ข้ามไปยังเนื้อหา

เรื่องที่ระบบเบิกจ่ายผู้ป่วยในไม่เคยอธิบายให้ฟัง

กลไกของ Thai DRG ถูกเขียนไว้ครบถ้วนในคู่มือ แต่ผลกระทบทางการเงินของมัน แทบไม่เคยถูกแปลให้เป็นภาษาที่ผู้บริหารและทีมหน้างานใช้ตัดสินใจได้จริง - เราเขียนบทความเหล่านี้เพื่อปิดช่องว่างนั้น

บทความ
6
เกณฑ์อ้างอิง
Thai DRG 6.3.3
ตรวจสอบกับโปรแกรมต้นฉบับ
371,163 เคส
สมการรายได้ที่รั่วไหลจาก AdjRWจำนวนเคสผู้ป่วยในต่อปี 18,000 เคส คูณด้วย AdjRW ที่หายไป 0.05 ต่อเคส คูณด้วยอัตราจ่าย 7,100 บาทต่อ RW เท่ากับรายได้ที่หายไป 6,390,000 บาทต่อปีIPD CASES / YEAR18,000รพ. ทั่วไปขนาดกลาง×ADJRW LOST / CASE0.05ส่วนที่บันทึกตกหล่น×BAHT PER RW฿7,100อัตราจ่ายต่อ 1 RWANNUAL REVENUE LEAKAGEเงินที่ควรได้ แต่ไม่เคยถูกเบิกเทียบเท่าพยาบาลวิชาชีพราว 12 อัตรา ต่อปี฿6,390,000PER YEAR
การเงินโรงพยาบาลอ่าน 21 นาที

ทำไม AdjRW ที่หายไป 0.05 ต่อเคส ถึงทำให้โรงพยาบาลสูญรายได้หลักล้านต่อปีโดยไม่รู้ตัว

ส่วนต่างเล็กน้อยระดับทศนิยมที่มองไม่เห็นในเคสเดียว เมื่อคูณด้วยจำนวนเคสทั้งปีและอัตราจ่ายต่อ RW กลายเป็นเงินหลักล้าน - และไม่มีบรรทัดไหนในงบการเงินที่จะฟ้องให้คุณรู้

ผู้อำนวยการโรงพยาบาล
เส้นแบ่งระหว่าง CDI กับ Upcodingแถบต่อเนื่องจากการบันทึกตกหล่น ผ่านการทำ CDI ที่มีหลักฐานรองรับ ไปสู่การตีความเกินหลักฐาน และการทำ Upcoding ที่ไม่มีหลักฐาน เส้นแบ่งอยู่ที่ว่าผู้ตรวจสอบอ่านเวชระเบียนแล้วได้รหัสเดียวกันหรือไม่DOCUMENTATION INTEGRITY - ONE CONTINUUM, ONE BOUNDARYเส้นแบ่ง = มีหลักฐานในเวชระเบียนหรือไม่บันทึกตกหล่นได้น้อยกว่าที่ควรCDI ที่ถูกต้องมีหลักฐานในเวชระเบียนตีความเกินหลักฐานก้ำกึ่ง - ต้องมีเหตุผลกำกับUpcodingไม่มีหลักฐานรองรับUNDER-CODINGFRAUD RISK✓ CDIรหัสเปลี่ยน เพราะเอกสารชัดขึ้นผ่านการ audit ย้อนหลังได้ เพราะชี้หลักฐานได้ทุกครั้ง✕ UPCODINGรหัสเปลี่ยน ทั้งที่เอกสารเท่าเดิมเสี่ยงถูกเรียกเงินคืน และกระทบความน่าเชื่อถือทั้งองค์กร
ธรรมาภิบาลและการตรวจสอบอ่าน 35 นาที

เส้นแบ่งบางๆ ระหว่าง Upcoding กับ CDI: เพิ่มรายได้อย่างไรโดยไม่เสี่ยงถูกเรียกเงินคืน

ทั้งสองอย่างทำให้ AdjRW สูงขึ้นเหมือนกัน ต่างกันตรงที่อย่างหนึ่งรอดจากการตรวจสอบย้อนหลัง อีกอย่างหนึ่งไม่รอด - และสิ่งที่แยกมันออกจากกันไม่ใช่ตัวเลข แต่คือหลักฐานที่ชี้ได้ในเวชระเบียน

