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简单地说，DRG/DIP就是确定是什么病，然后医保按病种付费。当然，这只是最简化的说法，实际上，还需要考虑地区总费用、地区医疗服务总量等。DRG点数法与DIP在方法学上相似，实行DRG/DIP支付方式改革的地区，医院通过医疗服务获取点数/分值，然后医保局根据本年度的医院总点数/分值、点值等数据，给医院结算相应的医保资金，类似一种“工分制”。即病种点值(单价)医保基金用于DRG/DIP支付的费用(总费用)/该区域所有医院的总分值(服务量)。

如果地区医保资金下降，地区医疗服务总分值升高，也就是说分母变大，病种点值就会下降。这就会导致所谓的DRG/DIP点数法点值贬值现象。知名医管专家仲崇海在自己文章里所举的一所乡镇卫生院的案例：“去年DIP点值一分还能值9元，今年就变成了6元。”这就形成医院虽然不断控费、工作量更大，但收入却减少的怪圈。

某种程度上，DRG就是算法。说到算法，自从那篇《困在系统里》之后，社会对算法似乎有了一种莫名的反感。算法驱使骑手更快，而系统发现骑手可以更快后，又会提高标准。某种程度上，医生也面临类似的困境。知乎上有医生吐槽：DRG最令人窒息的一点是18新利在线，根据当地前几年某病种治疗花费加权平均得出今年的该病种报销花费后，各医院想尽量合理或不合理的手段将费用减下来以保证利润生存时，明年该病种报销比例又降低了。

当下，随着计算机、大数据、人工智能的出现，人类从浩瀚数据中发现蛛丝马迹的能力有了质的飞跃。对于医生、医疗机构的行为，也可以不需简化，直接把握海量数据。更直接地说，在人工智能、大数据的介入下，哪怕没有任何模型去简化、无需简化为点数，从医生的每一个医疗行为，基本可以判断医生是否在滥用医保。所以，现在完全可以在DRG的基础上，进行方法论的根本创新，让模型、点数消失于无形，让医生不必再去算各种点数，只需一心一意对病人好，系统自然可以得到正确的结论。在这个基础上，就可以把医生的医疗劳动和医疗费用脱钩，不再让医生不公平地承担多出来的费用。

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