驱动

区别DRG/DIP伪信息的关键在于构建"技术筛查-临床验证-编码复核"的闭环体系，既用技术工具穿透数据表象，又以临床逻辑锚定真实诊疗本质。

（一）大数据技术：构建多维度异常监测模型

大数据技术为伪信息识别提供高效筛查工具，通过建立多指标关联模型实现异常预警：

量价关联校验：对同一DRG/DIP病组，监测医疗机构病例数同比增幅超过30%且权重高于区域中位数的情况，触发"高靠"预警；同时分析费用结构的帕累托图，若头部成本项目（如高值耗材）占比骤降而总费用不变，可定位费用转移行为。

病程费用匹配校验：建立"费用-病程-质量"关联模型，若出现费用指数下降20%以上但住院天数、30日再入院率同步升高的情况，大概率存在医疗服务不足或分解住院；通过医保结算与病案首页的时间戳比对，识别24小时内出院再入院等违规行为。

区块链全流程存证：利用区块链不可篡改、可追溯的特性，将诊疗行为全维度实时上链，包括医嘱执行记录、检查报告生成时间、耗材使用追溯等，实现诊疗数据的全程可审计。湖北六七二医院的试点系统通过该技术60天内检测出100余次异常行为，均实现实时预警。

（二）临床逻辑：锚定诊疗行为的合理性边界

技术筛查的异常数据需通过临床逻辑核验确认真伪，核心是判断数据与真实诊疗需求的匹配性：

诊断与诊疗的一致性校验：核查主要诊断与核心治疗手段的匹配性，如编码为"急性心肌梗死"的病例是否存在冠脉造影、支架植入等关键手术记录；对宣称存在CC/MCC的病例，追溯是否有对应的检查报告、医嘱记录及治疗干预措施，避免"无依据编码"。

临床路径变异的合理性判断：将病例诊疗过程与标准临床路径比对，分析变异行为的合理性。如Ⅱ型糖尿病患者的临床路径中，若缺失血糖监测记录却编码"糖尿病酮症酸中毒"，则存在伪信息嫌疑；对合理变异需有明确的病情变化记录支撑，如术后感染导致的住院天数延长需有血常规、感染指标等证据。

风险因子的量化校正：引入年龄、ICU时长、输血次数、麻醉级别等不可压缩的风险因子，建立风险校正权重模型。江苏、上海试点显示，通过该模型可使同组内高低费用差异缩小38%，异常高靠病例下降60%，从根源上抑制编码高套动机。

（三）编码规则：筑牢数据标准化的基础防线

编码是DRG/DIP分组的核心依据，编码规则的精准执行是防范伪信息的第一道关卡：

编码字典的精准匹配：建立编码员与临床医师的协同机制，对手术操作编码实行"临床描述-字典匹配-专家审核"三级校验。如呼吸机治疗编码需严格区分有创与无创、使用时长，避免因编码理解偏差导致的失真。

医保结算清单的规范性核查：严格按照《医疗保障基金结算清单填写规范》，核查其他诊断是否符合"本次住院接受治疗"的标准，杜绝将未干预的既往病史纳入编码以提升权重的行为。

编码质量的抽样复核：对高风险病组（如骨科关节置换、心内科支架植入）实行100%编码复核，其他病组按比例抽样，重点核查主要诊断选择、手术编码匹配、CC/MCC判定等关键环节，及时纠正编码错误与恶意高套。

三、伪信息治理的保障体系：从识别到防范的全链条管控

区别伪信息的终极目标是实现数据治理，需建立"技术预警-制度约束-激励引导"的全链条体系：

（一）建立智能化监管平台

整合区块链、AI等技术，构建"实时监测-自动预警-线下核验-结果反馈"的闭环监管系统。华中科技大学研发的系统已实现对5种临床路径、20余种考核指标的实时监管，并能针对国考和飞行检查重点指标进行预警。

（二）完善编码与临床培训机制

针对"不知违规"型伪信息，加强编码员专业培训，明确ICD编码规则与医保结算清单填写规范；对临床医师开展DRG/DIP政策培训，厘清诊疗行为与数据记录的关联性，减少因认知偏差导致的编码失真。

（三）构建正向激励机制

推行"平安果"等绩效考核机制，将数据真实性与医师绩效、职称晋升挂钩，对数据真实、诊疗规范的行为给予奖励，对伪信息行为实行惩罚，从利益源头遏制数据造假动机。

结语

DRG/DIP数据伪信息的区别，本质是医疗价值与数据表象的甄别过程。技术工具为我们提供了高效筛查的"显微镜"，临床逻辑为我们确立了真实诊疗的"参照系"，编码规则为我们筑牢了数据标准的"防火墙"。唯有将三者有机融合，构建"技术监测-临床核验-制度保障"的立体化体系，才能让DRG/DIP数据回归医疗本质，实现医保基金高效利用、医疗服务质量提升与患者权益保障的多方共赢。