大数据时代的医保管理带给我们的思考
大数据分析在医保管理中的应用
大数据分析在医保管理中的应用随着数字化时代的来临，大数据分析逐渐被应用到各个领域中。
其中，医保管理也是其中一个重要的应用领域。
通过大数据分析，医保管理可以更加精准地对医保方案进行制定和优化，提高医保管理的效率和质量。
一、大数据分析在医保管理中的优势1.提高效率和质量通过对医疗数据进行分析，可以快速获取大量的信息，从而更快地制定医保方案和管理政策。
同时，大数据分析可以发现医疗工作中的数据异常和错误，及时进行修正和规范化，从而提高医保管理的质量和效率。
2.降低医保费用通过对医保数据的分析，可以发现医疗服务的供需状况，从而制定更加科学合理的医保政策。
同时，大数据分析可以通过对医疗服务的质量和效果进行评估，从而消除低效、低质的服务和项目，减少不必要的医保费用支出。
3.优化医保管理通过对医疗数据进行分析，可以发现医疗服务和患者需求的变化和趋势，进而调整医保策略和管理方式，实现医保管理的不断优化和创新。
二、大数据分析在医保管理中的应用1.医保方案的制定通过对医疗数据的分析，可以了解患者的种类、诊断和治疗情况，从而制定更科学合理的医保方案。
例如，针对慢性病患者的医保方案可以通过对历年数据的分析和对患者生活习惯的了解来制定，包括对应的治疗方案和管理措施，从而更好地维护患者的健康。
2.医疗服务的监控和评估通过对医疗数据的分析，可以评估医疗服务的质量和效果，从而规范医疗过程和管理方式。
例如，对不同医院之间的服务效率和质量进行比较，进而促进医院治理和管理水平的提高。
3.医疗资源的管理和优化通过对患者就诊数据进行分析，可以发现医院资源的利用率和合理分配的问题，从而调整医院资源的配置和优化服务流程。
例如，对医院科室的利用率进行统计和分析，从而合理安排科室人员和医疗设备，降低医疗成本和提高效率。
三、大数据分析在医保管理中的挑战和对策1.数据安全和隐私保护医疗数据是敏感数据，对于医保管理者来说，保障患者数据的安全和隐私非常重要。
大数据分析在医保管理中的应用
大数据分析在医保管理中的应用
近年来，随着医疗技术的不断发展和人们健康意识的提高，医疗保险也成为人们关注
的热点。
随着医保管理的不断完善，大数据分析在医保管理中的应用也逐渐引起人们的重视。
大数据分析在医保管理中的应用可以提高医疗保险的精确性和效率。
传统的医保管理
通常是手工记录、整理和分析，存在信息不准确、效率低下等问题。
而大数据分析可以通
过整合和分析大量的医疗数据，提供更为准确和全面的医疗保险信息。
通过对大数据的分析，可以发现和预测人群的健康状况、医疗需求等，从而优化医保管理的策略和政策。
大数据分析在医保管理中的应用可以帮助发现医疗欺诈行为。
医疗欺诈是医保管理中
的一个严重问题，不仅浪费了医疗资源，还影响了正常的医疗保险运行。
通过对大数据的
分析，可以识别异常的医疗行为和不合理的医疗费用，从而及时发现和查处医疗欺诈行为。
大数据分析还可以建立医疗欺诈模型，预测医疗欺诈的可能性，提高医保管理部门的识别
和预防能力。
大数据分析在医保管理中的应用还可以提供个性化的医疗保险服务。
通过对个体的医
疗数据、健康状况等进行分析，可以为个体提供更适合的医疗保险方案和服务。
这样不仅
可以提高个体的医疗保险满意度，还可以优化医疗保险的风险管理和费用控制。
大数据分析在医保管理中的应用可以提高医疗保险的精确性、效率和个性化，同时还
可以识别和预防医疗欺诈行为，优化医保费用的控制和管理效果。
随着技术的不断发展和
数据的不断积累，相信大数据分析在医保管理中的应用将会发挥越来越重要的作用，为人
们提供更好的医疗服务和医疗保险保障。
大数据分析在医保管理中的应用
大数据分析在医保管理中的应用一、大数据分析在医保管理中的意义大数据分析是指通过对海量数据的收集、存储、处理和分析来挖掘潜在的信息和价值。
在医保管理中，大数据分析可以帮助医护人员更好地理解和应对患者的医疗需求，提高医疗服务的质量和效率，降低医疗成本，增强医疗安全性，优化医保政策，提升医保管理的效果和水平。
大数据分析可以帮助医护人员更好地了解患者的疾病风险和健康状况。
通过对患者的健康档案、病历、检查报告、服药记录等数据进行收集和分析，可以建立患者的健康档案和电子病历，从而更好地了解患者的健康状况和疾病风险，为医疗决策提供科学的依据。
大数据分析可以帮助医护人员优化医疗服务流程和提高医疗服务质量。
通过对医院的就诊数据、手术数据、住院数据等进行分析，可以发现医疗服务流程中存在的问题和瓶颈，优化医疗服务流程，提高医疗服务质量，降低医疗事故和差错的发生率，提升医疗安全性。
大数据分析可以帮助医保管理部门优化医保政策和提高医保管理效果。
通过对医保数据、医疗费用数据、医疗服务数据等进行分析，可以发现医疗资源的浪费和滥用现象，优化医保政策，提高医保管理效果，降低医保费用支出，解决医疗资源的不均衡分布和利用效率低下的问题。
大数据分析可以帮助医护人员预测和预防患者的疾病发生和发展趋势。
通过对患者的病史数据、检查数据、化验数据等进行分析，可以建立患者的疾病模型和风险评估模型，预测患者的疾病发生和发展趋势，制定个性化的预防和康复方案，降低患者的疾病风险，提高患者的健康水平。
二、大数据分析在医保管理中的具体应用大数据分析在医保管理中的具体应用主要包括医疗数据分析、医保费用分析、医疗资源分配分析、医保政策分析、医疗风险评估等方面。
医疗数据分析是大数据分析在医保管理中的一个重要应用领域。
医疗数据分析主要包括患者的病史数据、检查数据、诊断数据、治疗数据等方面的分析。
通过对患者的医疗数据进行收集和分析，可以挖掘患者的疾病风险和健康状况，为医疗决策提供科学的依据，制定个性化的治疗和康复方案。
大数据对医疗保险业务的影响与创新
大数据对医疗保险业务的影响与创新随着信息技术的迅速发展和大数据时代的到来，大数据在各个领域的应用变得愈发广泛，其中医疗保险业务也不例外。
