最近在整理DRG与DIP的知识图谱，因为DRG的相关线索太多，没有很好的办法在Thebrain中做10万多个节点的快速层级整理，因此决定只选择广州DIP目录中分组最高的100组做一下研究，这样节点少了，也容易聚焦。
以上DRG的图谱，有9万多个节点，是经过Excel的数据透视表（大纲模式），然后复制到txt文本文档清洗格式，再复制到Theplan中保存为mm格式文档，然后再导入到Thebrain的。
即使是导入的文档，也因为一开始没想好究竟让Thebrain如何呈现DRG的节点和链接，因此在这方面耗费了太多时间，几乎两周的时间都被折腾没了。
在决定用Thebrain呈现DIP前100组的节点之后，我们顺着分值由高到低制作，在第一个DIP组上就发现了金矿，顺着主动脉手术的4个术式（Wheat、Bentall、Cabrol、David）我们一路梳理，发现了术式升级迭代背后隐藏着一个关键词——并发症。
因此，我们在梳理完主动脉手术开放手术、腔内治疗两种模式之后，开始了梳理并发症相关的节点。
并发症的概念，我们在中文相关的期刊上查询不到太多高质量的结果，试了一个外文文献，发现国外在专业词汇上的研究认真程度，远远高出了我们。我们分别从剑桥词典、维基百科、癌症中心、韦氏词典上进行了笔记摘录。
顺着并发症的线索，我们又梳理了国际上主流的手术并发症的评价和分类方法，这部分主要参考了四川大学华西医院麻醉科朱易豪等的论文《术后并发症标准化报告及评估工具的研究进展》
原本以为这里提到的CCI指数，应该是澳大利亚的DRG评价MCC与CC分级的模型，结果今天又查证了一下发现名称不一样，澳大利亚的模型是CCL。
因为在DRG中，并发症和合并症经常一起出现，所以非常想知道合并症的明确含义，所以也对这个概念做了梳理，查到了10个相关解释，其中解释0和解释5，我认为质量较高，后续会和大家分享。
我们在2023年上线了一门数据分析的课程，用3个案例教会大家更好地分析医保结算数据。
适合人群
有一定数据分析基础的，医院医务管理、医保管理、运营管理等职能科室的工作人员
学习目标
可以从另外一个视角来看医保结算数据，可以掌握好玩儿又实用的数据分析技能
详细介绍
通过3个最轻的决策链（Excel、规划求解、DEA）结合3个实际案例，讲解医保数据分析的好玩之道
医保结算数据，是医院管理中的一个热门话题，也是管理中的难点问题，医保结算数据的分析，是一件颇有意思的工作，如果我们带着童真来看待这个事情，那么会多很多乐趣：
1.首先我们将从问题导向来和大家界定这个问题；
2.其次我们将介绍医保结算数据分析中会使用的工具——其实也可以理解为玩具，虽然只是改了一个字，但是却可以增添无穷的乐趣；
3.接着我们将讲解数据分析的思路——流程+技能，给大家一个技能地图；
4.最后我们会给大家讲解 3 个案例，从风险病案的分布、医院发展目标的规划、学科发展效率分析，来和大家一一呈现其中的妙趣所在。
课程大纲
一、问题导向，医保数据分析的5大问题导向
二、建议工具，介绍5个好玩儿的玩具，我们本次课程选择其中4个来讲解
三、所需技能，给您介绍福尔摩斯探案需要准备的百宝箱，箱中都是实用的技能，还有更重要的使用流程
四、分析例 Ⅰ，从制作一份风险结算清单分布图的任务，来实际演练一遍Excel的数据分析
五、分析例 Ⅱ，从如何制定既有挑战又可实现、既满足领导战略又符合主任能力范围的医院发展目标，来实际演练一遍规划求解
六、分析例 Ⅲ，从如何分析判断医院内部的低效科室，用数据来说话，来实际演练一遍DEA（数据包络分析）
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