以医学计算引擎驱动，麦博智能打造“智能病案机器人”赋能医疗机构应对DRG/DIP医保支付改革

支付方式作为医疗机构、医保和患者之间的杠杆，对于推动公立医院和民营医院医疗活动回归医疗本质、控制不合理医疗及过度医疗、降低医疗成本具有重要意义。而在DRG/DIP支付方式改革上，国家则已探索多年。

自“两江试点”后，近三十年的时间中，中国鼓励各地推进支付方式探索。包括按服务项目付费、按人头付费、按床日付费、按疾病诊断相关分组付费（DRG）、按病种分值付费（DIP），以及按服务单元付费等等。最终，按疾病诊断相关分组（DRG）付费与按病种分值付费（DIP），凭借其促进医院主动降低服务成本、降低患者个人自付率、缩短患者住院时间、提高资源利用率等优势，崭露头角。

去年11月，《国家医疗保障局关于印发DRG/DIP支付方式改革三年行动计划的通知》提出到2025年底，DRG/DIP支付方式覆盖所有符合条件的开展住院服务的医疗机构，基本实现病种、医保基金全覆盖。

但这并非易事。在DRG/DIP支付方式改革落地过程中，保证医疗机构准确的上报病案数据，尤其是保证病案编码的规范化以正确的反映该病人住院期间的诊疗过程，从而确保DRG/DIP分组方案的准确有效，对DRG/DIP支付改革的顺利实施至关重要，且尤为困难。

医改浪潮下，利用人工智能技术进行病案质控，以解决以上痛点的企业应运而生，麦博（上海）健康科技有限公司（以下简称“麦博智能”）便是长期专注DRG/DIP医疗支付，以及医疗质控AI服务的一家公司。

在麦博智能总经理张怡看来，数字医疗正迈向以“人工智能+医疗”为代表的数智化3.0新阶段，通过人工智能技术与医学专业知识有效结合的形式，针对相应的医疗场景，创造出能够辅助医生进行医疗决策的技术架构，是解决医疗资源的供给不平衡问题的关键。

基于这一判断，麦博智能以自研MEDATA医学数据平台为基础，融合医学知识图谱、医学自然语义、医疗场景算法模型等AI技术，构建“医学计算引擎”，研发出相关医疗场景的医学机器人（RPA）应用和人工智能解决方案，为医疗行业提供AI医学机器人服务，以增加医疗生产力，同时缓解医生不足和平衡医疗资源区域水平差异大等问题。

该医学计算引擎由三部分组成，即MEDKNG医学知识图谱、MEDDL医学算法模型，以及MEDNLP医学自然语义。

其中，MEDKNG医学知识图谱以循证医学为基础，包含10余万实体，200余万医学知识概念。支持对UMLS、ICD、SNOMED CT、Loinc、MeSH、ATC等近10种主流医学术语的映射。建立起可追溯因果逻辑关系的疾病、药物、检验、检查、手术和操作等的医疗知识图谱。

MEDDL医学算法模型，则可基于深度学习框架的医学文本识别和生成模型、诊断与手术操作编码模型，以及基于图特征框架的疾病推理与药品推荐等算法，进行复杂性医学智能决策；

MEDNLP医学自然语义，则是通过医学自然语言技术深度处理病历与文献等医学文本、识别诊疗信息、提炼医学知识，理解医学语义。

张怡告诉动脉网：“医疗资源的缺失，本质是缺少更多的医学专业知识资源。因此提供基于医学知识进行决策的供给，将为医疗行业创造真正的价值。麦博智能正是通过医学计算引擎的搭建，使之能够读懂电子病历、医学文本等等，同时针对不同业务场景构建符合相应专业要求的决策模型，并通过应用场景的延伸，搭建一系列产品，从而为进一步解决优质医疗资源供给不平衡的问题做一点小小的贡献。”