大数据的应用为医疗保险业务带来了巨大的影响和创新，为保险公司和顾客带来了更好的体验和价值。
首先，大数据为医疗保险业务提供了更准确的风险评估能力。
在传统的医疗保险中，公司只能根据顾客的年龄、性别、职业等基本信息进行风险评估，这样的评估结果并不具备精确度。
而有了大数据的应用，公司可以借助海量的医疗数据来评估顾客的健康状况，如医疗记录、健康监测数据等。
通过对这些数据的综合分析，保险公司可以更加准确地评估顾客的风险水平，从而制定更合理的保险方案和费率，减少因风险评估不准确而带来的损失。
其次，大数据为医疗保险业务提供了更快捷的理赔处理能力。
在传统的医疗保险理赔中，顾客首先需要提供大量的纸质材料和医疗报告，然后等待保险公司的审核和理赔进程。
这个过程需要消耗大量的时间和人力资源，并且容易出现理赔结果不准确的情况。
而有了大数据的应用，顾客可以将医疗记录、检查报告等电子化，并上传到保险公司的平台。
保险公司可以快速对这些电子数据进行分析，准确判断理赔的合理性，并及时进行处理。
这样不仅提高了理赔的效率，也减少了理赔过程中可能出现的错误和纠纷。
此外，大数据还为医疗保险业务带来了更精准的定制化服务。
在传统的医疗保险中，往往通过制定一些标准保险产品来满足大多数人的需求，在保险责任和保费上存在一定的通用性。
然而，每个人的健康状况和需求都各不相同，标准化的保险产品往往无法完全符合个体的需求。
有了大数据的应用，保险公司可以通过分析顾客的健康数据，为顾客量身打造符合其需求的保险产品。
比如，可以根据顾客的健康数据制定特殊的保险责任范围和保费，以满足不同顾客的定制化需求。
最后，大数据的应用还为医疗保险业务带来了更高效的风险控制能力。
在传统的保险业务中，保险公司的核保过程主要依赖于人工的判断和经验，与实际情况相比较容易出现误差。
大数据分析医保管理制度
大数据分析医保管理制度一、引言随着医疗技术的不断发展和医疗费用的不断增加，医保管理制度在保障人民群众健康、控制医疗费用方面发挥着越来越重要的作用。
作为一种新的信息技术，大数据分析在医保管理制度中的应用已经成为目前的趋势。
大数据分析通过对海量数据的收集、分析和挖掘，可以为医保管理制度提供更加准确和全面的数据支持，为医保政策的制定和实施提供可靠的依据。
本文将从大数据分析在医保管理制度中的应用、存在的问题和发展趋势等方面展开阐述。
二、大数据分析在医保管理制度中的应用1. 数据采集和整合大数据分析的第一步就是数据采集和整合。
医保管理制度中涉及到的数据种类繁多，包括人口基本信息、医疗卫生机构信息、医疗费用信息等。
大数据分析技术可以通过对这些数据进行采集、整合和清洗，形成完整的数据仓库，为后续的分析工作提供可靠的数据基础。
2. 数据分析和挖掘大数据分析在医保管理制度中的另一个重要应用就是数据分析和挖掘。
通过对海量数据进行分析，可以发现患者的就诊模式、医疗费用的结构和变化趋势等信息，为医保政策的调整和优化提供参考依据。
例如，可以通过对大数据的分析，发现患者的就诊偏好和医疗费用的分布规律，从而为医保基金的使用提供合理的建议。
3. 风险预测和控制大数据分析还可以用于医保管理制度中的风险预测和控制。
通过对患者的个人生活习惯、疾病诊断结果、就医频次等信息进行分析，可以发现高风险人群，并提前采取相应的干预措施，有效控制医疗费用的增长。
4. 政策制定和评估大数据分析还可以为医保管理制度的政策制定和评估提供有力的支持。
通过对医疗卫生信息、医保基金支出情况等数据进行分析，可以发现现有政策的不足之处，并为未来的政策制定提供参考意见。
同时，还可以通过大数据分析技术对政策的执行效果进行评估，为政策的调整和改进提供科学的依据。
三、大数据分析在医保管理制度中存在的问题1. 数据安全和隐私保护医保管理系统中所涉及的数据种类繁多，包括患者的基本信息、医疗费用情况等。
大数据分析在医保管理中的应用
大数据分析在医保管理中的应用随着信息技术的飞速发展，大数据分析在各个行业中的应用越来越普遍，医保管理作为医疗保健领域的重要组成部分，也在大数据分析的推动下迎来了飞速发展。
大数据分析在医保管理中的应用，不仅推动了医保管理的效率和水平，还为医保政策的制定和调整提供了重要数据支持，对提高医疗服务的质量和效率，控制医疗费用具有重要意义。
本文将从医保管理的现状出发，探讨大数据分析在医保管理中的应用，并分析其带来的积极影响和面临的挑战。
一、医保管理的现状医保管理是指医疗保险机构对医疗费用的管理和控制，旨在实现医疗服务的合理价值、公平分配和有效管理。
目前，我国医保管理中普遍存在的问题包括：医疗费用管理不精确、医保支付效率低下、医疗资源配置不均衡等。
这些问题导致医疗资源的浪费和滥用，影响了医保资金的可持续性发展，也影响了医疗服务的质量和效率。
1. 医疗数据分析大数据分析可以通过对医疗数据的挖掘和分析，发现医疗服务的热点和难点问题，为医保管理部门提供决策支持。
通过分析医院的就诊数据，可以找出某种疾病的高发区域和高发人群，有针对性地制定预防和干预措施；通过分析医疗费用数据，可以发现医疗资源的浪费和滥用情况，提高医保支付的精准度和效率。
2. 医保政策制定3. 医疗风险预测大数据分析可以通过建立医疗风险模型，对患者的健康状况和就诊行为进行预测和监测，及时发现潜在的医疗风险，降低医疗事故的发生概率。
通过分析患者的病史和就诊行为，可以预测患者可能出现的并发症和复发情况，提前干预和治疗，减少医疗支出和患者的痛苦。
三、大数据分析在医保管理中的积极影响1. 提高医疗服务的质量和效率大数据分析可以帮助医保管理部门实现对医疗服务的精准管理和控制，提高医疗服务的质量和效率。
通过分析医疗数据，可以发现医疗服务的薄弱环节和瓶颈问题，及时进行改进和优化，提高医疗服务的满意度和便捷度。
