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數據挖掘技術在醫保中的研究

[摘要]該文從數據挖掘技術的概念、數據挖掘技術在醫保管理平臺中的應用以及其在醫療保險費用控制中的作用3個方面分析,以期能夠為促進醫保業務的良性發展獻策獻力。

[關鍵詞]醫療保險;數據挖掘技術;大數據

1數據挖掘技術

數據挖掘技術是一種數據處理技術,它從大量不完整和模糊的隨機數據中提取可能有用的信息[1]。在挖掘數據時,需要選擇適當的分析工具,對數據倉庫中的數據信息使用統計學方法(如決策樹、模糊集、遺傳算法等)加以分析,并導出有用的數據信息。數據挖掘通常需要八個步驟,包括信息收集,數據集成,數據縮減,數據清理,數據轉換,數據挖掘實施,模式評估和知識表示。在重復的數據挖掘循環過程中,若是有一步未能實現預期的目標,那么需要返回到其一步驟,重新調整,再次分析。這八個步驟并不是在每項數據挖掘工作中都要用到。例如,如果作業中沒有多個數據源,則可以省略數據集成步驟。

2醫療保險

醫療保險已成為中國社會保障體系的重要組成部分,也成為降低居民醫療費用的重要途徑。醫療保險的大力發展,有著極大的意義。①廣大居民的醫療服務需求更容易得到滿足。隨著社會的發展,廣大居民越來越享受更優質、更高效的醫療服務。尤其是隨著我國老齡化趨勢的加快,這種需求越來越旺盛。但高昂的醫療費用支出會使患者和家庭在一定程度上“因病致貧,因病返貧”。不過,通過全面的醫療保險,大多數居民享受醫療援助服務所需的經濟成本可以降到最低。為了最大限度地為廣大居民創造良好醫療服務條件,首先要做的便是提高我國醫保的覆蓋率。因此,積極開展中國醫療保險制度改革是未來中國居民幸福指數提高的主要途徑。②大力推進醫療保險制度建設是實現我國社會穩定發展的主要手段。長期以來,由于我國醫療資源發展不平衡,“看病難,看病貴”是困擾廣大居民的一大難題。通過全面的醫療保險制度,與醫療和治療有關的費用可以有效分攤。客觀上有利于提高廣大居民求醫的積極性,避免因延誤治療而給患者及其家屬造成更大的負擔和創傷。因此,從這個角度看,中國的醫療保險是促進社會長期穩定和諧發展的一個重要思路。從中央政府到地方政府,只有系統性推進醫保體系的建設才能更好地支持社會現代化和和諧發展。隨著現代計算機技術的不斷發展,在未來社會醫療保險發展的過程中,如何利用不斷提高的技術水平,促進醫保在報銷上更加的便捷,逐步推廣國家醫療保險報銷統一制度,最大限度地為廣大醫療保險用戶提供便利,也是未來醫療保險領域研究的主要方向。

3在醫保管理平臺中的應用

3.1應用背景

隨著信息技術的飛速發展,醫院的信息化建設不斷加強,信息化管理水平有了明顯提高。但許多醫院醫療保險業務并沒有采用統一的醫療保險管理制度。繁多的系統形式使得醫保數據信息量龐雜且分散[2]。傳統的關系型數據庫在醫保的信息化管理中的局限性日益明顯。它只能對數據進行簡單的查詢和分析,難以在目前大量分散的醫保信息中深層次提取有效數據。無法對醫院的決策工作進行有效的指導和分析。此外,繁雜多樣的醫保管理系統,對醫保數據的統計分析差異較大,有些數據自相矛盾,也嚴重制約了決策的開展。

3.2數據挖掘技術的應用

數據挖掘技術能夠對數據進行高效的采集處理、整合分析,最終預測,挖掘出更具有價值的信息,進而幫助醫院管理者快速準確地獲得所需決策信息[3]。①可以以關聯的方式集中管理醫院現有的數據。并據此建立詳盡完善的醫保信息數據庫。②以該醫保資源庫為基礎,對數據挖掘技術進行有效利用,將更高層次的數據分析提供給醫院工作人員,幫助醫院進一步加強保險管理平臺的完善,利用管理平臺,一層層地展示出藥占比、費用使用情況、人員來源等情況和指標等醫保管理部門所關心的信息數據,從而更好地支持醫保管理部門的政策制定和管理評估。

