数据挖掘在医保社保的成功案例
数据挖掘在医保社保的成功案例
数据挖掘在医保社保的成功案例国外保险业中的成功案例简介GIGNA Healthcare 通过数据挖掘技术来简化医疗管理报告的生成，提高报告的准确度和生成速度，从而帮组公司将投资回报率提高到100-200%。
土耳其的AXA OYAK 利用数据挖掘技术提高市场份额，提高销售利润，并且对理赔客户进行欺诈识别，降低赔付风险。
西班牙的AXA Segurosse Inversiones 保险公司利用数据挖掘技术分析政策变动对消费者行为的影响，以减小政策风险，并且据此分析市场机会，为消费者提供适合他们的保险产品，从而提高投资回报率。
澳大利亚的Allianz Elementer 保险公司和Blue Cross and Blue Shield of Florida 保险公司利用数据挖掘工具对客户忠诚度、客户细分和客户保持进行分析，以减少客户流失。
美国的All State Financial 保险公司利用数据挖掘技术对不同客户的消费特征进行分析，制定BTB销售策略和交叉销售策略，保证公司是在最能给公司创造收益的客户集中地地区运营。
Coface 保险公司利用数据挖掘技术对客户进行风险评估，为制定费率及李培策略提供依据。
斯堪的维也纳最成功的保险公司Codan 通过建立数据仓库，来选择客户，并且对风险做出正确的评估和定价，以此提高服务，减低开销。
法国的Groupama 保险公司利用数据挖掘技术对客户行为和客户价值进行分析，为公司提供销售决策支持。
美国的一家健康医疗保险（HCSC）通过数据挖掘技术来提高识别欺诈性的健康医疗索赔的准确性和效率，从而每年能够减少几百万美元的赔付，进而降低投保人的保险费用。
美国的菲尔曼基金保险公司运用数据挖掘系统对欺诈行为和代为追偿进行分析，应用这个系统的结果是：该解决方案通过提高菲尔曼基金公司的财务和经营报告能力所节约的成本和增加的收入，每年累计为2-3千万美元。
菲尔曼基金保险公司反欺诈及代为追偿的作用是预计每年为公司减少欺诈行为造成的损失70万美元，同时每年实现2百万美元的代位追偿收入。
14706646_郫都区：运用大数据加强医疗保险基金监管
郫都区：运用大数据加强医疗保险基金监管 近年来，成都市郫都区人社局不断加强大数据在医疗保险领域的运用，以实现医疗保险精准管理和可持续发展为目标、以创新管理机制、改革监管模式、优化经办模式为重点，加快医疗保险治理体系和治理能力现代化建设，初步实现了医疗保险管理由人工监管向智能监管，随机抽查向全面覆盖，事后审查向事前预防、事中监控、事后追责，切实维护医疗保险基金安全运行。
55交流区域大数据应用及初步成效为有效解决医疗保险基金管理中面临的突出问题，郫都区人社局依托智能辅助审核系统和实时在线监控系统，将大数据手段与监管稽核工作相结合，实现精准有效管理。
注重事前预防，构建数据审核新模式。
首先，依托成都市智能辅助审核系统，对海量的医保报销单据及明细数据进行全面、详尽、规范、精准审核。
其次，对定点医疗机构提起的申诉进行网上复核，实现医保、医疗机构双方实时在线沟通。
再次，建立第三方评审机制，定点医疗机构对复审结果有异议的，提请第三方专家组进行全程信息化评审。
通过构建医疗服务数据审核新模式，在节省人力资源、提高审核效率的同时，有利于及时发现疑似不合理的诊疗、住院、用药、收费等行为，确定重点稽核方向。
2016年以来，通过智能辅助审核系统发现的89条疑点数据，经现场稽核全部属实。
加强事中监控，推进在线全程跟踪。
一是通过构建药品目录库、诊疗项目库、医用材料库、医用设备库、医保服务医师库、疾病诊断代码库、定点机构基础信息库和审核与监控规则库等8个基础数据库，建立医疗保险服务信息采集标准和规范，形成支持实时在线监控的489项基础数据指标体系。
二是将全区近700家“两定”机构全面接入在线监控系统，实现对“两定”机构及医保服务、医师服务行为、参保人就医购药行为、医保经办机构履职行为的实时在线监控。
三是通过对医保大数据的挖掘与分析，查找离群数据，发现医保经办和医疗服务过程中存在的突出矛盾，为医保经办机构审核稽核提供疑点和倾向性问题，为制度运行做出预警，为完善政策提供决策支撑。
数据挖掘技术在医疗保险领域中的应用
数据挖掘技术在医疗保险领域中的应用第一章：引言随着数字化时代的到来，人们获得、处理和存储数据的能力不断增强。