2. 控制医疗费用的增长3. 提升医保管理的智能化水平1. 数据安全和隐私保护医疗数据涉及患者的隐私和敏感信息，大数据分析在医保管理中需要面临数据安全和隐私保护等挑战。
大数据在医保管理中的应用与发展方向
大数据在医保管理中的应用与发展方向随着中国转向信息化的发展，大数据成为了当今信息技术领域的最新流行话题。
最近几年，大数据技术已经开始被用于医保管理，可以更有效地改善医保管理效率，提高服务水平。
本文将就大数据技术在医保管理中的应用和发展方向进行探讨。
一、大数据技术在医保管理中的应用
1、数据采集与处理
随着医疗保健行业的不断发展，会产生大量的数据，如医药单据、电子病例、电子诊断单、检查报告等。
为了有效地管理这些数据，大数据技术为仓库开发、集成、整合、分析、应用等提供了技术支持。
通过大数据技术，可以快速收集来自医保管理机构、政府部门、医院、药店以及各类平台的海量数据，通过数据挖掘等技术来获取有价值的信息。
2、数据分析与应用
大数据技术还可以建立数据仓库，将获取到的数据进行分析，发现有价值的信息，用于诊断治疗、费用识别、病人预后预测等医疗决策，以及支持管理决策。
通过将大数据技术与医保管理相结合，可以更好地管理医疗机构、财务管理、运营分析等方面的工作，提高医保管理效率。
二、大数据技术在医保管理中的发展方向
1、加强社会保障数据库建设。
论大数据分析在医院医保管理中的应用
论大数据分析在医院医保管理中的应用随着信息技术和互联网的发展，数字化、信息化和智能化已经成为当代社会的主要发展趋势。
大数据分析作为其中的一个热门话题，已经引起了越来越广泛的关注。
在医疗保健领域，大数据分析的应用也是越来越受到重视。
医院医保管理对于患者的诊疗和医院的运营都具有重要的影响，大数据分析的应用可以为医院医保管理提供更高效、更准确的服务，本文将针对此进行深入浅出的探讨。
一、大数据在医保管理中的概念大数据是指现代信息技术中用来描述数量巨大、种类繁多、快速增长的数据集的术语。
医院医保管理中的数据种类和数据量都非常庞大，这就需要利用大数据技术和算法来挖掘和处理这些数据，以达到更深层次的分析和应用。
大数据分析技术可以根据先进的数学算法和统计技术，对海量的数据进行分类、关联、聚类等分析方式处理，从中挖掘出对医保管理决策有用的关系模式，例如，医疗险种的分布情况、医疗保险费用分析、患者病例分析等。
通过分析这些数据，医院可以更加有效而准确地识别风险因素，制定合理的医保管理政策，开展更好的医疗保健服务。
二、大数据在医保管理中的应用1、智能决策支持通过对医保系统数据进行深度挖掘和分析，医院可以制定更加科学和务实的医保管理政策。
比如，通过精准的人口统计学和患者群体分类，医院可以更准确地预测医保体系中的支付风险，为医院医保决策制定提供精准依据。
再比如，通过分析患者的就诊历史、疾病类型等因素来做出医院的诊疗策略，医院可以制定更为有效的医疗方案，从而提高患者的治疗效果。
2、医保预算的科学规划在医保预算方面，利用大数据分析技术可以对医保体系中的费用进行深入分析，找出医保费用中的节省空间，精简医保预算和优化医保流程，提高医院的效益和患者的满意度。
3、减少医疗事故和误诊通过大数据分析技术获取病人的病史和用药记录可以有效地避免医疗事故和误诊情况的发生。
例如，利用智能数据分析，可以及时发现病人用药过敏、应该禁止某些药物类别等情况，从而及时地避免错误的医疗行为，进一步提高了医院的安全性。
论大数据背景下的医疗保险制度设计
论大数据背景下的医疗保险制度设计随着大数据技术的发展，各行各业都在积极探索如何将其应用于自身的业务中来提高效率和效益。
医疗保险制度作为一种涉及广泛人群的经济关系、社会保障体系，也不例外。
大数据技术可以为医疗保险制度的设计和实施提供有力的支撑，促进医疗资源的优化配置、节约医疗费用，提高医疗服务的质量和效率，对于保障公民的健康权益和维护社会稳定发挥着重要的作用。
一、大数据背景下的医疗保险制度面临的问题然而，当前我国的医疗保险制度还存在不少问题：一是医疗服务体系不够完善，医疗保险支付水平偏低，导致医疗资源不均衡分布；二是医保基金的财务可持续能力亟待加强，医保费用日益增加，治疗费用过高，医保费用跑冒滴漏严重，导致医保资金的使用效率不高；三是管理制度不健全，医保管理漏洞频出，诈骗、虚假报销等现象屡屡发生，影响了医保制度的公正性、公平性和可行性。
因此，在大数据发展的背景下，优化医疗保险制度、提升医疗服务质量、增强医保基金的可持续性，成为了当前医疗保险制度设计的重要课题。
二、大数据技术在医疗保险设计中的应用1、优化医疗资源配置和医疗服务质量大数据技术有助于构建一个医疗行业共享的“医疗大数据库”，通过挖掘大数据，分析医疗资源的分布和利用情况，优化医疗资源的配置，解决医疗资源不平衡的问题，同时，也能够提高医疗服务的质量，实现病种、医生、医院、患者等多维度的信息分享和智能匹配。
通过数据分析和算法模型的建立，可以更精准地匹配患者所需的医疗服务，降低病患看病难、看病贵等问题，提高患者的满意度和医疗服务的质量。
2、控制医保费用的支出运用大数据技术分析医保数据，可以实现对医保费用的监管和控制。
建立医疗服务价格指数和医保资金流向追踪模型，通过数据分析，对医保资金的使用效益进行评估和控制，削减非必要的治疗项目和药品，优化医保报销的流程，规范医院医保管理等，从而提高医保资金的管理效率和使用效益，减少医疗行业的浪费现象，为保障医保基金的可持续性提供有力保障。
医疗健康大数据时代的医保制度创新
医疗健康大数据时代的医保制度创新随着医疗技术的不断进步和健康意识的增强，人们对于医疗保障的要求也越来越高。
医疗健康大数据的出现，为医疗保障带来了前所未有的机遇和挑战。
在这个背景下，医保制度的创新与改革也成为了当下社会需求的重要问题之一。
一、医保制度创新的必要性在当前医疗健康大数据时代，医保制度的创新已经成为了一个刻不容缓的问题。
