【摘要】目的:探索精神科按疾病诊断相关分组(DRG)优化分组方案,为提升DRG工具在精神科医保付费的针对性、有效性提供支持。方法:依托京津冀精神卫生大数据平台,选取从2018—2019年北京安定医院符合DRG入组条件的住院患者数据进行回顾性研究。基于决策树模型构建优化分组方案,使用方差分析和秩和检验进行MDCT-DRG(DRG主要诊断大类精神科类别下的DRG组)组内、组间差异性比较,用总体方差减少系数(RIV)评估分组效能。结果:优化后精神科DRG组内一致性和组间异质性均有提高,分组效能较好。结论:精神科DRG分组方案可以采用决策树模型进行优化。在国家医保制度改革中,还应进一步研究精神科患者住院及对医疗资源消耗的特点和规律,制定适用于精神科的医保支付方式,更加有效发挥DRG在医保费用监测和绩效评价中的作用。