經濟學的機制設計（mechanism design）課堂入門，老師們一定會講授這個例子：
一位地主有兩畝田讓佃農耕作，一畝田在地主每天走路就看得到的範圍內，另外一畝田在數十里甚至數百里外的距離，平常地主非常不容易前去視察。現在有兩種收租方式：一種是每一個收成季節按收成結果的固定比例收租，一種是不論收成結果如何都收取一樣金額的租金。請問地主在這兩塊田地上，要分別用什麼樣的方式收租？如果你是這兩塊地上的佃農，你的行為分別會有什麼樣的改變？第一年之後，如果收租的方式沒有改變，佃農的行為在第二年之後還是一樣嗎？
這是一個很好的例子，來講述資訊不對稱下的品質檢驗可近性是如何影響人類的行為。
最近這陣子許多人為了衛服部健保署要推行第二階段DRGs論病計籌的政策而爭執不已，各方正反意見吵得不可開交。支持DRGs制度的朋友，大多是舉歐美其他國家實施DRGs的成果來做為佐證。撇開這樣的論述會有拿回溯性證據來佐證未來的時間軸盲點，也跳脫對DRGs制度內容的討論，先讓我們回到一個最根本的出發點：
為什麼需要DRGs？
從機制設計的角度來看，DRGs的存在前提，是在於在資訊不對稱以及品質檢驗困難的情形下，必須放棄此方利益最大化的企求，而改以定額的方式來獲取報酬。正如上述的例子當中，地主對遙遠的那塊田地，因為難以隨時到現場去探視作物生長情形，也無法檢驗遠方的佃農傳來關於氣候蟲害等等的消息是否正確，只好採用固定租金的方式收取報酬，而將收成波動的風險抵消在赴現場視察驗證所需的成本當中。
所以，回到DRGs存在的根本前提，完全不是在於醫療行為的論量計酬，而是在於保險給付者面對醫療行為的資訊不對稱缺乏即時品質檢驗的能力。
搞清楚這個問題核心，這件事情就可以迎刃而解。
台灣在全世界諸多實施健保體系的國家當中，有一個得天獨厚的絕對優勢，但是卻從來沒有被好好的整合運用。這個優勢是由三個部分所組成：單一健保給付者，完善的醫療資訊基礎建設，以及絕佳的醫療優質人力。
放眼世界，同時具有這三個條件的國家，真的是少之又少。單一健保給付者的意義在於單一健保資料庫，這是台灣醫療最大的寶藏。而且台灣的醫療資訊基礎建設優良，即便是診所等基層醫療，使用可連線電子病歷系統的比例遠高於多數其他國家。優質的醫療人力讓大部分的醫療行為都是立意良善而且符合先進醫療水準，真的需要被糾正改善的醫療行為實屬極少數。
這樣的背景，其實最有利於未來大數據時代的發展。也就是利用海量資料的運算，對存在於單一健保資料庫當中的醫療行為進行醫療行為模式的推估及預測，不只是為了對極少數不符合醫療常規的個案進行了解輔導與糾正，更是從這些疾病醫療行為模式與治療成效的推估預測當中激發出無限應用的未來，而這將是台灣的優質醫療體系與強大的資訊產業結合的絕佳契機。
但是這樣的發展模式，必須要建立在一個很辛苦的前提，就是原始資料的歸類與標籤。正確的原始資料才能成為有用的資訊，否則都只是垃圾資料而已。偏偏在過去健保實行的十幾年來，儘管健保資料庫儲存了全台灣健保體系下絕大部分醫療行為的記錄，但是由於健保法規與人工核刪制度的偏差，以及遲遲未能推行分類更詳細的第十版國際疾病分類（ICD10），使得健保資料庫當中的原始資料內含太多的謬誤。即便是日前健保署舉出過去實施DRGs第一階段的諸多改善數據，但是能提出多少關於這些數據當中的原始資料之間存在多少變異性，以及這些變異性與醫療處置之間的關聯，都是值得質疑的。以當前的健保資料庫作為醫療政策極健保措施調整的依據，就如同在一片漆黑當中照著精準度不足的導航來開車開飛機一樣的危險。而如何強化健保資料庫當中的資料品質，就必須藉著醫療資訊基礎架構的強化，原始資料與健保資料庫的直接連結，各項客觀細部疾病分類指標的導入資訊系統，以及臨床前台友善效率的操作介面來著手，這些都是台灣醫療界與資訊界可以攜手共進的大好契機。
或許看到這邊，有些人會問：既然如此，為什麼政府到現在還不是很積極的進行？
回到機制設計的這個觀點：當前的政府運作體制，是把這些事務丟給健保署去規劃實施。可是這就必須面對一個利益衝突的根本問題：
如果海量資料運算可以解決健保費用稽核的問題，甚至減少健保體系運作所需的行政稽核成本，那節省下來龐大的健保體系人事要擺在哪裡？
這就是為什麼我們一直主張，醫療政策的問題必須要提高至國家層次來論述，不是衛服部的事，更不是健保署的事。當衛服部與健保署並不是獨立第三方，而是這整個健保醫療體系下的利害關係者（stakeholder）時，交給衛服部核健保署來完全負責健保體系的規劃，是會高度存在賽局理論當中的道德風險（Moral Hazard）的。
要解開當前健保的諸多困局，真的不能只從醫療或是公共衛生的角度去看問題。換個角度從資訊流與機制設計的方向來解析，很多問題真的就一目了然豁然開朗了。
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