原因如下：1、客观经济需求医疗健康大数据的应用可以有效降低医疗成本，提高医疗质量，但同时也增加了医疗服务的技术含量和成本，医疗保障所需资本也随之增加。
因此，医保制度创新是解决这一问题的有效途径。
2、科技革新迫切需要医保制度的创新是医疗技术革新的重要保障。
科技进步带来的医学科技得以融入社会，需要医保制度进行相应的调整和完善，以保证技术革新对广大民众的益处。
3、区域发展不平衡医疗保障制度的缺陷导致了不同地区的医疗保障水平差异。
而医疗健康大数据时代为跨区域协同提供了更好的技术保障，需要医保制度进行相应调整和改进，以促进不同地区之间的协同发展。
二、医保制度创新的方向与措施医保制度创新的核心在于建立一个可以适应新时代医疗需求的医保制度体系。
具体方向如下：1、完善医保政策完善医保政策，建立与时俱进的医保制度体系，赋予医疗机构更加广泛的公益属性，确保受众可以享受到优质的医疗服务。
2、健全医保支付方式建立健全的医保支付方式，在满足受众需求的同时，承担合理风险，防止不必要的开支，合理控制医疗费用。
3、提升社会保障覆盖进一步提升社会保障覆盖范围，强化对于农民工等特殊群体的保障力度，加强对于基础医疗服务的保障，提供更加全面和完善的医疗保障。
三、医保制度创新的优势与问题医保制度创新必须清醒认识到，创新既有优势，也存在问题。
医保制度创新可以有效提升医疗保障的质量，降低医疗费用，缩小城乡医保水平差距，促进民生福祉。
2、问题医保制度粒度不够细致，存在不少财务问题和腐败风险，信任危机难以解决等问题。
四、展望在未来的发展中，医保制度创新应注重以下几点：1、提高医保制度的粒度对于医保制度创新而言，我们应尽可能的提高其粒度，确保具有更加针对性的措施和政策，以更好的推动医保制度创新。
大数据对医疗保障的影响与应对
大数据对医疗保障的影响与应对现代医学技术的不断进步，与日俱增的人口老龄化问题，以及全球流行病的增加，都促进了医疗保障领域的发展。
而大数据的涌现，更为医疗保障领域带来了全新的机遇和挑战。
大数据对医疗保障的影响大数据技术的应用，为医疗保障带来了巨大的改变。
传统医疗保障系统面临的瓶颈问题，如病历管理、个性化治疗、医疗资源分配等，通过大数据的技术手段得到了有效解决。
首先，大数据技术的应用，能够帮助医疗保障机构进行精准的病历管理。
传统医疗保障系统中，病历数据分散、不全面、不准确，影响了医疗保障的效率和质量。
而利用大数据技术进行病历管理，能够实现病历数据的全面、准确、可靠，从而为医疗保障提供更为精确的诊疗方案。
其次，大数据技术的应用，能够提升个性化治疗水平。
传统医疗保障系统中，诊断和治疗方案通常采用的是平均值、规范化的方法，没有很好地考虑患者的个体差异。
而大数据技术的出现，为医疗保障提供了收集和分析大量病例数据的方法，使得医生能够更加准确地制定个性化的诊疗方案，提高治疗效果。
此外，大数据技术还能够为医疗保障机构提供更为科学的医疗资源分配方案。
通过分析大量的数据，医疗保障机构能够更准确地了解社会和医疗资源的分布情况，从而实现医疗资源的合理配置，保障患者的基本医疗需求。
然而，大数据的涌现也为医疗保障带来了一系列挑战。
大数据对医疗保障的应对措施为了更好地应对大数据带来的挑战，医疗保障机构需要采取以下措施。
首先，医疗保障机构需要加强数据保护和隐私保护。
随着大数据技术的发展，医疗保障机构所收集的大量数据，包含着患者的生理、心理、社会等方面的信息，需要严格保护患者隐私，并加强数据的安全保护，防止数据泄露和被滥用。
其次，医疗保障机构需要提升员工素质和技术水平。
大数据的涌现改变了医疗保障机构的管理方式和职业要求，医疗保障机构需要提升员工的技术素质，学习应用大数据技术，并进行不断的科研和创新，以适应新时代的医疗保障工作。
最后，医疗保障机构需要积极探索新的数据应用场景。
大数据分析在医疗保险中的优势和改进
大数据分析在医疗保险中的优势和改进简介:近年来，随着科技的不断发展，大数据分析在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
医疗行业作为一个信息密集型的行业，也开始逐渐应用大数据分析技术来提高医疗保险的效率和精确性。
本文将探讨大数据分析在医疗保险中的优势，并提出一些改进的建议。
一、大数据分析在医疗保险中的优势1. 精确风险评估通过对大量的医疗数据进行分析，可以更准确地评估被保险人的风险。
传统的医疗保险评估往往只考虑了个体的基本信息和医疗历史，而大数据分析可以综合考虑更多因素，如年龄、性别、地理位置、生活习惯等，从而更全面地评估被保险人的风险水平。
2. 提高反欺诈能力医疗保险欺诈一直是一个长期存在的问题。
借助大数据分析，保险公司能够更准确地识别欺诈行为。
通过分析被保险人的就诊记录、药店购药记录等数据，可以发现潜在的欺诈行为，从而及时采取措施，减少欺诈损失。
3. 优化理赔流程传统的理赔流程繁杂而耗时，导致被保险人的理赔体验不佳。
大数据分析可以加速理赔流程，提高效率。
通过分析医疗数据，系统可以快速判断是否符合保险赔付条件，从而减少理赔人员的人工判断，节省时间和成本。
4. 个性化定价策略大数据分析为保险公司提供了更多个性化定价策略的可能性。
通过分析被保险人的医疗数据和风险评估结果，保险公司可以根据个体的实际风险制定不同的保费策略，提高整体的保险利益。
二、大数据分析在医疗保险中的改进建议1. 加强数据安全保护在进行大数据分析的过程中，医疗保险公司需要收集并储存大量的个人医疗数据，因此数据安全是至关重要的。
医疗保险公司应加强数据的安全保护，采取措施确保个人隐私不被泄露。
2. 提升数据分析技术水平医疗保险公司应致力于提升数据分析技术水平，培养专业的数据分析团队。
只有掌握先进的数据分析技术，才能更好地应用大数据分析提升医疗保险业务的质量和效益。
3. 加强合作与共享医疗保险涉及到多个环节和多个参与方，如医院、医生等。