ทีมตรวจสอบภายใน (Internal Audit)
จำนวนวิธีจัดลำดับรหัสวินิจฉัยตามจำนวนโรคในหนึ่งเคสเคสที่มี 5 โรคมี 120 วิธีจัดลำดับ 8 โรคมี 40,320 วิธี 10 โรคมี 3.6 ล้านวิธี 12 โรคมี 479 ล้านวิธี และ 15 โรคมีมากกว่าหนึ่งล้านล้านวิธี ขณะที่เครื่องยนต์ประเมินจริงเพียง 256 ชุดที่เป็นไปได้ASSIGNMENTS PER CASE = N! (WHICH CODE IS PDx, AND IN WHAT ORDER)จำนวนโรคในเคสจำนวนวิธีจัดลำดับที่เป็นไปได้ (สเกลลอการิทึม)5 โรค1208 โรค40,32010 โรค3,628,80012 โรค479,001,60015 โรค1,307,674,368,000first-match collapse: เครื่องยนต์ประเมินจริงไม่เกิน 256 ชุด ต่อเคสเพราะจุดที่ลำดับมีผลเป็นลูป “เจอตัวแรกแล้วหยุด” - k! ยุบเหลือ k โดยไม่เสียคำตอบ≤ 256
งานเวชระเบียนอ่าน 28 นาที

เจาะลึกวิกฤต Coder เวชระเบียนไทย: เมื่อความซับซ้อนของเคสโตเกินขีดจำกัดของมนุษย์

เคสผู้ป่วยในที่มีวินิจฉัย 10 รหัส มีวิธีจัดวางโรคหลักและลำดับโรครองได้ 3,628,800 แบบ และแต่ละแบบพาเคสไปคนละ DRG cell ปัญหานี้ไม่ได้แก้ด้วยการขอให้ผู้ลงรหัสตั้งใจกว่าเดิม เพราะมันไม่เคยเป็นปัญหาของความตั้งใจ

หัวหน้างานเวชระเบียน
เส้นโค้งค่า AdjRW ตามจำนวนวันนอน ตามสูตร Appendix Hค่า AdjRW เริ่มที่ 0.4000 สำหรับเคสวันเดียว ไต่ขึ้นถึง RW เต็ม 1.2000 ที่วันนอน 2 วัน คงที่จนถึงจุด outlier trim point ที่ 18 วัน จากนั้นเพิ่มเป็นสองช่วงตามสัมประสิทธิ์ b12 และ b23 และหยุดเพิ่มที่เพดาน 4.7190 เมื่อเกิน 54 วันADJRW vs LENGTH OF STAY - RW 1.2000 · WtLOS 6 · OT 18 · SET M20.01.02.03.04.05.00218365462LENGTH OF STAY (DAYS)AdjRWINLIER - จ่ายเต็ม RWLONG STAY · b12LONG STAY · b23CAPเคสวันเดียว = RW0d0.4000OT = round(3 × WtLOS)เกินจุดนี้จึงเริ่มจ่ายเพิ่มเพดาน - นอนต่อไม่ได้เงินเพิ่ม4.7190 @ LOS > 54* คำนวณจากสูตร Appendix H ที่เครื่องยนต์ของ Audimed ใช้จริง - ทุกจุดบนเส้นคือผลลัพธ์ของสูตร ไม่ใช่ภาพประกอบ
กลยุทธ์และสารสนเทศอ่าน 27 นาที

ถอดรหัส Thai DRG กับการจัดสรรงบผู้ป่วยใน: AdjRW, WtLOS และจุด Outlier Trim Point

งบผู้ป่วยในไม่ได้จ่ายตามค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น แต่จ่ายตามสูตรที่มีขอบเขตชัดเจน บทความนี้กางสูตรจริงตามภาคผนวก H ให้เห็นทุกช่วง ตั้งแต่เคสวันเดียวจนถึงเพดานที่นอนต่อแล้วไม่ได้เงินเพิ่ม

