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計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘城鎮(zhèn)居民大病保險(xiǎn)中的應(yīng)用分析

2017-11-07 20:36:03劉丹
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2017年21期
關(guān)鍵詞:城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘

劉丹

摘 要:目的 通過對(duì)城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險(xiǎn)報(bào)銷費(fèi)用與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合,綜合分析筆者所在醫(yī)院大病費(fèi)用的構(gòu)成及依賴關(guān)系,為進(jìn)一步改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量提供理論依據(jù)。方法 采用數(shù)據(jù)基本計(jì)算方法和決策樹模型構(gòu)建,探索醫(yī)療費(fèi)用相關(guān)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)間依賴關(guān)系。結(jié)果 報(bào)銷大病居民為9073人,住院10368人次,總計(jì)報(bào)銷12135人次,醫(yī)療總費(fèi)用為17842.82萬元,基本保險(xiǎn)報(bào)銷9536.62萬元,占53.45%;心腦血管疾病和惡性腫瘤成為報(bào)銷的主體,分別為16.09%和14.51%;對(duì)醫(yī)療費(fèi)用影響最大的是醫(yī)療類型,其次為疾病種類,最不明顯的是性別。結(jié)論 慢性病是該院大病報(bào)銷的主要病種,醫(yī)療類別是重要的影響醫(yī)療費(fèi)用的因素,完善慢性病就診流程,是解決醫(yī)療費(fèi)用的重要措施之一。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘 城鎮(zhèn)居民 醫(yī)療保險(xiǎn)

中圖分類號(hào):TP27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2017)07(c)-0128-02

隨著我國醫(yī)療保險(xiǎn)體制的不斷完善和醫(yī)療保險(xiǎn)范圍的不斷擴(kuò)大,城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)與城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險(xiǎn)已經(jīng)基本覆蓋。而基本醫(yī)療保險(xiǎn)針對(duì)大病風(fēng)險(xiǎn)依然存在,衛(wèi)生部國家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查顯示[1]:住院患者中,由于經(jīng)濟(jì)困難或者費(fèi)用太高而要求出院的患者占有比例高達(dá)36.8%,其中大病患者是此人群的主要群體[2]。數(shù)據(jù)挖掘是從不完全大量的,或者模糊、隨機(jī)的數(shù)據(jù)庫中,應(yīng)用分析工具,在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系并建立模型,挖掘潛在有用信息的過程[3]。本研究利用計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的理論方法,對(duì)醫(yī)療保險(xiǎn)中大病保險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,收到很好效果,現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 樣本和數(shù)據(jù)的選擇

本研究選取本院2014年1月至2016年12月的城鎮(zhèn)居民數(shù)據(jù)庫作為研究數(shù)據(jù)對(duì)象,主要包括:重大疾病住院記錄報(bào)銷記錄和門診隨訪報(bào)銷記錄兩部分,具體為患者基本信息數(shù)據(jù)庫,包括性別、年齡、醫(yī)保報(bào)銷種類等數(shù)據(jù);反應(yīng)疾病類型和醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù)庫,和醫(yī)療服務(wù)費(fèi)用補(bǔ)償數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)來源于該院醫(yī)??啤?/p>

1.2 方法

1.2.1 數(shù)據(jù)清洗方法

運(yùn)用計(jì)算機(jī)篩選功能,將全部數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,在17152條數(shù)據(jù)中,篩選出1053條重復(fù)信息,核實(shí)剩余信息,篩選數(shù)據(jù)的異常值或者空項(xiàng),將無法核實(shí)的信息進(jìn)行刪除,刪除信息3964條信息,本次研究有效信息為12135條。將有效信息進(jìn)行歸類整理,采用國際分類標(biāo)準(zhǔn)ICD-10進(jìn)行分類,取其前三位有效代碼。

1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘工具

本研究選取Excel 2010和SPSS 22.0兩種軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析,通過Excel 2010的SQL Server的程序完成數(shù)據(jù)挖掘的基本計(jì)算,將整理完善的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 22.0中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次計(jì)算。

1.2.3 數(shù)據(jù)分析方法

(1)數(shù)據(jù)基本算法:計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等數(shù)據(jù)并分析其數(shù)據(jù)分布情況,利用數(shù)據(jù)透視表法分析匯總值,通過數(shù)據(jù)列表的方式對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多重比較。從眾多數(shù)據(jù)中,找到數(shù)據(jù)可能存在的關(guān)系或者數(shù)據(jù)異常情況等[4]。

(2)決策樹:結(jié)合Excel 2010和SPSS 22.0軟件,采用寬度優(yōu)先策略和預(yù)排序的方式,從無序、雜亂無規(guī)則的數(shù)據(jù)中推理出分類規(guī)則,從而得到?jīng)Q策樹的表現(xiàn)方式,可用于對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的識(shí)別,并針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過決策樹數(shù)據(jù)集中屬性進(jìn)行測(cè)試,從決策樹的根節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)的路徑實(shí)現(xiàn)類別預(yù)測(cè)。

2 結(jié)果

2.1 基本資料

本次數(shù)據(jù)分析顯示,報(bào)銷大病居民為9073人,住院10368人次,共報(bào)銷12135人次,男性4384人,女性4689人,成年人4274人,占84.25%。醫(yī)療總費(fèi)用為17842.82萬元,基本保險(xiǎn)報(bào)銷9536.62萬元,占53.45%,商業(yè)保險(xiǎn)報(bào)銷3082.05萬元,占17.27%,患者個(gè)人支付5224.15萬元,占29.28%。