为了更好地应用大数据分析，医疗保险公司应与相关方加强合作与共享。
大数据对于医疗保险的影响与挑战
大数据对于医疗保险的影响与挑战随着社会的不断发展，科技的日新月异，医疗保险的状况受到了前所未有的挑战，同时也面临着前所未有的机遇。
其中，大数据对于医疗保险的影响和挑战是不容忽视的。
本文将从几个方面揭示大数据所带来的影响和挑战。
一、大数据的应用在医疗保险中大数据已经成为当下医疗保险领域的重要利器。
利用大数据技术，可以收集、处理和分析大量的医疗数据，加强医疗保险的管理和控制，并且实现更加精准化、个性化的服务。
例如，大数据可以帮助医疗保险公司收集关于疾病的大量数据，从而更好地评估疾病的风险和难度，并为参保者提供更精准的医疗服务。
同时，利用大数据技术，医疗保险公司可以对保单进行风险评估，从而更好地制定保险方案，降低风险的同时也提高保单效益。
除此之外，大数据可以帮助医疗保险公司提高服务质量和管理效率。
例如，当医疗保险公司面对大量的索赔申请时，可以利用大数据技术快速地处理和审核申请，从而提高处理速度和效率。
二、大数据对医疗保险的影响大数据的应用对医疗保险带来了一系列影响，主要包括以下几个方面。
1. 改善保险服务质量利用大数据技术，医疗保险公司可以更好地监控其客户的状况，并为他们提供更加精准化的医疗服务。
这样，不仅为参保者提供了更好的服务质量，而且也提高了医疗保险公司的口碑和品牌价值。
2. 提高风险控制能力大数据可以帮助医疗保险公司更好地掌握疾病的发生和传播规律，从而更好地控制风险。
例如，在疫情爆发时，利用大数据技术，医疗保险公司可以快速分析疫情数据，制定相应的保险方案，降低风险的同时保障参保者的健康安全。
3. 提升核保效率通过对大数据的分析，医疗保险公司可以更加准确地确定保险方案，并且更快地核保通过。
这样不仅提高了核保的效率，而且也避免了由于信息不准确导致的不必要争议。
4. 促进医疗保险创新大数据的应用为医疗保险提供了更多的创新空间。
例如，医疗保险公司可以基于大数据开发出更为创新的保险产品和服务，以满足参保者多样化的需求。
大数据对医疗保险行业的改进和创新
大数据对医疗保险行业的改进和创新在当今信息时代，大数据已经成为许多行业中的重要资源，并在各个领域发挥着巨大的作用。
医疗保险行业也不例外，大数据的应用为医疗保险带来了许多改进和创新。
本文将从数据分析、风险评估、精准定价和个性化服务等方面论述大数据对医疗保险行业的重要意义。
数据分析是大数据应用的核心，它通过对庞大的医疗数据进行深入挖掘和分析，为医疗保险公司提供了宝贵的信息资源。
首先，数据分析可以帮助保险公司更好地了解客户的需求和健康情况。
通过对客户的个人信息、就医记录和健康档案等数据进行整合和分析，保险公司可以获得客户的基本特征、患病风险和预防措施等信息，从而为客户提供更为个性化的医疗保险产品和服务。
其次，数据分析可以帮助保险公司进行市场研究和竞争对手分析。
通过对市场需求和竞争格局等数据进行分析，保险公司可以准确把握市场动态，并及时调整产品定位和销售策略，以满足不同客户的需求。
大数据的应用还能够改进医疗保险行业的风险评估能力。
传统风险评估主要依靠客户的年龄、性别和体检等信息，但这些信息往往无法完整准确地反映客户的健康情况。
而有了大数据的支持，保险公司可以通过分析客户的医疗数据、生活习惯和遗传基因等信息来评估客户的风险水平。
比如，利用大数据分析技术，保险公司可以发现某个地区患某种疾病的风险较高，或者某个年龄段的人群容易患某种疾病等。
这样一来，保险公司可以针对不同风险群体推出不同的保险产品和服务，从而降低风险、提高赔付效率。
精准定价是医疗保险行业的一个重要环节，而大数据的应用为精准定价提供了有力的支持。
传统上，保险公司通过平均风险定价来计算保费，这会导致一部分客户支付的保费过高，另一部分客户支付的保费过低。
而有了大数据分析，保险公司可以根据客户的个人特征和风险评估结果来制定个性化的保费计算模型，从而实现精准定价。
比如，对于高风险的客户，保险公司可以提高保费，而对于低风险的客户，保费可以适当降低。
这样一来，保险公司可以更好地平衡风险和利润，同时也能够提高客户的购买意愿和保险公司的竞争力。
大数据分析在医保管理中的应用
大数据分析在医保管理中的应用1. 引言1.1 大数据在医疗保险管理中的重要性在当今数字化时代，大数据在各行各业都扮演着越来越重要的角色，医疗保险管理领域也不例外。
医疗保险管理是一个涉及复杂数据和涉及大量参与者的领域，大数据分析的运用为医保管理提供了更精准、高效的解决方案。
大数据分析为医疗保险管理带来了更好的数据处理和决策支持。
通过对大数据的深度分析，医保管理者可以更好地了解医疗服务的需求和潜在风险，从而更精准地配置资源和制定政策。
大数据分析可以帮助医保管理者进行风险评估和预测，提前发现潜在的风险因素，采取针对性措施，降低医保风险和成本。
大数据分析还可以提高医疗服务的效率和质量。
通过对大数据的挖掘，医保管理者可以更好地监控和评估医疗服务的效果，及时调整政策，提升服务质量，满足患者需求。
大数据在医疗保险管理中的重要性不言而喻。
它为医保管理提供了更科学、更智能的决策支持，帮助管理者更好地应对挑战，提升服务水平，实现可持续发展。
1.2 大数据分析的概念和方法大数据分析是指通过对大规模、多样化的数据进行收集、存储、处理、分析和挖掘，从中获取有价值的信息和知识。
在医保管理中，大数据分析可以帮助医疗保险机构更好地了解医疗服务的使用情况、成本结构、患者需求等信息，从而制定更科学、有效的政策和策略。
大数据分析主要包括数据的采集、存储、清洗、处理、分析和可视化等步骤。
