2019年，国家明确要求，需确保2020年DRG模拟运行。2020已过三分之一，要实现该目标，DRG试点城市及其医院需要做好哪些方面呢？
要做好DRG，有两个因素比较关键：一是数据质量，这里主要指病案首页数据。如果数据质量不好，所有分析都是无效的；二是分组器，DRG分组器的实现，明确了不同的医疗服务技术之间的差异，将医疗服务所涉及的工作量和资源消耗进行客观度量，满足可比性要求，极大地促进医保、医院双方效率提升。
“数据质量”算是我们老生常谈的话题了，今天，《DRG变量》就来谈谈“分组器”这个话题。
何为分组器？有什么作用？
DRG 付费需要一个既定的分组方案，基于分组方案完成 DRG 权重的设定，这个分组方案和权重通过计算机语言编译成软件程序，称作“DRG分组器”。
DRG分组器充分利用了疾病诊断智能适配结果，并结合病人的临床诊断、手术操作、临床路径、合并症与并发症及转归状态等因素，建立病例分组模型，将“临床特征相似性”和“资源消耗相近性”的病例进行合并，形成若干疾病诊断相关组。
具体来说，DRG分组器可帮助卫生行政部门、医疗机构、医疗保险经办机构等部门有效控制不合理医疗费用的上涨；激励并提高医疗质量，促进医疗技术的进步；促进医院建立健全成本核算体系，降低经营成本；有助于缓解医患矛盾；提高医保、医院双方效率；促进医院标准化管理和医院信息系统建设等。
国内分组器版本众多，困难重重
DRGs 是复杂而庞大的一整套系统，需要使用一套标准的疾病诊断及其分类、手术操作及其分类作为工具，制定出DRG分组方案，进而制定每个DRG组的相对权重 （RW），在实施支付前还需测定每个权重点数基础费率和一系列支付政策等 。
其中，DRG分组器为核心技术，在CHS－DRG没诞生之前，国内普遍使用的有北京版 BJ－DRG分组器、上海版SH－DRG分组器、全国版C－DRG分组器等。
国内主流的DRG分组器，无论是采用澳大利亚版AR－DRG为原型，进行本地化改造的北京DRG或者上海DRG分组器，还是基于国情研发的C－DRG分组器，研发过程耗费软件开发商和研究团队大量人力、物力和财力，加上医保付费与病案首页数据的挂钩，致使 DRG 分组器包含了巨大的商业利益。主流 DRG 分组器在严格控制下，处于完全保密的状态，具体的分组逻辑与规则并未对社会开放。
由于研发时间有限和后期软件厂商主动更新意愿不足，导致分组器本身在实际应用过程中仍有部分缺陷，部分病例进入了与实际诊疗过程不相符合的 DRG 组。部分省市病种的 RW 直接借用北京或上海病种的 RW 值，而未采用属地数据进行重新测算或校正。
全国医疗收费标准并不统一，各属地的同一病种诊疗水平不尽相同，致使平均住院日、患者费用、一级护理天数、死亡率等指标存在较大差异，北京或上海各 DRG组的RW值与属地病例的实际的诊疗投入存在了先天性的偏差。
转化澳大利亚的 AR－DRG 分组模型时，未综合考虑我国与澳大利亚在疾病治疗方法和疾病复杂程度上的差异。部分地区病种并未采用属地标准费用与社会平均费用的加权来确定病种的付费标准。此外，如病案首页数据的准确性、物价与医保政策的调整、DRG管理平台后续的开发问题仍时有发生。
上述现象的存在，致使各级医疗机构在利用病案首页数据进行医院管理时，常常存在一定困惑。医生及病案编码员在病案首页填报主要诊断、次要诊断、手术操作时，没有客观依据或字典可查，容易出现判断失误，从而导致最终入组偏差，进而影响了卫健委对医院的评价和医保费用的支付。
