分级诊疗制度下的医疗控费机制——基于大样本病案数据的研究证据

近年来，我国持续推进分级诊疗制度建设，旨在通过优化医疗资源配置与规范医疗服务行为，遏制因资源错配和过度医疗导致的费用不合理增长。然而，由于医疗服务供需双方存在信息不对称，且医疗机构在资源扩张与医保支付约束下拥有自主调整患者结构的空间，分级诊疗制度的有效运行仍面临现实挑战。为此，本文在理论上构建了医疗卫生机构最优选择模型，并基于某副省级城市2020～2023年1687.7万条病案首页数据，提出了结合医疗大数据与机器学习的诊疗难度识别方法，用以验证基层医疗机构的控费功能，同时系统分析三级医院入院标准的差异及其动态调整机制。研究结果显示，三级医院入院标准显著受当日住院资源占用量影响：资源越宽松，入院标准越低。在此机制下，部分三级医院可能出于利益驱动主动降低入院门槛，长期收治低诊疗难度患者，从而在一定程度上削弱分级诊疗制度的实施效果。基于上述发现，本文提出，可依托病案大数据构建以基层病组为核心的差异化医保支付方式，对三级医院入院标准下调行为形成柔性约束。