首先是数据采集，通过各种传感器、医疗信息系统、健康记录等途径获取大量的数据；其次是数据存储，将不同来源的数据整合到一个统一的数据仓库中，以便后续的分析和挖掘；接着是数据清洗，对采集到的数据进行清洗和去重，确保数据的准确性和完整性；然后是数据处理，利用各种数据处理技术对数据进行计算、整理、转换等操作；接下来是数据分析，通过统计、机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析，提取出有用的信息和规律；最后是数据可视化，将分析结果以图表、报表等形式呈现，方便决策者理解和应用。
基于大数据技术下的医保控费管理探讨
基于大数据技术下的医保控费管理探讨医保控费管理是指通过运用大数据技术来对医疗服务的费用进行综合管理和控制的一种管理方法。
在面对医疗服务费用不断上涨的压力下，医保控费管理成为了医保机构迫切需要解决的问题。
大数据技术的发展为医保控费管理提供了新的路径和手段。
本文将从数据收集、数据分析和数据应用三个方面对基于大数据技术下的医保控费管理进行探讨。
首先，数据收集是实施医保控费管理的基础。
大数据技术可以通过搜集和整合医保机构、医院、医生、药店等各类医疗服务相关的数据。
医保机构可以通过与医院和医生建立数据接口，实时搜集就诊、处方、用药等数据。
在药店方面，通过与医疗信息系统的对接，可以实现医生开具处方后实时传输到药店，方便药店进行药物配送和费用结算。
此外，还可以通过社交媒体、移动设备等渠道来搜集患者的就诊反馈和医生的诊疗意见等数据。
这些数据的收集可以全面反映医疗服务的情况，为后续的数据分析提供基础。
其次，数据分析是医保控费管理的核心环节。
通过对大数据的分析，可以挖掘出医保控费管理的潜在问题和隐患。
例如，可以通过数据分析来发现医生过度开具处方、患者的就医规律等问题。
对于过度开具处方的医生，可以及时发现并进行进一步的监管和教育，从而减少医疗费用的浪费。
对于患者的就医规律，可以通过数据分析找出不合理的看病行为，例如频繁就诊或就诊多个医院等，然后通过教育和引导来减少不必要的就医。
此外，还可以通过数据分析来识别出高风险就医群体，例如患有慢性疾病或高龄人群等，然后加强对这些群体的管理和服务。
最后，数据应用是实施医保控费管理的关键一环。
通过将数据应用于医保控费管理中，可以提高医保机构的管理效率和服务质量。
例如，可以利用大数据技术实现医保费用预测和风险评估。
医保机构可以根据历史数据和现有的就医行为模式，对未来的医保费用进行预测，从而提前制定对策和计划。
同时，通过对患者的过敏史、病史、用药情况等数据进行分析，可以评估患者的就医风险，为医保机构提供科学决策依据。
医保数据管理相关工作总结
医保数据管理相关工作总结医保数据管理是医疗保险行业中至关重要的一环，它涉及到医疗保险的理赔、报销、统计分析等多个方面。
在当前数字化时代，医保数据管理工作的重要性愈发凸显。
在这篇文章中，我们将总结医保数据管理相关工作的重要性、挑战和未来发展方向。
首先，医保数据管理的重要性不言而喻。
医保数据管理是医疗保险机构的核心业务之一，它直接关系到医疗保险的效率和质量。
通过科学合理地管理医保数据，可以有效提高理赔和报销的准确性和及时性，为参保人员提供更好的服务。
同时，医保数据管理也是医疗保险监管部门进行监督和评估的重要依据，对于保障医疗保险市场的稳定和规范发展具有重要意义。
其次，医保数据管理工作也面临着一些挑战。
首先是数据安全和隐私保护问题。
医保数据涉及到大量的个人隐私信息，如何在保障数据安全的同时确保数据可用性成为了医保数据管理工作中的一大难题。
其次是数据质量和准确性问题。
医保数据涉及到多方面的信息，如医疗费用、疾病诊断等，如何确保这些数据的准确性和完整性是医保数据管理工作中需要重点关注的问题。
最后，关于医保数据管理的未来发展方向。
随着信息技术的不断发展，医保数据管理也将朝着数字化、智能化的方向发展。
未来，我们可以预见到医保数据管理将更加依赖于大数据、人工智能等新技术，通过数据分析和挖掘，提高医保理赔和报销的效率和准确性。
同时，医保数据管理也将更加注重隐私保护和数据安全，加强数据管理的合规性和可追溯性。
总之，医保数据管理相关工作是医疗保险行业中的重要一环，它直接关系到医疗保险的服务质量和市场稳定。
在未来，我们需要不断加强医保数据管理工作，提高数据管理的科学性和智能化水平，为医疗保险行业的健康发展提供更好的支撑。
大数据时代下医疗保险核心问题研究
大数据时代下医疗保险核心问题研究我国已进入大数据时代，随着技术的不断革新，医疗行业中大数据的应用越来越广泛。
医疗保险核心问题的研究也越来越重要。
本文将从医疗保险的概念、医疗保险的发展历程、大数据与医疗保险的关系及目前医疗保险存在的问题进行分析。
一、医疗保险的概念医疗保险是指为保障人民健康，提供医疗保障，减轻医疗费用负担的社会福利制度。
医疗保险是国家公共卫生基本政策的重要组成部分，是社会福利事业中最重要的保障之一。
二、医疗保险的发展历程我国医疗保险是在新中国成立后开始发展的。
1951年，中央人民政府决定成立了全国劳动保险制度，主要是以企业为单位，由企业缴纳保费，对职工实行劳动保护。
1988年，我国开始试点推行城镇居民基本医疗保险制度。
21世纪初，我国政府提出了全民基本医保的概念，2007年开始试点，2012年全面推行，标志着我国医疗保险进入全民化时代。
三、大数据与医疗保险的关系随着医疗技术不断发展，医疗保险发生了很大的变化。
在大数据时代，医疗保险也开始积极地应用数据分析和数据应用，大数据带来了医疗保险的全面升级。
1. 优化医疗服务：大数据技术可以收集和分析医疗健康数据，为医生的诊断和治疗提供更精确和全面的参考依据，从而提高医疗服务的质量和效率。
2. 降低医疗费用：通过对医疗数据的分析，可以发现病源，制定更加针对性的治疗方案，从而避免过度诊疗和药品滥用，降低医疗费用。
3. 医保支付：大数据技术可以对医疗数据进行分析，从而对医保费用进行精细化管理，增加医疗资源利用效率，降低医疗保险的支付成本。
4. 医保诈骗：大数据技术可以实时监测和分析医疗数据，发现医疗诈骗的迹象，从而及时制止。