数据挖掘作为一种处理大量数据、抽取有用信息和预测未来趋势的技术，逐渐被应用于各个行业。
其中，在医疗保险领域中，数据挖掘技术也展现出了广泛的应用前景。
本文将从数据挖掘技术的原理出发，探讨数据挖掘技术在医疗保险领域中的应用。
第二章：数据挖掘技术的原理数据挖掘技术起源于数据库领域，是一种从大量数据中提取信息的过程。
数据挖掘技术利用统计、计算机科学和机器学习等方法，构建统计模型，挖掘数据中存在的隐含关系。
通过数据挖掘技术，可以帮助人们更准确地理解数据中的特征，发现数据中的规律，并预测未来的趋势。
主要包括数据处理、数据标准化、数据选择和数据建模等过程。
第三章：医疗保险领域中的数据挖掘技术应用1.风险评估医疗保险公司需要对被保险人的风险进行评估，以便确定保险费率。
数据挖掘技术可以帮助医疗保险公司识别患病的人群，并对其进行风险评估。
通过数据分析，可以从大量数据中发现患病者的共同特征，建立风险评估模型。
2.欺诈检测医疗保险欺诈是保险公司不愿意看到的问题，欺诈行为会给保险公司带来很大的经济损失。
数据挖掘技术可以帮助保险公司识别欺诈行为，并防止欺诈发生。
通过对保险审计数据的分析，可以挖掘出欺诈行为的模式和规律，从而对欺诈行为进行预测和检测。
3.医疗费用控制医疗保险公司需要降低医疗保险支出，同时保障被保险人的健康。
数据挖掘技术可以帮助保险公司在医疗保险支出和保障被保险人健康之间找到平衡点。
通过对医疗费用数据的分析，可以识别出医疗费用高的病人群体，并采取相应措施进行管理和控制。
4.预测疾病发生数据挖掘技术可以用于预测某些疾病在人群中的发生情况。
通过对历史数据的分析，可以建立预测模型，并在未来发生疾病前提前进行干预和治疗。
第四章：数据挖掘技术在医疗保险领域中的实际应用案例1.美国癌症患者医疗保险支出预测通过对美国国家健康和营养调查数据库进行分析，识别出患有不同癌症类型的人群，并对其医疗保险支出进行预测。
医疗保险行业中的大数据应用案例分享
医疗保险行业中的大数据应用案例分享近年来，大数据技术迅速发展，并被越来越多的行业所应用。
医疗保险行业也不例外，大数据技术的应用让医疗保险公司能够更加高效地管理和分析数据，解决行业中的一些难题。
本文将分享几个医疗保险行业中的大数据应用案例。
一、基于大数据的保险定价策略在医疗保险行业中，制定合理的保险定价策略非常重要。
如果定价策略不合理，保险公司可能会亏本或者失去竞争力。
因此，医疗保险公司开始采用大数据技术，通过分析历史数据和风险因素，对不同客户制定不同的保险定价策略。
这样一来，保险公司的准确率能够得到提高，定价策略更趋合理。
二、数据挖掘技术在保险精算中的应用保险精算是医疗保险行业中应用最广的技术之一，是指通过对数据的收集、分析和处理，预测未来发生的保险事件和风险，以便为保单客户提供最优化的保险方案。
借助于数据挖掘技术，医疗保险公司可以更加准确地预测保险事件，提高保险区间，同时降低保险责任和成本。
三、医疗保险理赔预测理赔是医疗保险中的重要环节，也是保险公司与客户之间最直接的沟通方式之一。
通过分析损失，风险和历史赔款，保险公司可以利用大数据技术对理赔进行预测，并采取一系列措施以减少损失。
四、数据驱动的重大疾病预测对于保险公司来说，最大的成本包括垫付的赔款和各种治疗费用。
为了减少成本，保险公司需要预测并协助管理患者症状，帮助他们预防和抵抗疾病的侵袭。
借助于大数据分析，保险公司可以发现病人身体的一些预兆，根据这些数据来预测患病的可能性，以及该病对保险公司的影响。
五、利用大数据技术预测医院治疗质量在医疗保险行业中，有时候患者会出现一些并发症，这实际上是由于医院到相关数据缺乏引起的。
通过利用大数据分析技术，保险公司可以提高治疗质量，降低患者的并发症。
以上是一些医疗保险行业中的大数据应用案例。
通过这些案例，我们可以深刻理解大数据技术的重要性，同时看到大数据技术在医疗保险行业中的应用，对保险公司的高效管理和客户服务方案提供了巨大帮助。
数据分析在医疗保险业务中的应用案例分享
数据分析在医疗保险业务中的应用案例分享随着信息时代的到来，数据分析在各个行业中的应用越来越广泛，医疗保险业务也不例外。
通过对大量数据的收集和分析，保险公司能够更好地评估风险，提升服务质量，实现可持续发展。
下面将从三个方面分享数据分析在医疗保险业务中的应用案例。
