惠每DRG/DIP醫?？刭M系統以數據分析為核心，費用管理為重點，結合人工智能技術對業務數據的整合、清洗、編碼映射，以及基于DRG/DIP分組付費指標體系構建的臨床和管理知識庫，進行事中的費用控制與事后的盈虧分析、績效分析等，確保病例入組準確，協助醫院規范醫療行為和實施精細化績效管理，最終形成合理控費與醫療質量雙軌并重的醫院運營管理機制。
系統以醫生行為規范為抓手，把醫療行為規范和費用監督作為前提，通過AI智能分組器管理、異常費用預警、負面清單風險提示等，從根源上提高DRG分組準確性、費用合理使用等，有效降低醫院高倍率病例發生率，醫保拒付、扣費的情況發生，避免醫院經濟損失。
惠每DRG/DIP醫?？刭M系統從DRG分組、DRG績效、DRG費用等維度出發，對醫院醫療服務能力、效率、質量進行縱/橫向比較分析，幫助管理者快速了解醫院績效及費用情況，準確定位費用超支原因，提高管理決策精準度與數字化水平。
入組率約93%以上某三級醫院上線惠每DRG醫?？刭M系統后，DRG入組率與分組準確性持續提升，全面保障醫院DRG控費、醫?；鹂茖W使用與結余。
高倍率病例數下降顯著基于系統的分組推薦與異常值預警，某合作醫院高倍率病例數下降66.5%，正常病例由3月的74.57%逐漸提升至5月的80.88%。
40個國家級質控中心名稱、掛靠單位、中心負責人和專家委員會委員名單。
醫療機構有關質量情況納入醫院等級評審、臨床?？圃u估等工作。
從不同角度解讀醫療AI等信息技術在質量管理中的應用
分析與電子病歷、評估等相關的9個指標的醫療質量管理改進策略。
旨在加強醫療質量管理，完善醫療質量管理與控制體系
醫療質量管理是臨床重點?？平ㄔO的重要內容
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