当前研究课题
探索医疗行业智能化转型之道
医院医保收入优化（RCM）
进行中课题概述
随着医保支付方式改革（DRG/DIP）的深入推进，医院收入周期管理（Revenue Cycle Management, RCM）已成为医疗机构运营管理的核心环节。当前，医保基金监管正加速向"常态化、精准化、智能化"转型，监管重心覆盖医疗服务全流程。本课题聚焦于运用人工智能技术，系统优化医院收入周期管理的关键节点。通过"数据分析+专家咨询"的深度诊断模式，精准定位医院在 DRG/DIP 支付体系下存在的收入流失问题与医保合规风险。在此基础上，提供定制化的"AI 软件工具+运营体系"解决方案，助力医院合规增加医保收入、优化收入结构、系统性降低罚款风险，实现财务健康与高质量增长。
背景与挑战
- 医保支付改革：DRG/DIP 支付方式全面实施，对医院收入管理提出更高要求
- 医保收入损失：因病案错编、低编、漏编导致的医保收入应报未报问题
- 医保合规风险：医保基金监管常态化背景下的合规性压力
- 运营效率问题：病案管理、医保审核、医保结算等关键环节仍依赖人工，效率和准确率难以保障
研究目标
- 构建基于 AI 的病案智能编码体系，提升编码效率与准确率
- 建立 DRG/DIP 分组预测模型，支持精准入组与费用预测
- 开发医保合规智能审查系统，降低合规风险
- 打造收入分析可视化平台，支撑管理决策
- 形成可复制、可推广的 RCM 优化解决方案
核心研究模块
病案智能编码与 DRG 分组
系统通过精准把握主要诊断、诊疗操作与编码准确性三大核心要素，确保病例准确入组，避免因人工编码不规范造成的权重下降，助力医院实现医保基金应报尽报与收入增长。
基于机器学习算法，智能识别病案书写内容，预测病例分组结果，建立医院合理控费的常态化管理机制。
特例单议筛查与上报
基于高倍率病例、高资源消耗、多学科联合诊疗等核心维度，精准识别符合特例单议政策的复杂危重病例，提升上报成功率与合理补偿水平。
医保合规性审核
基于国家及省级规则库，构建"事前预防—事中监控—事后审核—自查自纠—智能申诉"全链路闭环体系，在诊疗与收费全流程中实时监控并识别违规风险。
系统通过事前事中实时质控、高效自查自纠与 AI 智能申诉，帮助医院主动降低医保拒付与飞检风险，提升申诉效率与决策管理水平。
临床路径与收入结构优化
构建以病种为单位、以智能临床路径为核心的医疗质量与病种收入结构改进体系，打造路径精细化管理方案。
通过调整收入结构，降低药耗占比、提高有效收入，实现病种成本精准管控，助力医疗机构达成医疗质量控制与合理控费目标。
预期成果
- 形成医院 RCM 优化的理论框架与方法论
- 开发惠每 RCM 智能管理平台
- 建立典型医院案例库
- 发布《AI 赋能医院收入管理白皮书》
- 培养一批医院 RCM 专业人才
研究价值
本课题的研究成果将帮助医疗机构：
- 提升医保结算中应报尽报的能力
- 降低病案编码的人工成本
- 提前识别合规风险，防范潜在损失
- 优化收入结构，提升病例组合指数（CMI）
- 实现从"被动应付"到"主动管理"的转型