目的：旨在探讨DRG改革背景下的神经系统病组医保基金管理风险因素并构建预警模型，为医疗机构优化管理提供参考。方法：选取 2024年首都医科大学附属北京天坛医院 5615份病例，模拟对比《国家医疗保障疾病诊断相关分组（CHS-DRG）分组方案（1.1版）》与《按病组（DRG）付费分组方案（2.0版）》（以下简称《DRG2.0版》）中病例医保基金的补偿差异。运用 LASSO回归筛选变量，运用 logistic回归分析基金管理风险因素并构建 Nomogram预测模型。结果：《DRG2.0版》的实施使基金管理风险病例占比从23.47%上升至25.16%，整体结余率从14.97%回调至12.57%。logistic回归分析显示，年龄、医保类型、入院方式、查尔森合并症指数等是基金风险管理的显著影响因素（P＜0.05），而使用集采耗材具有保护性作用。构建模型的曲线下面积达0.827，具备一定预测性能。高风险管理组合分析表明，职工医保、急诊入院、未使用集采耗材以及非手术治疗的病例是基金支付管理的重点。结论：《DRG2.0版》的调整减少了病例间的超支结余偏差，医疗机构需强化自身管理、优化流程实践，重点关注医保基金管理精细化。