一、预测疾病发生风险数据分析技术可以通过海量的医疗数据来分析人群的健康状况，通过机器学习算法挖掘出隐藏在数据中的规律和关联性。
通过对大量历史数据的分析，保险公司可以预测一个人患某种疾病的风险，并根据这个风险来制定相应的保费和保险政策。
例如，某保险公司通过分析用户的年龄、性别、职业和家族病史等因素，建立了一个疾病风险评估模型。
他们发现，中年男性吸烟者患心脏病的风险最高，而青年女性素食者患乳腺癌的风险较低。
基于这些分析结果，他们针对不同人群推出了不同的产品及保费方案，使得保险公司能够更加精确地评估风险，提供量身定制的保险服务。
二、欺诈检测与防范医疗保险业务中存在大量的欺诈行为，这给保险公司带来了巨大的损失。
数据分析技术能够帮助公司检测和防范欺诈行为，并减少损失。
保险公司可以通过分析用户的就医记录、报销记录、理赔记录等数据，建立起一个欺诈模型。
这个模型可以根据历史欺诈案例的特征和规律，自动识别出可疑的交易，发现那些可能存在的欺诈行为。
比如，如果一个人在短时间内频繁就医并提交大量的报销单，很可能是欺诈行为。
通过自动化的数据分析系统，保险公司能够及时发现并处理这些欺诈行为，进而减少自身的损失。
三、精细化产品及服务定制数据分析技术还可以帮助保险公司更好地理解客户需求和行为，从而提供更加精准的产品和服务。
通过分析客户的消费行为、健康状况、生活习惯等数据，保险公司可以发现潜在的客户需求，并开发出相应的产品。
例如，某保险公司通过分析用户购物记录和健康指标，发现一部分用户存在着心脏病的风险。
基于这些分析结果，他们推出了一款与心脏病相关的保险产品，并结合用户的年龄、性别、职业等因素，定制了不同的保费和保险条款。
数据挖掘技术在医保领域中的研究与应用
数据挖掘技术在医保领域中的研究与应用一.问题重述医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。
骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。
下面这些情况都有可能是医保欺诈：单张处方药费特别高，一张卡在一定时间内反复多次拿药等。
请根据附件中的数据，找出可能的欺诈记录。
二.问题分析医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。
骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。
下面这些情况都有可能是医保欺诈：单张处方药费特别高，一张卡在一定时间内反复多次拿药等。
针对医保欺诈判别问题，本文将该问题分为三个部分解决。
第一部分，根据调查显示查阅资料，儿童和老年的发病率明显高于中年和青年的发病率。
所以在一定时间内，儿童和老年人群使用医保卡的频率和次数要高于中年和青年使用医保卡的次数，为了更准确的分辨使用者是否属于医保欺诈，本文根据模糊数学中的隶属度函数首先对医保卡使用人群进行分类。
针对不同年龄段的医保卡使用者，制定不同的行为模式判断该使用者是否属于医保欺诈。
第二部分，本文先解决属于医保欺诈中一张卡在一定时间内反复多次拿药的的情况。
对表2.1病人资料和表2.2费用明细表数据进行简化,除去对判断是否属于医保欺诈无关的数据列，运用Apriori算法[1]，通过医嘱时期、医嘱时刻、插入数据日期、插入数据时刻、结算日期这5个参数对每个医保卡使用者的ID号进行行为模式建立。
通过Matlab对数据检索，找出有明显违规操作的医保欺诈者，对其余各年龄段医保卡使用者的数据进行可信度分析，得到医保欺诈者的名单。
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。
数据挖掘技术在医疗保险系统中的应用