四、目前医疗保险存在的问题1. 医保基金的紧缺：由于医疗保险基金的来源主要是城乡居民缴纳的保费，以及政府的财政补贴，目前我国医保基金的紧缺情况比较严重，必须进行增收节支、监管压价等措施，确保医保基金的可持续性发展。
2. 医疗资源分配不均：由于我国医疗资源的不均衡分布，医保基金分配的公平性存在问题。
大数据时代的医保管理带给我们的思考
大数据时代的医保管理带给我们的思考作者：陈志宝来源：《经营者》 2017年第9期一、大数据可以辅助我们找到哪些问题（一）现阶段医疗保险领域的状况近年来，医疗费用呈几何形递增是摆在我们眼前的问题。
伴随国内医疗体系改革的持续完善，我们同样面临着十分严峻的局面。
据调查表明，近20年，国内医保基金的年均支出费用提升幅度超过19个百分点，但是同期我国国内生产总值年均增幅仅为11个百分点。
对于此问题，上级系统无法长时间承受。
“看病难、看病贵”已成为大众热议的话题。
所以，运用有效的举措控制医疗费用的增长是我们现阶段的侧重点。
（二）经大数据分析可以找到问题的根源依附大数据，可以对相关医保运行参数进行分析和整理，我们尝试从下述几方面去找到其内质问题，在此基础上构建有效的控费管理机制，进而降低不合理医疗费用的发生率，缓解医保基金支付与病人看病难的问题。
在实际工作过程中，统计医疗系统运行参数时我们发现，个别医疗系统存在为了指标而通过变通方式去达到指标的行为，此类举措严重损害了病人的利益。
例如，个别医疗系统存在指标红线，通过相应的措施减少考核指标费用的问题。
此类问题一般体现在下述几方面：第一，医疗系统的医疗费提高，不过为控制次均考核指标，把医保支付的费用划分到自费中，进而提高住院病人的负担。
个别医院把医保经办系统有可能会拒付的费用划分至自费中，抑或将那些不作为一般用药的辅药划分至自费中，同时把个别贵重检查作为普查内容，进而划分至自费中，上述问题直接造成自费金额大幅度递增，个人负担率较大；第二，分解住院复住比例，增加服务人次。
举例说明，某三级医院内科，病人住院天数均不超过两个星期，在对此科病例的入院及出院时间予以统计过程中发现，再次住院的病例中有超过70%的患者间隔住院时间为8天。
通过此类方式，医院不但规避了费用分担，同时还确保自身医疗费用及收益的增长。
常规工作过程中，经过对比同级医疗系统的检查费、药品费、手术费、治疗费以及材料费占比发现，因为卫生部门与医保协议中对贵重材料及药占比有考核指标，所以个别医院经过增加其他费类占比减少以上两类指标，所以也增加了整体医疗费。
大数据对于医疗行业的启示
大数据对于医疗行业的启示在21世纪，人类已经进入信息化时代，大数据技术是当前信息技术的最重要的组成部分之一。
在医疗行业中，大数据技术已经得到广泛应用，它对医疗行业的发展、病患治疗、疾病预防等方面产生了深远的影响。
随着大数据技术的不断发展，对医疗行业的启示也不断涌现出来。
一、大数据技术优化医疗流程大数据技术可以为医疗行业提供优化的流程和方法，使医患之间的服务更加高效和快捷。
假设一位病人需要一项手术治疗，医院的大数据系统可以通过患者的信息，包括过往病史、药物记录、医生考核评价等，为医生和相关医务人员提供参考和建议，从而提高了医疗的效率和质量。
同时大数据技术也可以优化医疗服务的付费模式。
之前的医疗付费主要是按照病人的治疗方式、诊断结果等进行计费，但是医疗行业的大数据系统可以通过分析数据，优化医疗服务的付费方式，例如实行“诊病一体”的付费模式，进行正确的治疗可以获得更好的报酬。
这种确定有效性的方法可以提高医疗服务质量，减少医疗行业的浪费。
二、大数据技术提升病患治疗效果大数据技术不仅可以为医疗行业提供优化的流程和方法，还可以提升病患治疗效果。
举个例子，在病人接受治疗时，医生可以将大量的医疗数据结合起来进行分析，找到一种最佳的治疗方案来治疗患者，从而使病患的治疗效果更好。
同时，对于慢性病或者长期需要治疗的病患，大数据技术可以为他们提供更好的治疗方案和建议。
以糖尿病为例，糖尿病是一种慢性病，如果不能及时准确地诊断和治疗，患者可能会出现各种并发症。
利用大数据技术，医生可以通过分析病人的医疗记录、饮食、生活习惯等信息来诊断和治疗病患，这样可以提高治疗成功的概率。
三、大数据技术支持疾病预防和公共卫生管理大数据技术在疾病预防和公共卫生管理中也是不可或缺的。
在疾病预防方面，我们可以利用大数据技术来创建疾病预测模型。
通过分析和挖掘各种数据来预测疾病的重要特征，进而发现患病的可能性和对抗疾病的方法等。
此外，通过数据分析还可以找到与疾病相关的社会因素，如人口密度、污染程度、健康状况等，这就为疾病预防和管理提供了有力支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据时代的医保管理带给我们的思考
作者：陈志宝
来源：《经营者》2017年第09期
摘要在信息技术快速发展的今天，“互联网+社保”得到了一定的完善，除了常规的录入、查询及修改外，如何全面通过大数据去发现医保基金运行过程存在的弊病，进而为控费管理提供依据，是我们现阶段亟待解决的一个问题。
本文以浅析大数据时代的医保管理带给我们的思考作为切入点，在此基础上予以深入的探究。
关键词大数据时代医保管理思考
一、大数据可以辅助我们找到哪些问题
（一）现阶段医疗保险领域的状况
近年来，医疗费用呈几何形递增是摆在我们眼前的问题。
伴随国内医疗体系改革的持续完善，我们同样面临着十分严峻的局面。
据调查表明，近20年，国内医保基金的年均支出费用提升幅度超过19个百分点，但是同期我国国内生产总值年均增幅仅为11个百分点。
对于此问题，上级系统无法长时间承受。
“看病难、看病贵”已成为大众热议的话题。
所以，运用有效的举措控制医疗费用的增长是我们现阶段的侧重点。
（二）经大数据分析可以找到问题的根源
