**写在前面的话**

DIP3.0目录基本定稿，为了更好贯彻国家医保局的相关要求，作为深度参与者，我将按照具体的实操流程和逻辑为大家一步一步讲解DIP3.0目录的形成，并指导您按照统一的规则和要求完成本地区的DIP目录库。由于篇幅较长，内容和细节较多，我将按照实操过程中的四个部分去逐一介绍。

第一部分：数据篇

第二部分：规则篇

第三部分：操作篇

第四部分：结论篇

我写这些的初衷就是希望各位不走弯路，也是为了您更好理解、学习和使用DIP3.0目录库，内容专业、精炼，若有在某些细节描述上有不妥之处，敬请指出，谢谢。

《数据篇》提到了DIP3.0分组用到的所有数据表和数据项，以及数据提取的要求。那么本篇主要讲述数据和分组的一系列规则：

（1）数据匹配规则

因数据存在于不同的数据表中，那么数据之间的匹配规则显得尤为重要，就本次DIP3.0目录的数据 情况看，仍然有部分省份的数据存在缺失或遗漏的情况，结算表与诊断表存在无法匹配的情况，导致部分数据成为了“脏”数据。因此要做分组，首先要有保障数据的完整性，这里尤其要提到的一个关联项——结算ID，这个关联项是所有表中都存在且起到至关重要作用。

（2）数据清洗规则

数据在初步拼接后，需要做初步的处理，清洗掉一些数据不完整且严重影响到分组的数据，比如诊断为空。具体的清洗规则包括如下几点：

总费用，费用必须在一个合理的区间（不为空；大于等于100且小于等于100万）住院日，急性住院病例（不为空，大于0且小于60天）年龄，合理的年龄数值（不为空，大于等于0且小于等于100）性别，标准的取值（男性或女性）诊断编码，符合医保2.0标准（不为空，且是医保编码2.0版本）手术操作编码，符合医保2.0标准（不为空，且是手术操作编码2.0版本）排除表规则：凡是不宜纳入分组的诊断和操作，都将进行适当的处理（删病例或剔除数据项）

需要注意的是：这里的规则，需要根据实际情况，来确认是剔除整条数据还是仅仅是做数据项本身的清洗。

（3）数据分组规则

一般聚类规则：“主诊断+主手术”先期分组规则：利用DIP3.0的目录形成原理，参考DRG3.0的先期分组，形成DIP3.0的先期分组（凡是符合先期分组规则的，优先入该病种）并项规则：根据临床实际，结合数据情况，一种情况是对于某些同一诊断下的主要手术进行聚合，形成同一个病种；另一种情况就是对于同一诊断下的主要手术+相关手术的病种进行单列成组。此类规则且为临床专家论证审核讨论形成烧伤病种规则：针对二度/三度烧伤腐蚀伤的单列病种组，按照程度和面积进行拆分细分，贴近临床实际肿瘤病种联合治疗规则：对于肿瘤的放疗、靶向、免疫联合治疗的方式进行了聚类，形成符合临床实际的一系列分组。（同时对于实体瘤、血液瘤、淋巴瘤进行了拆分）结核病病种规则：由于结核病的耐药与非耐药费用差异大，按照诊断和次要诊断对于结核病进行了耐药和非耐药的拆分

（4）其他规则

分组阈值取值：病例覆盖量达到一定的比例。DIP2.0时期，覆盖率为90%，DIP3.0要求更高一些，主要是由于数据质量有了很大的提升。（需根据地方的数据情况设定）手术操作组更多纳入，相对于DIP2.0，纳入了更多的手术组，这里主要考虑地方三级以上医院的手术量和疑难程度，与临床要求很好契合创新性的新技术引入：例如机器人手术，这里在骨科领域进行了引入未特指的一些诊断的处理（删除还是保留）还有一些细节的小规则，希望后续碰到了可以慢慢跟大家同步。……

以上就是DIP3.0的一系列规则，各地在形成自己的目录库过程中，既要严格按照国家DIP3.0目录库的形成逻辑和技术规范执行，同时也要结合本地业务特点和政策要求。

规则是一把尺子，从国家局的角度看，各地无论怎么变化和调整，这个规则体系是一定的，每一个病种目录库都会找到自己在规则的位置，因此DIP3.0的规则体系这就是一个很好的开始和起点，可以极大降低DIP2.0时期带来的各地病种库差异较大的情况。