目录第一章绪论 (3)1.1 选题背景及研究意义 (3)1.2 医疗保险信息化简介 (5)1.2.1 我国医疗保险管理信息系统现状 (5)1.2.2 我国医疗保险管理信息系统建设中的难点 (6)1.3 本文研究的主要工作 (8)第二章数据挖掘与模糊理论 (9)2.1 数据挖掘技术 (10)2.1.1 数据挖掘的定义 (11)2.1.2 数据挖掘的任务 (12)2.1.3 数据挖掘技术的分类 (13)2.1.4数据挖掘的流程 (15)2.2 模糊关系及其相关理论 (16)2.2.1 模糊集合理论的提出 (16)2.2.2 模糊理论中的概念 (17)2.2.3 关联规则 (17)2.2.4 模糊理论与关联规则的结合 (21)2.3 模糊关联规则 (21)第3章医疗保险系统开发 (29)3.2 系统设计的原则 (30)3.3医疗保险系统的软件结构 (31)3.3.1.系统采用的框架 (31)3.3.2系统的开发环境 (31)3.4 系统各个层的实现 (35)3.4.1 MVC结构 (35)3.4.2 WEB应用 (36)3.4.3 Struts (38)3.5 数据库设计 (38)第四章模糊关联规则挖掘在医保系统中的实现 (51)4.1 医保系统挖掘目标定义 (51)4.2医保数据选择 (52)4.2.1 医保数据的特点 (52)4.2.2医保数据的选择 (52)4.3 医保数据预处理 (53)4.3.1 医保数据预处理的意义 (53)4.3.2 医保数据预处理的流程 (53)4.4 医保数据中关联规则的挖掘 (60)4.5医保数据挖掘获得的规则 (79)4.6 本章小结 (80)第五章结束语 (81)数据挖掘技术在医疗保险系统中的应用第一章绪论1.1 选题背景及研究意义随着社会经济的不断发展和人民生活水平的不断提高，现在有许多的人越来越关注自身的健康安全，更加关心社会保障体系的构建，这些关系到人民群众的切身利益。
医疗保险行业中的大数据应用案例分享
医疗保险行业中的大数据应用案例分享随着医疗保险行业的数字化转型与信息化建设不断深入，数据的价值也不断得到证实。
在医疗保险业中，大数据涵盖了医疗、保险、药品销售、医院等多个方面的数据挖掘与分析。
本文将从案例分享的角度，介绍医疗保险行业中大数据应用的几个典型案例。
一、基于数据挖掘的精准理赔近些年来，随着诸如电子病历、医学影像等数字化数据的广泛应用，日益增多的健康数据量需要进行有效的管理、分析和利用。
而在医疗保险行业领域，基于数据挖掘技术应用于理赔入口，一方面可帮助保险公司精准评估和控制风险，减少保险业务成本，提高客户满意度，同时亦可对被保险人提供及时准确的理赔服务。
例如，一家中型保险公司在运用数据挖掘技术对投保人的保单进行评估时，分析发现被保险人病史较为复杂且有慢性疾病历史的客户在理赔时的复杂程度和风险程度更高。
于是该公司构建了一个基于医疗数据挖掘的智能理赔系统，通过对被保险人的医疗数据进行分析，筛选出有潜在风险的客户，帮助公司进行理赔条件的合理评估。
此外，通过与医疗机构合作，该公司还可获得更准确及时的医疗数据，提高理赔效率与准确性。
二、基于机器学习的保险精准定价随着人口老龄化趋势不断加剧以及网络以及移动端的发展，保险市场竞争日益激烈，推陈出新的保险理念不断涌现。
在此背景下，利用机器学习算法对被保险人进行最佳定价成为了一种普遍的趋势。
一家知名保险公司利用机器学习算法对车险和人寿险进行定价。
该公司的数据科学家首先采集大量车辆及被保险人的数据，建立了一个复杂的机器学习模型，通过对数据的分析与建模得出了一个最优的保险定价方案。
这种基于机器学习的理赔率的识别，可以帮助公司更准确地评估保险风险，并调整保险费用水平。
此外，通过机器学习分析客户的行为数据、互联网轨迹、用餐等健康数据，保险公司可以更好地了解客户的需求和风险，从而定制最适合的保险产品。
三、医药数据挖掘和分析随着数字化技术越来越成熟，在医药行业中使用大数据进行数据挖掘和分析的应用也逐渐趋向成熟。
基于大数据的医保理赔数据分析与挖掘
基于大数据的医保理赔数据分析与挖掘随着社会技术的日益发展，大数据已经逐渐成为了各行各业中不可忽视的重要因素。
在医疗行业中，大数据的应用也逐渐成熟，并且在医保理赔领域中发挥着越来越重要的作用。
医保理赔是指医疗保险参保人员按照规定程序进行的医疗报销行为。
在医保理赔领域中，大量的数据被积累和储存，这些数据中包含了大量有价值的信息，如患者的年龄、性别、病历记录、病情等等。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以更好地理解患者的疾病情况，并对未来的医疗做出更准确的预测和规划。
一、医保理赔数据分析的意义医保理赔数据分析的意义在于，通过对得到的大量数据进行统计、检索、分析等多个环节，从中发掘出有用信息，发现及挖掘患者疾病规律，制定出治疗方案和医疗保健计划，从而提高医疗质量和患者生活质量，推动医疗行业的进步和发展。