3.3應用效果分析

通過建立醫療保險信息數據倉庫,醫院利用數據挖掘技術挖掘數據的內在聯系,并據此搭建醫院保險管理平臺,為醫院提供更高層次的數據分析和決策,為醫療保險奠定管理基礎[4]。醫院管理人員通過分析各類被保險人的門診費用,疾病種類,患者來源等信息,及時發現問題,解決問題,優化門診以及住院治療過程進行優化,并及時制定相關管理計劃,對各項保險指標實施更加合理的管理和控制。以門診醫療保險為例,醫療保險管理部門每個月都高度重視醫療保險費用情況。在數據挖掘技術提供的數據表格中,同時可以清楚地看到各院系醫療保險費用在院外門診的使用情況,并能夠與以前的數據進行比較。通過進一步對數據信息進行整合處理,可以將不同時期的增長率和各類詳細信息進行計算和分析。如果想了解更多關于部門費用細節,就醫人數,藥品比例等信息,可以進一步點擊部門名稱以查詢部門使用情況。如果想了解該部門所有醫患信息、藥品比例,或者項目是否超標以及超標詳細情況等,都可以通過點擊相應要素進一步查詢。例如,根據上個月某部門門診平均費用的使用情況,可以提前調整下月指標,以確保醫院醫療保險的年費用達到預期目標。

4醫療保險費用控制中的作用

4.1應用背景

近年來,中國的社會福利制度日益完善,醫療保險范圍不斷擴大。但我國人口基數很大,人口數量增長快,醫療保險的服務壓力日益增加。為了讓更多的人充分享受有限的醫療保險資金,地方政府醫療保險機構建立了嚴格的醫療保險體系。經過對醫療保險信息的嚴格審查后,醫療費用按照國家規定返還醫院。但是,日益提高的醫療保險患者比例給醫院帶來了更大的壓力。為醫療保險的管理帶來了不小的困難。如何合理地對醫療保險進行控制,減輕患者負擔,降低醫院的墊支壓力,是促進醫療保險取得進一步發展所必須解決的問題[5]。數據挖掘技術的使用解決了這一燃眉之急。數據挖掘技術,可以對醫院的的信息系統、醫療保險返還的數據進行整合并采取關聯性分析,將返還的醫療保險費用按照科室進行拆分,然后由科室對醫保費用進行核算與預估,若有異常情況,則可以通過模型鉆取分析發現,對醫療管理與經濟核算水平的提高有著積極意義,同時也為醫療保險費用控制中數據挖掘的應用作了有效的嘗試。

4.2數據挖掘技術在醫保費用控制中所起作用

數據挖掘技術中的算法分析醫療保險患者到醫院就醫的費用,挖掘有利于醫院對醫療保險進行管理的數據信息。數據挖掘技術分析具有信息和智能的特點。利用數據挖掘技術對醫院的患者信息進行分析,得到不同人口學特征的患者各項目次均費用的中位數數據。在這一數據表格中,可以很清楚地看到不同的性別、年齡、住院時間長短等不同情況下醫療費用情況,以及患者就醫時職工醫保及居民醫保的使用情況。通過數據挖掘技術的分析得到詳細而清晰的費用報告,可以減少醫療保險管理人員的大量計算,有利于提高工作效率和數據準確性,及時分析發生異常情況并追查原因,有利于醫院加強對醫療保險患者看病就醫的規范管理[6]。

4.3醫保費用控制中需要分析的信息

①醫院,主要是借助數據挖掘技術對醫院月度、年度的醫療保險費用進行分析;②科室,以科室月度或年度時間為依據進行信息分析,分析截取時間段內醫療保險患者的費用情況。③患者,包括患者的醫保費用和超出限額的部分。④藥物,主要是醫療保險患者的藥物清單和醫療過程中使用藥物。⑤醫療保險范圍內的檢查項目,患者檢查項目。⑥單一疾病,主要分析患者的患病類型。這些龐大而又復雜的信息通過數據挖掘技術可以很快地給出分析結果,為醫院醫療保險的管理創造了很大的便利[7]。數據挖掘技術在醫療保險中的應用,可以對醫院的醫保信息化系統進行升級完善,提高醫保的管理效率[8]。其精準的數據分析有利于深化醫院醫保的精細化管理,幫助醫院實現醫保穩定健康持續發展。

[參考文獻]

[1]李璟,胡立勇,肖鷗,等.數據挖掘技術在醫保管理平臺中的應用[J].中國數字醫學,2016,11(5):79-80.

[2]彭雯君.數據挖掘技術對醫療保險費用控制中的作用解析[J].現代經濟信息,2016(24):371.

[3]廖亮.數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[J].中國科技信息,2016(11):54.

[4]趙青.醫療保險信息系統的數據倉庫與數據挖掘初探[J].人力資源管理,2018(3):9-10.

[5]張慶濤.加強醫保信息化建設深化醫院醫保精細化管理[J].中國衛生產業,2016,13(5):4-6.

[6]劉丹.計算機數據挖掘城鎮居民大病保險中的應用分析[J].科技創新導報,2017(21):128-129.

[7]李怡.數據挖掘技術及應用[J].科技資訊,2017,15(24):21-22.

[8]張海燕.新形勢下醫院醫保的精細化管理[J].中國衛生產業,2016,13(15):16-18.

作者:歐慧 李韜 單位:贛南醫學院第一附屬醫院財務科

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