【摘 要】
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按疾病诊断相关分组（DRGs）付费是一种国际上广泛认可的先进医疗付费方式,它有助于控制医疗费用的过度增长,可以促进医-保-患三方共赢。然而,我国在DRGs的研究上起步时间较晚,对DRGs的分组的研究没有美国等发达国家成熟。针对最新发布的CHS-DRG分组方案,也还需要根据本地实际情况进一步细化分组,需要制定合适的医保支付标准。另外,在全面二胎生育政策的影响下,面临着生育高峰,面临着高龄生育、产后出
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按疾病诊断相关分组（DRGs）付费是一种国际上广泛认可的先进医疗付费方式,它有助于控制医疗费用的过度增长,可以促进医-保-患三方共赢。然而,我国在DRGs的研究上起步时间较晚,对DRGs的分组的研究没有美国等发达国家成熟。针对最新发布的CHS-DRG分组方案,也还需要根据本地实际情况进一步细化分组,需要制定合适的医保支付标准。另外,在全面二胎生育政策的影响下,面临着生育高峰,面临着高龄生育、产后出血等一系列医疗风险,住院分娩必然消耗更多的医疗资源。生育费用的高低及医院收费的合理性,将影响着孕产妇的卫生保健水平。本文以《国家医疗保障DRG（CHS-DRG）分组方案》为指南,利用某直辖市住院分娩产妇的病案首页数据,首先运用数据挖掘相关知识对复杂的原始数据进行预处理,然后在临床相似的基础下,利用CHAID决策树构建了CHS-DRGs分组模型,最后基于分组结果构建了医疗费用定价模型。其中,构建医疗费用定价模型时,对入组病例采用中位数法作为每个DRGs细分组的控费标准参考值;而对未入组的病例,运用集成学习方法将基学习器RF、XGBoost、LGBM进行融合,结合贝叶斯优化方法优化超参数,预测了病例的医疗费用,并将其作为未入组病例的控费标准参考值。本文构建的CHS-DRGs分组模型组内变异小、组间变异大,组数适中,分组合理。基于分组结果构建的定价模型,对入组病例的定价给出了各DRG细分组的费用标准值和费用上限值,结果符合现实情况;对未入组病例的费用预测中,堆叠模型的~2为0.88,RMSE为0.23,MAPE为1.84%,它的预测精度高于单个模型,预测结果也较为稳定,可以用其预测结果作为定价参考。综合来说,本文研究结果可以给医保提供支付标准的参考,有助于推动DRGs付费的完善与发展。
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