二、医保理赔数据分析应用实例1、疾病预测和诊断通过对患者已有的病历记录、体检结果等数据进行分析，结合医生的临床判断，可以预测患者未来可能发生的疾病，同时也可以提高医生诊断病情的准确性，更好地开展疾病预防和治疗工作。
2、药物研发医保理赔数据对药物研发也具有重要意义。
通过对药物疗效和患者病情相关的数据进行统计和分析，可以更好地了解药物对不同患者的效果，帮助医院和药企优化药物配方，推动新药研发与临床应用。
3、社会公共卫生事务通过对医保理赔数据分析，还可以发现影响患者健康的社会因素，如地理环境、食品安全等，针对这些因素提出针对性的预防和控制措施，提高公共卫生监测效率，预防疾病疫情的发生。
三、医保理赔数据分析的未来大数据的应用在医保理赔领域将逐渐成熟，未来将会有更多的技术和手段集中应用在医疗行业中。
医生和医院可以通过大数据的分析来探究患者的病情，总结经验，更好地预防和治疗疾病，提高患者的乐观态度和医疗服务体验。
同时，未来医保理赔数据分析将会成为医院的决策指导工具，为医院提供智能化的分析和预测能力，帮助医疗行业更好地应对未来的风险和挑战，为人类健康事业的发展做出更大的贡献。
数据挖掘技术在医院医保费用分析中的运用
现阶段，在信息技术持续革新的背景下，社会经济得到 了有序发展，医院信息系统也在我国大中小型医院得到了有 序推广，这对促进医院信息化建设发展而言具有积极的引导 作用。但在医院就诊人数持续上升的背景下，医院信息系统 累积了大量的数据，如药品信息、电子病历及检查报告等， 此时传统信息处理方式已无法满足工作人员及时在海量数据 中找到所需信息的要求，因此，分析数据挖掘技术在医院医 保费用中的应用至关重要。
关键词：数据挖掘技术；医院；医保费用 中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2018）11-160-02
Application of Data Mining Technology in Medical Insurance Cost Analysis in Hospitals
３ 数据挖掘技术在医院医保费用分析中的应用
对应用数据挖掘技术的深层探索而言，其主要对应两种 方案：其一，是面向对象的挖掘；其二，是面向应用的挖掘。 通过了解实践案例可知挖掘的步骤、形式等都存在差异性， 所以在系统研究和设置的过程中要先明确策略。
在面向对象的挖掘方案中，对象是指具体的数据源，也 就是说挖掘的方向是数据而不是其他内容，不管要求是怎样 规定的，挖掘过程都是以数据源为主体，并对数据源实施后 续研究，一直到模型构建完成后才能将各项数据按照要求整 合到一起，构建有机整体，以此为用户分析奠定基础。
Wang Juan
(Yangzhou Social Insurance Fund Management Center, Yangzhou Jiangsu 225000, China) Abstract: Data mining technology is an important part of hospital health care costs management On the basis of the present stage hospital health care costs management work, combined with the characteristics of the application of data mining technology in recent years, clear the content of data mining, understand the current problems of hospital health care costs, analyzing how to use data mining technology in the hospital health care cost analysis, to improve hospital management work efficiency and quality of health care cost. Key words: data mining technology; hospital; medical insurance cost