据了解，麦博智能已在医学计算引擎技术框架上落地“智能病案机器人+DRG/DIP整体解决方案”。

值得一提的是，麦博智能自主研发的“Alitta小艾医生病案机器人”。该产品可基于医学计算引擎技术模仿医生通读电子病历，理解病人生理病理相关疾病诊断及手术操作药物等相关治疗的病历内涵信息。再结合临床医学与病案专业知识图谱和相关病案决策模型，实现病案及相关医疗业务场景的智能决策，为病案管理等业务提供专业且可持续的生产力。

要想基于医学计算引擎解决优质医疗资源供给不平衡的问题，就必须使这一技术具备未来投入多场景应用，且覆盖医疗管理和诊疗业务全流程的能力。但由于医学知识本身的专业性和复杂性，仅基于某一项技术很难完全解决所有应用场景中的问题。

“Alitta小艾医生病案机器人”是麦博智能针对病案首页这一业务场景所打造的解决方案。该解决方案有着高技术门槛及强需求，能够直接帮助医生和病案室的编码员完成解读病历、编码、病案管理等工作。

构建出这一核心应用方案后，麦博智能还将以“医学计算引擎”核心技术框架为基础，持续发展，针对不同业务场景打造更多能够提升医疗决策能力的解决方案。

以提供“智能病案机器人+DRG/DIP整体解决方案”切入，协同医疗机构和监管部门使医疗质量匹配支付需求。进一步提供人工智能医学机器人（RPA）服务，为医疗机构数字化赋能，并为用户提供智能医疗健康管理服务。将大量需要医学知识和临床经验的重复性医疗工作，交由医学机器人和AI智能决策完成。

张怡对此表示：“医保支付改革从按项目付费到按疾病分类付费模式的转变将深刻影响医疗行为，重塑产业链。病案以及电子病历是医院业务数据的基础，串联医疗机构、医生、健康保险、监管机构，以及药品、器械和信息化提供方等整体利益链条。目前麦博智能聚焦DRG/DIP场景，未来还将基于医学计算引擎将赋能医疗、保险、药品耗材等机构，为用户提供医疗健康和支付解决方案服务，拥有广阔业务前景。”

据悉，目前企业针对医疗支付和监管场景，为医疗机构提供智能病案机器人和AI解决方案，包括基于DRG/DIP逻辑的机器人编码、病案全量质控、DRG/DIP预入组分析和运营管理分析等服务。未来将由支付场景延伸，从医院端的医保支付拓展到健康保险场景的商保支付和智能参保理赔审核等。由服务场景延伸，从病案场景延伸至医院的医疗质控和各类业务数字化等场景。

不仅如此，麦博智能还将以医学计算驱动技术平台为基础，将应用场景拓展到数字医疗服务和药品及医疗器械研发等。实现联合医院-保险-企业等为用户提供全面的医疗和健康服务。

人工智能、信息化、大数据、云计算、物联网等技术的诞生，在医疗领域开启了新的变革，也掀起了智慧医院建设热潮。

随着《健康中国2030规划纲要》提出中国医疗产业要完成从提供“医疗保障”向提供“健康服务”的转型，迈向未来智慧医疗。数字技术与医疗服务的深度融合已成为医疗改革中的关键，其趋势不可阻挡。而究其本质，即通过数字技术助力医疗产业实现“均衡医疗资源”和“提升医疗服务效率”。

无论是人们对医疗服务质量的要求提高，还是疾病谱变化之下，医保基金支付过快增长，或是医院控费的压力和对医疗安全的需要，都在推动医院智慧化建设加速落地。同时，经蛋壳研究院研究发现，目前医院的信息化整体改造是该产业规模最大的项目群体。大数据、智慧医院相关模块建设、互联网建设，则是医院智慧化建设的核心。

在这一趋势下，近年来基于DRG/DIP逻辑的医疗支付，病案管理、医疗质控和运营绩效管理等AI智能化服务成为百亿级市场。同时推动医疗信息化跨入智能化时代，实现从管理上降本增效，到全产业数字化，使得数字医疗服务等将发展为万亿级市场。

技术将在一定程度上推动医疗行业发展。麦博智能通过人工智能技术与医学专业知识有效结合的形式，创造了辅助医生进行医疗决策的技术架构，这一解决方案的落地对于破解医疗资源不均衡问题而言具有一定意义。