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科室运营分析之优势病种挖掘（矩阵树图）
原创 Hi您好 恒健知行 2025-10-09 00:00 安徽
当前的DRG/DIP改革，按病组（DRG）和病种分值（DIP）付费2.0版分组方案中，ADRG核心病组为409组、细分组为634组；DIP2.0版病种库包含国家核心病种目录9520组，其中保守治疗组3209组、手术操作组6311组，手术操作组中又分为仅包含"主要操作"的5211组和包含"主要操作+相关操 作"的1100组。
无论哪种方案，都会涉及成百上千种病种组合。具体到医院，医院涉及病种的统计工作是一件繁重的工作。
备注图片来源：《国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG) 分组与付费技术规范 》和《国家医疗保障按病种分值付费（DIP）技术规范》
1.矩阵树状图（Treemap）
矩阵树状图（Treemap）主要用于展示层级关系和数据占比。它通过嵌套的矩形区域表示数据，每个矩形的面积反映其在整体中的占比，面积越大，表示该数据的占比越高。
矩阵树状图的层级表达非常契合DRG/DIP的层层落组逻辑。如按照主要诊断、内/外科、合并症等条件逐层进行展示子层级的比例（按例数或费用等指标）。尤其是在面对成千上百组病种的统计场景中。
2.基于Deepseek的demo示例
（1）样例数据
我们采用前面公众号用到的病案数据病案数据.xlsx，由于数据结构，我们按照从“院区”–“科室”–“诊断”的层级进行矩阵树状图的制作，以患者例数表示矩阵树状图的格子大小，以病种费用作为颜色标识（可以用来识别大费用的病组）。
说明：Deepseek有字节限制，无法读取全部数据，只能做出demo级示例。
（2）提示词
请根据附件病案数据绘制一个矩阵树图，展示不同科室、诊断代码和住院费用之间的关系。
（3）图例效果
3.改进方向
要制作可用级的示例，我们可以使用deepseek生成一些软件代码来进行画图。比如我们用下面的提示词：
请根据附件病案数据绘制一个矩阵树图，展示不同科室、诊断代码和住院费用之间的关系。
上述提示词，deepseek会输出一段R语言代码（python等其他代码也是类似）：
熟悉R语言代码的朋友可以稍作调整，读取数据，进行绘图。这里选择shiny画图，可以形成交互式的效果，形如：
上述图例，矩阵树状图最大的左右矩形是样例数据的两个院区、然后院区逐步分成科室，科室内的矩形则代表了该科室内的病种（诊断）。而最小的矩阵大小代表了病种例数的多少，科室和院区病例数同样由其汇总病例数决定。同时，我们可以对住院费进行筛选，选择我们关注的费用区间，筛选出关注的病种。
系列文章：
运营分析方法之波士顿矩阵图—Deepseek帮忙还需要其他工具吗？
恒健知行
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