计算机数据挖掘城镇居民大病保险中的应用分析
信息科学科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald128随着我国医疗保险体制的不断完善和医疗保险范围的不断扩大，城镇职工基本医疗保险与城镇居民医疗保险已经基本覆盖。
而基本医疗保险针对大病风险依然存在，卫生部国家卫生服务调查显示[1]：住院患者中，由于经济困难或者费用太高而要求出院的患者占有比例高达36.8%，其中大病患者是此人群的主要群体[2]。
数据挖掘是从不完全大量的，或者模糊、随机的数据库中，应用分析工具，在大量数据中发现数据间关系并建立模型，挖掘潜在有用信息的过程[3]。
本研究利用计算机技术结合数据挖掘的理论方法，对医疗保险中大病保险数据进行分析，收到很好效果，现报道如下。
1 资料与方法1.1 样本和数据的选择本研究选取本院2014年1月至2016年12月的城镇居民数据库作为研究数据对象，主要包括：重大疾病住院记录报销记录和门诊随访报销记录两部分，具体为患者基本信息数据库，包括性别、年龄、医保报销种类等数据；反应疾病类型和医疗费用数据库，和医疗服务费用补偿数据库，数据来源于该院医保科。
1.2 方法1.2.1 数据清洗方法运用计算机筛选功能，将全部数据进行清洗，在17152条数据中，筛选出1053条重复信息，核实剩余信息，筛选数据的异常值或者空项，将无法核实的信息进行删除，删除信息3964条信息，本次研究有效信息为12135条。
将有效信息进行归类整理，采用国际分类标准ICD -10进行分类，取其前三位有效代码。
1.2.2 数据挖掘工具本研究选取Exc el 2010和SPSS 22.0两种软件进行数据挖掘分析，通过E xc e l 2010的S QL S er ver的程序完成数据挖掘的基本计算，将整理完善的数据导入S P S S 22.0中，对数据进行深层次计算。
1.2.3 数据分析方法(1)数据基本算法：计算数据的均值、中位数、标准差、方差等数据并分析其数据分布情况，利用数据透视表法分析汇总值，通过数据列表的方式对每个数据进行多重比较。
智慧医保解决方案大赛获奖案例介绍
智慧医保解决方案大赛获奖案例介绍今天咱来唠唠智慧医保解决方案大赛那些超牛的获奖案例哈！先说说那个“医保数据小精灵”案例。
这就好比给医保数据找了个超聪明的小管家。
以前医保数据那叫一个乱，就像一团乱麻，找个信息都得费老半天劲儿。
这个方案呢，就像是给这团乱麻来了个神奇的魔法梳理。
它通过超厉害的大数据分析技术，把各种医保数据整理得明明白白。
就好比把一堆杂乱的积木按照形状、颜色啥的分类放好，需要的时候一下子就能找到。
而且啊，这个“小精灵”还能根据数据变化实时调整，就像个灵活的小机灵鬼，医保数据有啥风吹草动，它都能第一时间掌握，让医保管理那叫一个高效又准确，大大减少了工作人员的烦恼，就像给他们送了个贴心小助手一样。
还有个“医保服务一键通”的案例也特别有趣。
想象一下哈，以前老百姓办医保业务，那得跑好多地方，填一堆表格，排老长的队，等得那叫一个心烦意乱，感觉比取经还难。
但是这个“一键通”方案就像是给大家开了个绿色通道。
只要在手机上轻轻一点，各种医保业务都能轻松办理，就像点外卖一样方便。
不管是查询医保缴费记录，还是申请报销，都能快速搞定。
而且它还有智能客服哦，就像个知识渊博的小百科，老百姓有啥问题，它都能耐心解答，这可真是把医保服务送到了老百姓的家门口，让大家都忍不住点赞。
再讲讲“医保智能风控卫士”这个案例。
医保基金就像是老百姓的“救命钱”，可不能让坏人惦记上。
这个方案就像是给医保基金装了个超级厉害的防盗门，还配了个火眼金睛的保安。
它通过智能监测系统，能实时监控医保数据的异常情况。
一旦发现有人想钻空子、骗医保，它就会立刻发出警报，就像警报器一样响亮，让那些坏人无所遁形。
而且啊，它还能分析出哪些地方容易出现风险，提前做好防范措施，就像给医保基金打了一针“预防针”，让老百姓的“救命钱”安全得很呐！这些获奖案例啊，真的是给智慧医保带来了不少新花样，让医保服务变得更加贴心、高效、安全，简直就是医保界的“超级英雄”！。
运用数据挖掘技术开展医疗保险基金审计
实务研究A运用数据挖掘技术开展医疗保险基金审计♦彭艳妮/宜都市审计局才匚大数据时代背景下,医疗保险基金信息化管理已较土成熟，医疗保险基金数据呈现数据类型多样、数据量大、专业性强等特点。