2.2 疾病類型

按照?qǐng)?bào)銷次數(shù)和人數(shù)比較分析發(fā)現(xiàn),本醫(yī)院報(bào)銷最主要的是以慢性病為主,其中心腦血管疾病和惡性腫瘤成為報(bào)銷的主體(見表1)。

2.3 醫(yī)療費(fèi)用的影響因素

本研究通過結(jié)合一般資料調(diào)查,共計(jì)篩選出5個(gè)類別的因素與醫(yī)療費(fèi)用具有關(guān)聯(lián),通過決策樹模型預(yù)測(cè)各屬性之間的依賴關(guān)系,按照依賴關(guān)系的大小,對(duì)醫(yī)療費(fèi)用影響最大的是醫(yī)療類型,其次為疾病種類,最不明顯的是性別(見圖1)。

根據(jù)上述排序,以醫(yī)療類別為節(jié)點(diǎn)對(duì)決策樹進(jìn)行進(jìn)一步分析,醫(yī)療費(fèi)用被自行分為5個(gè)區(qū)間,即為<6093元;6093~23085元;23085~45931元;45931~79525元;≥79525元,根據(jù)決策樹模型,在門診診療中,有99.41%的醫(yī)療費(fèi)用小于6093區(qū)間,超過本區(qū)間的基本以慢性腎病為主,占0.42%;在住院診療中,以6093~23085元區(qū)間最多,占73.18%。在疾病種類分析中,占用費(fèi)用最高的疾病為慢性缺血性心臟病,其次為慢性腎病,說明此兩種疾病是大病費(fèi)用最高的病種,而在所以關(guān)系屬性之中,都與住院時(shí)間具有重要關(guān)系,精神類疾病、惡性腫瘤、慢性腎病診療時(shí)間均較長,普遍超過12d,而住院時(shí)間的增加,也直接導(dǎo)致了醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)費(fèi)用上漲。

3 討論

本次研究發(fā)現(xiàn),醫(yī)療總費(fèi)用為17842.82萬元,基本保險(xiǎn)(包括城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)和城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn))報(bào)銷9536.62萬元,占53.45%,商業(yè)保險(xiǎn)報(bào)銷3082.05萬元,占17.27%,患者個(gè)人支付5224.15萬元,占29.28%。雖然基本保險(xiǎn)仍然占較高比例,但是個(gè)人支出部分仍然較高,近30%的比例通過個(gè)人支付完成,這在一定程度上增加了個(gè)人醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用的支出。

在病種方面分析發(fā)現(xiàn),慢性病依然是該院就診的主體病種,前幾位均屬于慢性病范疇,而在大病風(fēng)險(xiǎn)上,排名靠前的為腦卒中和慢性缺血性心臟病,惡性腫瘤也呈較快增長趨勢(shì),而且惡性腫瘤也是造成高額醫(yī)療費(fèi)用的主要部分,即為研究發(fā)現(xiàn)[5],惡性腫瘤的居民自付比例在18.36~21.09%之間,而在該院的自付比例高于這個(gè)范圍,說明在惡性腫瘤的治療過程中,注重醫(yī)保政策的解讀,規(guī)范診療慢性病的制度,合理應(yīng)用恰當(dāng)治療方案,有助于提高報(bào)銷比例,從而減輕患者疾病負(fù)擔(dān)。

通過計(jì)算機(jī)輔助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),發(fā)現(xiàn)在該院醫(yī)療費(fèi)用依賴程度最高的為醫(yī)療類型,門診相對(duì)費(fèi)用較低,而住院患者費(fèi)用較高,這也屬于正常診療規(guī)范范疇。疾病的類型和住院時(shí)間均是醫(yī)療費(fèi)用依賴較高的項(xiàng)目。值得一提的是本次決策樹模型是應(yīng)用綜合評(píng)價(jià)離群點(diǎn)完成的,在普通的模型中,離群點(diǎn)屬于異常值范疇,往往是要剔除的,而在醫(yī)保費(fèi)用中,由于疾病狀況、病情的輕重、住院時(shí)長等因素的影響[6],離群點(diǎn)也是具有重要意義的,因此在后期決策樹模型的準(zhǔn)確性驗(yàn)證方面,得到了比較好的效果,也因此證實(shí)了醫(yī)療費(fèi)用的真實(shí)依賴關(guān)系。

綜上所述,慢性病是該院大病報(bào)銷的主要病種,醫(yī)療類別是重要的影響醫(yī)療費(fèi)用的因素,完善慢性病就診流程,是解決醫(yī)療費(fèi)用的重要措施之一。

參考文獻(xiàn)

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[2] 吳群紅,李葉,徐玲,等.醫(yī)療保險(xiǎn)制度對(duì)降低我國居民災(zāi)難性支出的效果分析[J].中國衛(wèi)生政策研究,2012(9): 62-66.

[3] 王麗珍,周麗華,陳紅梅,等.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘原理及應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2008.

[4] 霍繼合.基于web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2005.

[5] 孫冬悅,孫紐云,房珊杉,等.大病醫(yī)療保障制度的國際經(jīng)驗(yàn)及啟示[J].中國衛(wèi)生政策研究,2013(1):13-20.

[6] 張宗久,周軍,梁銘會(huì),等.推進(jìn)我國大病保障制度建設(shè)工作的思考與設(shè)想[J].中國衛(wèi)生政策研究,2013(1):6-10.endprint

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