依附大数据，可以对相关医保运行参数进行分析和整理，我们尝试从下述几方面去找到其内质问题，在此基础上构建有效的控费管理机制，进而降低不合理医疗费用的发生率，缓解医保基金支付与病人看病难的问题。
在实际工作过程中，统计医疗系统运行参数时我们发现，个别医疗系统存在为了指标而通过变通方式去达到指标的行为，此类举措严重损害了病人的利益。
例如，个别医疗系统存在指标红线，通过相应的措施减少考核指标费用的问题。
此类问题一般体现在下述几方面：第一，医疗系统的医疗费提高，不过为控制次均考核指标，把医保支付的费用划分到自费中，进而提高住院病人的负担。
个别医院把医保经办系统有可能会拒付的费用划分至自费中，抑或将那些不作为一般用药的辅药划分至自费中，同时把个别贵重检查作为普查内容，进而划分至自费中，上述问题直接造成自费金额大幅度递增，个人负担率较大；第二，分解住院复住比例，增加服务人次。
举例说明，某三级医院内科，病人住院天数均不超过两个星期，在对此科病例的入院及出院时间予以统计过程中发现，再次住院的病例中有超过70%的患者间隔住院时间为8天。
通过此类方式，医院不但规避了费用分担，同时还确保自身医疗费用及收益的增长。
常规工作过程中，经过对比同级医疗系统的检查费、药品费、手术费、治疗费以及材料费占比发现，因为卫生部门与医保协议中对贵重材料及药占比有考核指标，所以个别医院经过增加其他费类占比减少以上两类指标，所以也增加了整体医疗费。
举例说明，个别三级中医类医院检查费占比最低为14个百分点，同时最高可超过24个百分点；某二级医院检查费占比超过34个百分点，超过同级医院近100个百分点。
医疗部门的此类行为虽然匹配于卫生系统及医保协议中的指标，不过却从根本上导致了医保基金的无故支出，给基金造成了一定的损失。
经过对服务量有一定提升的医院进行分析，我们发现，个别医院控制了收治住院病人的门槛，进而收治“小费用”病人。
举例说明，个别三级医院，年均服务量超过标准60个百分点，以床日费用做基点予以分析，住院费用在三天的病例超过33个百分点，因为住院服务人次的提高，相关的二级指标都被不同程度的拉低，次均费用都未达到指标的20%。
通过此举，医院在指标考核过程中就不会导致主要考核指标超标的问题，进而降低超标分担的风险，不过此类方式增加了医保基金支付的投入。
二、通过大数据进行控费管理
通过大数据进行控费，根据参数分析找到问题的根源。
所以，我们需要在进行参数分析的基础上去实施，尽可能按时分析定点医疗系统的实际运行参数，依附城职及城乡差异化险种，分别与协议指标作对比。
其对比的内容涵盖个人负担率、人次人数比、服务人数。
在此基础上，需要实施同级、同类医院间的总费用对比，同时要对一家医院当期运行参数和历史同期作出对比。
进行参数分析的先决条件，即先对参数实施分类收集，明确实施分析的协议时间，在此基础上从医保业务机制抽取以往医保住院及门诊等实际运行参数为基点，并构建相应的模型。
对实际运行状态有了一定的了解后，对参数进行深加工，依附现阶段医保基金的管理体系，对定点医疗系统依附于医院规模及性质进行划分，把相关参数的组内均值作为考核基础，针对无法参考组内平均值的考核内容，选取同一家医院同期历史考核的参数作为考核指标。
在制定标准后，把实际运行参数依附于协议管理内的算法予以加工，进而计算出有效的参考数据，同时把计算出的数据和历史同期比对，这样即可筛选出需要重点关注的医疗系统。
经过对参数的比对能够体现出个别医疗系统基金使用有效性低，城职及城乡费用、同级医疗系统费用、各项费类占比均截然不同，在总额不超标的状态下也存在过度治疗及检查的问题，个别医院通过转诊转院的手段，进而导致病人个人负担大等问题。
三、相关建议
利用大数据分析找到问题后，对各医疗系统费用不合理的问题，我们要提供有针对性的控费建议，进而辅助医疗系统进行合理的控费管理。
可以建议次均较低，对病人个人负担率较高
的医疗系统依附于“三目”进行管理，进而从根本上减少病人个人所负担的资金；药品费占比较大、辅助用药使用量大的医疗系统，控制不必要辅助用药的使用。
大数据环境中，在既有控费管理项目的先决条件下，和软件企业交流，通过大数据提供更为开放且有针对性的控费管理理念，使控费管理更为全面、合理。
四、结语
近年来，国内医保基金的年均支出费用提升幅度超过了19个百分点，但是同期我国国内生产总值年均增幅仅为11个百分点。
对于此问题，上级系统无法长时间承受。
“看病难、看病贵”已经成为大众热议的话题。
所以，运用有效的举措去控制医疗费用的增长，是我们现阶段的侧重点。
我们可以运用大数据，通过大数据进行控费，根据参数分析找到问题的根源。
在此基础上采取有针对性的管理举措，去深化管理，长此以往，可以有效解决“看病难、看病贵”以及医保基金不必要支付的问题。
（作者单位为昌宁县人力资源和社会保障局）
参考文献
[1] 乔金凤.浅谈病案管理工作在医保费用审核过程的重要性[A].中国医院协会病案管理专业委员会第16届学术会议论文集[C]. 2013.
[2] 徐汉友.保障人民健康、建全中国医疗保险制度管理的建议[A].中国康复医学会运动疗法分会第十一届全国康复学术大会学术会议论文摘要汇编[C]. 2014.
[3] 吕丹.医保制度基本知识[A]. 2015年浙江省医学会医疗保险分会学术年会暨浙江省医院协会医院医疗保险管理专业委员会成立大会资料汇编[C]. 2015.
[4] 李倩.建立我国新型医疗保险体系之我见[A].“创新·和谐·发展”征文颁奖仪式暨保险学术报告会论文集[C]. 2012.
[5] 刘新立，吴凌凌.商业医疗保险服务利用的影响因素分析——从区域视角看北京市场[A].民生保障与和谐社会：保险、社会保障与经济改革的视角——北大CCISSR论坛文集[C]. 2013.
[6] 李安明.湖北省医院微机管理资源及其信息系统有效利用状况调查[A].新世纪新机遇新挑战——知识创新和高新技术产业发展（上册）[C]. 2015.。