而传统的医疗保险基金审计，面对海量医疗诊疗、门诊住院结算业务数据，只能抽审部分病例档案，既难以实施全面核查，又难于接触到深层次问题，导致审计存在较大的风险。
应用数据挖掘技术开展医保基金审计能提高问题查找的精准度，实施精确打击，找到住院医疗报销业务中的薄弱环节，顺利实现审计目标。
一、审计思路本文利用数据挖掘技术里面的SPSS Statistics标识异常点模型和SPSS Modeler支持向量机回归算法（即Svm建模）来建立住院单病种病例模型。
通过数据挖掘技术，查找明显不符合常规的疑问数据，同时建立预测分析模型，将预测值和实际值差异较大的记录列为疑点;通过建模筛选疑点再进一步审计核查，分析单病种住院情况下是否存在超范围、超比例、超标准支付医疗保险基金的情况，可以大大提高审计效率。
二、数据挖掘技术审计应用实例（一）运用SPSS Statistics标识异常点模型分析实例模型概述:SPSS Statistics标识异常点模型可以发现和分析明显偏离数据总体、不符合被审计单位业务规律的异常数据，从而找到对完成审计工作有价值的信息的一种数据挖掘方法。
审计思路:标识异常点模型是从被审计单位海量的财务数据中发掘出少部分的不符合整体规律的或明显存在异常的数据进而进行审计任务的模式。
通常来说这种异常的数据通常会比大多数的数据更具有审计价值。
分析步骤：第一步数据预处理。
获取的医疗保险基金行业数据存放在sql sever数据库中，提取字段（住院序号、医院编码、医院名称、住院科室编码、出院时间、入院时间、出院病种名称、姓名、身份证号、总费用、药费、项目费、统筹范围费用金额、统筹支付、个人支付、年龄、本年住院次数）整理成所需的报销明细表excel表格导出存放。
数据挖掘在城镇医保中的应用
数据挖掘在城镇医保中的应用作者：张莎莎李伟来源：《电脑知识与技术》2013年第08期摘要：随着国家基本医疗保险制度的全面覆盖，社会保障局数据库中数据也与日俱增，利用其中的数据来做进一步的分析，把大量无序的数据变成科学的知识是社会保障系统工作的需求。
以贵阳市社会保障局医疗保险业务数据中城镇居民统筹基金支付情况为目标，利用聚类分析法，通过搭建oracle数据仓库平台，并在此平台上进行主题数据仓库构建与设计，进行联机分析得出城镇居民统筹基金支付情况，为贵阳市城镇居民统筹基金支付政策的科学制定与调整具有一定的指导意义。
关键词：城镇居民；数据仓库；联机分析；数据挖掘；聚类算法中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）08-1739-041 概述贵阳市社会保障局大力发展社会保障的信息建设，并按照劳动和社会保障部门制定了《劳动与社会保障信息指标体系》，于2001年6月设计建设了贵阳市社会保障信息体系，在其运行的十几年中，系统里面的数据不断的增加，以往的软件技术已经不能满足大量数据的分析工作，如何从这些数据中挖掘出有用的信息成为一个重要的工作。
常用的数据挖掘算法有回归算法，分割算法，关联算法，顺序分析算法以及聚类算法等[1]。
回归算法是基于数据集中的其他属性预测一个活多个连续变量，如利润或亏损；分割算法是将数据分成组或分类，项具有相似属性；关联算法查找数据集中的不同属性之间的相关性，这类算法最常见的是创建可用于市场蓝分析的关联准则；顺序分析算法是汇总数据中常见的顺序或时间，如WEB路径流；聚类算法最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法，该算法思路非常简单直观，如果一个样本在特征空间中的k 个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别[2]。
贵阳市城镇居民的统筹基金支付情况的数值是离散的，病分为单病种和非单病种，国家所支付的统筹基金也是不同的，所以采用聚类分析法通过搭建oracle数据仓库平台，并在此平台上进行主题数据仓库构建与设计，经过进行联机分析得出城镇居民统筹基金支付情况，为贵阳市城镇居民统筹基金支付政策的科学制定与调整具有一定的指导意义。
大数据挖掘在医疗保险中的应用研究
大数据挖掘在医疗保险中的应用研究随着大数据时代的到来，各行业都在积极探索如何利用大数据来提高效率和价值。
