从近期的留言来看，很对小伙伴对DRG付费中的那些黑话（术语）表示不解。笔者由于一心扑在工作上，时间有限，遂在此作统一答复。
一、RW（Relative Weight，相对权重）
从名字可以看出，这是一个相对值。那么，它是谁除以谁得出来的相对值呢？
DRG在测算付费标准时，会使用历史数据（通常为前三年数据）计算出两个重要指标，一个是所有患者的平均住院费用，一个是每个DRG组中所有患者的平均住院费用。我们知道，目前国家层面分了618个DRG组，也就是说要计算出618个组各自的平均费用。而相对权重就等于各DRG组的平均费用除以所有患者的平均费用。
假设，经过计算，所有患者的平均住院费用为10000元，DRG组1和组2的平均住院费用分别为15000元和8000元，那么DRG组1和组2的相对权重，即RW就分别为1.5和0.8。
通过计算公式可以看出，平均费用越高的DRG组RW越大。可见，RW代表了各DRG组的资源消耗大小，也在一定程度上反映了各DRG组的治疗难度。
二、总权重
顾名思义，总权重就是把所有患者的权重加在一起。
比如，某医院一年出院了3个病人，两个属于DRG组1，一个属于DRG组2，那么，该医院一年的总权重就是1.5+1.5+0.8=3.8。可见，总权重反映了医院提供的医疗服务总量。总权重越大，说明医院提供的服务越多，在医保分钱时理应分到的就越多。
三、CMI（Case-Mix Index，病例组合指数）
这个指标是小伙伴们询问较多的，其实问题主要出在翻译上，如果翻译成“例均权重”就好理解了。
以上面那家医院为例，一年出院了3个病人，医院为社会提供的医疗服务总量也就是总权重为3.8，那么例均权重CMI就是3.8除以3等于1点多。可见，CMI越大，说明每个出院病人的平均权重越高，整体治疗难度越大，医院水平越高。
四、高倍率
高倍率病例即费用过高病例，不同省市标准不同，我市将住院费用在DRG组平均费用3倍以上的病例称为高倍率病例。
比如，某DRG组平均费用为1万元，一名出院病人根据其诊断和手术操作被分入了该DRG组，但其住院费用超过了3万元，就会被标记为高倍率病例。
导致出现高倍率病例的原因很多。一种是入错了组，比如本该进入3万元组的，但由于主要诊断选择错误、其他诊断或手术操作漏填等原因误入了1万元组（需修改医保结算清单）；一种是患者住院期间出现了操作并发症，因处理并发症导致了较高的医疗消耗（这种情况医保不予补偿，因其入院病情为4并且可以避免）；还有一种是故意高倍率，某些对医保规则吃得很透的编码员，比如说我，可能会故意高码低编，人为造成高倍率病例，企图诱导医保按项目付费。
五、低倍率
低倍率病例即费用过低病例，不同省市标准不同，我市将住院费用在DRG组平均费用50%以下的病例称为低倍率病例。
比如，某DRG组平均费用为1万元，一名出院病人根据其诊断和手术操作被分入了该DRG组，但其住院费用低于5千元，就会被标记为低倍率病例。
导致出现低倍率病例的原因很多。一种是入错了组，比如本该进入5千元组的，但由于主要诊断选择错误、其他诊断多填等原因误入了1万元组（需修改医保结算清单）；一种是患者未完成整个诊疗过程，自动出院；还有一种是故意高套编码，但由于自身素养不够，套得太高，误入低倍率组。
六、QY病例（歧义病例）
这个也是提问较多的问题之一。其实问题的症结就在于小伙伴们习惯用正常人的智商看待入组。
要理解QY病例，你只需要理解目前最热门的两个词汇就行了。一个是大数据，一个是人工智能。DRG不就是大数据和人工智能在医保付费领域的应用么。
大数据=数据很大，仅此而已
人工智能=没有智能
记住以上两点，你就能提前判断什么样的病例会被列为QY病例了。
例如有一份病历：
主要诊断：心功能不全
主要手术和操作：胸腔闭式引流术
看了这份病历，你会产生什么联想？患者由于心衰产生了胸腔积液，然后做了个胸腔闭式引流？
你看，你又习惯性使用常人的思维了。现在，把自己想象成下图两位公子，再去重温这份病历：我去，患者明明是心血管疾病，怎么给人家做了个呼吸系统的操作，这明显不对啊！
这种情况，我们要么把主要诊断改成胸腔积液，要么把操作删掉，这样，聪明的分组器就不会觉得有歧义了。
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