一、產品概述

本系統基于AI智能大模型技術，專為解決醫療機構（集團）在DRG/DIP支付體系下的精準分組與高效管理難題而研發。通過醫療知識圖譜與自然語言處理技術深度融合，系統可智能解析海量臨床數據，精準識別病例特征并生成多維分組依據，提升DRG/DIP分組匹配準確率；依托實時分析引擎，系統動態監測醫療服務效率與質量指標，智能識別診療行為偏差與管理漏洞，為醫療機構提供包含資源消耗預測、臨床路徑優化的動態決策支持；結合生成式AI技術，系統將復雜的運營數據轉化為可視化的戰略看板與可執行策略建議，從病種成本控制、績效評估到持續改進形成閉環管理，助力醫療機構在支付改革中實現智能驅動的精準化、標準化運營升級。

二、產品價值

1、智能分組決策，守護醫療質量

通過病案首頁語義解析與臨床特征深度匹配，實現DRG/DIP分組動態校準，有效規避分組偏差導致的支付風險。

2、全鏈路績效洞察，驅動精細化管理

依托智能分析引擎的實時數據處理能力，構建診療行為-質量指標-資源消耗的立體評價體系，動態追蹤異常數據特征，為醫療質量持續改進提供智能決策錨點。

3、循證型費用治理，筑牢合規防線

通過臨床路徑合理性推演與費用結構關聯分析，生成精準用藥指導及資源分配建議，建立事前預警、事中干預的全程風控機制。

4、認知型成本優化，釋放運營效能

通過智能預測藥品耗材使用趨勢與設備運維周期，生成兼具臨床合理性與經濟效益的優化建議閉環。

三、核心功能

1、醫生端DRG/DIP分組助手

應用場景：為醫生提供多種分組結果查看，含當前、模擬、輪詢及AI分組，附帶預測盈虧、平均住院日、費用構成等詳情。

主要作用：輔助醫生根據預測分組調整治療方案，規避虧損。

2、病例分組結果查看

應用場景：供醫生及DRG/DIP運營管理人員根據醫保結算狀態查看分組結果。

主要作用：根據在院和結算信息，查看預測及醫保分組結果，獲取盈虧、費用構成等輔助信息，優化分組。

3、DRG/DIP盈虧分析

應用場景：通過多層級動態監測與精準定位，幫助醫院管理者高效追蹤科室、病組、醫生等多維度的成本收益關鍵環節。

主要作用：定位盈虧根源問題，指導臨床路徑優化，實現醫療資源科學配置和運營效益持續提升。

4、DRG/DIP績效考核指標統計

應用場景：為醫院管理者提供覆蓋CMI、時間/費用消耗指數、低風險死亡率等核心指標的動態監測與多維度對比分析工具。

主要作用：通過數據化閉環管理精準定位績效薄弱環節，驅動臨床行為改進與資源利用效率提升，推動醫療質量與運營效率協同優化。

5、DRG/DIP運行指標－綜合分析大屏

應用場景：集成多維度動態監測，實時呈現科室入組率、總分值、CMI指數等核心DRG/DIP運行指標的智能決策看板。

主要作用：通過智能預警與趨勢推演強化數據決策能力，驅動資源配置優化與精細化管理升級。

6、運營分析管理

應用場景：為醫院管理者提供覆蓋盈虧分析、CMI動態追蹤、費用效率評估及風險指標預警的全景可視化監控平臺，支持跨系統數據融合與智能報告生成。

主要作用：通過數據閉環驅動資源精準配置、臨床流程優化與績效考核體系完善，實現醫院運營成本可控、質量效益雙提升的精細化管理目標。

四、實踐成效

1、醫療成本智能管控，醫保收益提升35%

通過病種特征深度解析與治療方案動態推演，助力某醫療機構實現臨床路徑優化匹配度提升60%，推動醫院運營成本降低22%，醫保虧損減少28%。

2、入組決策精準升級，拒付率下降42%

通過構建病案語義解析與分組規則智能匹配雙輪驅動模型，助力某醫療機構將入組準確率提升至98.5%，醫保拒付率同比下降42%。

3、診療質量AI護航，患者滿意度提升27%

通過智能監測功能，系統實現診療行為實時追蹤與療效評估，助力某醫療機構核心病種治療達標率提高33%，患者滿意度從82%提升至98%，投訴率下降65%。

4、資源調度智能重構，住院周期縮短25%

依托臨床路徑推演模型的智能分析能力，系統優化關鍵診療流程節點，助力某醫療機構將平均住院日從7.2天縮短至5.4天，床位周轉效率提升40%。