本文關(guān)鍵詞：大病保險補償模式的思考——基于天津市城鄉(xiāng)居民住院數(shù)據(jù)的實證分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》 2015年

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)保中的研究與應(yīng)用

陶惠  

【摘要】：隨著我國醫(yī)保覆蓋面不斷擴大,參保人數(shù)在不斷增加,醫(yī)保業(yè)務(wù)也愈加繁雜,為了提高醫(yī)保工作的效率,醫(yī)療保險信息系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用。醫(yī)保信息系統(tǒng)中存儲了大量的數(shù)據(jù)信息,但并未得到充分的分析和利用。為了進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)醫(yī)保數(shù)據(jù)中的潛在知識和有用信息,可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)保數(shù)據(jù)分析。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)醫(yī)保數(shù)據(jù)中有價值的信息,有助于醫(yī)保工作的實施及醫(yī)院的管理等。 目前,國內(nèi)外已有許多學(xué)者研究如何使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決醫(yī)保領(lǐng)域的問題,常見的有醫(yī)療費用預(yù)測、醫(yī)保欺詐檢測、醫(yī)�；鸸芾淼�。本文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對醫(yī)保數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,研究了頻繁轉(zhuǎn)診序列挖掘和大病保險影響因素分析的問題,內(nèi)容如下： 1)挖掘頻繁轉(zhuǎn)診序列,在更細(xì)粒度上研究患者在不同醫(yī)院間的轉(zhuǎn)診行為模式。首先抽取轉(zhuǎn)診序列集,然后用類Apriori算法挖掘頻繁轉(zhuǎn)診序列,針對類Apriori算法存在的不足,提出了兩點改進(jìn)措施。頻繁轉(zhuǎn)診序列挖掘?qū)嶒灡砻?改進(jìn)后的算法運行效率更高。通過對轉(zhuǎn)診序列挖掘結(jié)果進(jìn)行分析,提取有價值的信息,為醫(yī)院管理提供指導(dǎo)。 2)應(yīng)用C4.5決策樹分類算法分析大病保險的影響因素,研究大病患者的特征。首先針對數(shù)據(jù)本身的特點和存在的問題進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括特征抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)離散化和類別平衡化等。然后用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)生成決策樹,實驗得到的分類模型具有較高的分類性能。最后根據(jù)決策樹提供的信息,分析大病保險影響因素的重要性并抽取規(guī)則。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

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本文編號：112810