ฝ่ายยุทธศาสตร์โรงพยาบาล
เปรียบเทียบโมเดลธุรกิจของซอฟต์แวร์ด้านการเบิกจ่ายเปรียบเทียบโมเดล Subscription, Fee per Case และ Shared Savings โดยโมเดล Shared Savings ทำให้รายได้ของผู้ขายเพิ่มขึ้นเมื่อรหัสโรคสูงขึ้น จึงเกิดความขัดแย้งทางผลประโยชน์WHAT EACH PRICING MODEL REWARDSSubscriptionค่าบริการคงที่ต่อปีคาดการณ์งบได้ไม่ผูกกับผลการเบิกตรวจสอบ/จัดซื้อง่ายผู้ขายไม่ได้ประโยชน์จากรหัสที่สูงขึ้นผลประโยชน์ไม่ขัดกันFee per Caseคิดตามจำนวนเคสที่ประมวลผลผันแปรตามปริมาณงานไม่ผูกกับมูลค่าที่เพิ่มเริ่มต้นด้วยงบน้อยได้ต้องคุมปริมาณเคสให้ชัดยอมรับได้Shared Savingsแบ่ง % จากส่วนต่างที่เบิกเพิ่มรายได้ผู้ขายโตเมื่อรหัสสูงขึ้นผูกกับเงินกองทุนรัฐโดยตรงอธิบายต่อผู้ตรวจสอบยากจูงใจให้ดัน AdjRW สูงเกินหลักฐานผลประโยชน์ขัดกันคำถามที่ผู้ตรวจสอบจะถามเสมอ: “ถ้าผู้ขายได้เงินมากขึ้นเมื่อรหัสสูงขึ้น ใครเป็นคนถ่วงดุล?”
โมเดลธุรกิจอ่าน 34 นาที

ทำไมโมเดล Shared Savings ถึงเป็นกับดักอันตรายสำหรับ HealthTech ไทย

ข้อเสนอ “จ่ายเมื่อคุณได้เงินเพิ่มเท่านั้น” ฟังดูยุติธรรมที่สุดสำหรับโรงพยาบาล แต่ในระบบที่เงินมาจากกองทุนรัฐ มันคือการเขียนแรงจูงใจให้ดันรหัสสูงขึ้นลงไปในสัญญา โดยไม่มีเทอมไหนคอยถ่วงดุล

ผู้บริหารโรงพยาบาล
เวิร์กโฟลว์แบบรันข้ามคืนสำหรับการทบทวนเวชระเบียนเคสที่จำหน่ายตอนเย็นถูกส่งออกอัตโนมัติเวลา 22 นาฬิกา ประมวลผลจัดกลุ่มตอนตี 2 และเช้าวันถัดมาเวลา 8 นาฬิกา coder จะเห็นคิวเฉพาะเคสที่มีมูลค่าสูงพร้อมทบทวนOVERNIGHT BATCH - NO ONE WAITS FOR THE MACHINEนอกเวลาทำการ16:00จำหน่ายผู้ป่วยเคสของวันปิดที่ HIS22:00Export อัตโนมัติไฟล์เดียว ส่งเข้าคิว02:00Batch Groupingจัดกลุ่มทุกเคสที่จำหน่าย08:00Coder เปิดคิวเห็นเฉพาะเคส High-ValueWITHOUT THE BATCHcoder เปิดมาเจอกองเคสเท่ากันหมด ไล่ทบทวนตามลำดับที่มาถึงWITH THE BATCHเวลาเท่าเดิม ถูกใช้กับเคสที่มีส่วนต่างจริงก่อน
เวิร์กโฟลว์และการนำไปใช้อ่าน 32 นาที

จากข้อมูลย้อนหลังสู่เวิร์กโฟลว์จริง: คู่มือ 3 ขั้นตอนทำ Retrospective Batch Review

เครื่องยนต์ที่จัดกลุ่มได้ตรงทุกเคสยังไม่มีมูลค่า จนกว่าจะมีคนตอบได้ว่าเช้าวันจันทร์ควรเปิดเคสไหนก่อน นี่คือเวิร์กโฟลว์รันข้ามคืนที่เริ่มได้โดยไม่ต้องแตะ HIS และล้มแล้วรันใหม่ได้

เจ้าหน้าที่ IT โรงพยาบาล