大数据病种分值付费（Diagnosis-Intervention Packet，DIP）是一种中国原创的支付方式。它是以大数据为基础，在汇集大量真实世界病例的基础上，按照“诊断+操作”的分组规则，对病例进行分组，并根据一定的结算规则进行医保付费。利用真实、全量数据客观还原病种的疾病特征及医疗行为，通过对疾病共性特征及个性变化规律的发现，较为客观的拟合成本、计算分值、结算付费，形成对医保支付方式改革的重要技术支撑。

DIP基本的分组路径和原理是根据真实的病例分组，基于疾病诊断类似、临床过程相近原则，根据疾病诊断分类及代码及手术操作分类与编码为标准，通过大数据聚类客观形成的组合，与临床的实际差异度小；同时DIP以全样本数据真实反映临床病种的变化，能随临床技术的发展形成动态响应，支撑医疗卫生行业及医院的发展。DIP的优势主要有以下两点：

1、DIP的分组结果更细，入组率更高。

DIP大数据的方法通过全样本数据的比对形成自然分组，并利用病例数临界值为中间数，将临界值之上的病种直接作为核心病种，共计1.4万余组，将临界值之下的DIP进行再次聚类形成综合病种，最大化满足临床病例的入组需要。DIP兼容临床病案数据，全样本数据入组率接近99%，减少未入组病例数量，降低未入组病例所带来的不确定风险，实现操作便捷与精细应用的平衡。

2、DIP疾病组内差异度更小。

DIP通过对海量数据中“疾病诊断”与“治疗方式”组合的穷举，发现疾病与治疗之间的内在规律与关联关系进行客观聚类，凝练共性特征形成DIP主目录，同时提取诊断、治疗、行为规范等的特异性特征建立辅助目录，其与主目录形成互补，对临床疾病的严重程度、并发症/合并症、医疗行为规范所发生的资源消耗进行校正，全样本平均组内变异系数0.6左右，使分组具有更高的稳定性，更加客观地体现疾病严重程度、治疗复杂程度、资源消耗水平和医疗服务成本的实际状况。