医疗保险作为国民经济中的重要组成部分，也离不开大数据的应用。
本文将深入探讨大数据在医疗保险中的应用研究。
一、大数据在医疗保险中的意义医疗保险是指个人和社会各界按一定比例缴纳保险费，以便在意外事故和疾病等突发事件发生时，给予被保险人一定的经济补偿或保障。
医疗保险一直是社会保障制度的重要组成部分。
然而，在传统医疗保险中，由于数据采集和管理的不完善，保险公司所面临的风险往往是比较高的。
而大数据的应用则为传统医疗保险带来了一系列的好处。
首先，通过大数据分析，医疗保险公司能够更加精准地评估被保险人的风险，制定更为科学的保险方案。
其次，大数据的应用可以提高医疗保险公司的效率，减少机构重复和人员排队等传统保险服务的不足。
最后，大数据的应用还可以提高医疗保险的反欺诈能力，在保险核赔环节能够及时发现和处理保险欺诈等问题。
总的来说，大数据的应用为医疗保险公司带来新的机遇和挑战，可以帮助保险公司实现更好的资金利用和风险管理，为消费者提供更优质的医疗保险服务。
二、大数据在医疗保险中的应用案例1. 精准定价大数据的应用可以帮助医疗保险公司进行“精准定价”。
例如，在美国，医疗保险公司利用大数据分析技术，从海量数据中获取关于年龄、性别、身体状况、工作情况等信息，对被保险人进行分层定价，确保每个人的保险费用是最合适的，保险公司也可以更好地了解被保险人的基本状况，从而采取更加科学的风险管理策略。
2. 抗欺诈反作弊医疗保险行业中的“欺诈骗保”问题也一直得不到很好的解决。
然而大数据的应用为解决“欺诈骗保”问题提供了新的思路。
医疗保险公司可以利用大数据技术对被保险人的个人信息以及医疗记录等进行分析，发现存在的欺诈行为，从而大大增加了反欺诈的能力。
3. 智能辅助决策随着人工智能技术的发展，医疗保险公司可以利用机器学习和智能算法，对大量医疗数据进行分析，找到有意义的规律，并将这些规律应用于保险核赔过程中，从而实现智能辅助决策。
大数据分析技术在医疗保险领域的应用案例
大数据分析技术在医疗保险领域的应用案例随着人口老龄化和医疗技术的进步，医疗保险领域面临着越来越大的挑战和机遇。
大数据分析技术作为一种强大的工具，为医疗保险行业提供了广阔的应用空间。
本文将为读者呈现几个大数据分析技术在医疗保险领域的应用案例，旨在探讨这些案例如何帮助提升医疗保险的效率和质量。
首先，大数据分析技术可以帮助医疗保险公司识别潜在风险。
通过对海量的医疗保险数据进行深入分析，可以发现与欺诈行为相关的模式和趋势。
例如，保险欺诈者往往会选择高价值的医疗项目进行虚假申报，同时还会频繁更换医生和医院，以此来掩盖其欺诈行为。
通过使用大数据分析技术，保险公司可以构建模型来识别这些潜在的欺诈行为，从而减少保险欺诈的风险，并节约成本。
其次，大数据分析技术也可以用于提升医疗保险的赔付效率。
医疗保险理赔过程通常繁琐且时间长，追踪纸质档案和人工处理会造成很大的工作量。
而采用大数据分析技术后，可以快速地将海量的医疗数据进行整合和分析，从而快速判断患者的诊断结果和治疗方案的合理性。
这不仅可以提高医疗保险公司的赔付效率，还可以为患者提供更快速、准确的医疗服务。
另外，大数据分析技术还可以帮助医疗保险公司进行精准定价。
在医疗保险领域，一个重要的问题是如何确定保费的合理水平。
传统的保费定价通常基于统计分析，但这种方法无法考虑到个体的不同特征和风险水平。
而使用大数据分析技术后，可以将大量的个人健康数据和医学记录整合起来，以获得更准确的风险评估模型。
通过这些模型，保险公司可以根据个体的实际风险水平来设定不同的保费，从而提供更个性化和公平的保险产品。
此外，大数据分析技术还可以应用于医疗保险的客户关系管理。
医疗保险公司拥有庞大的客户群体，如何更好地与客户进行沟通和管理成为一个重要的问题。
利用大数据分析技术，保险公司可以分析客户的消费行为、健康风险和保险需求等信息，以提供更有效的个性化服务。
例如，保险公司可以根据客户的健康数据提供定期的健康咨询和健康管理计划，从而提升客户的满意度和忠诚度。
医保数据应用转型优秀案例
医保数据应用转型优秀案例《医保数据应用转型优秀案例：开启医疗保障新时代》在咱们老百姓的日常生活里，医保就像一把保护伞，为我们遮风挡雨。
可是，你有没有想过，医保数据就像一座巨大的宝藏，以前可没被完全挖掘利用好呢。
今天呀，我就给您讲讲那些超厉害的医保数据应用转型的优秀案例，那可真是让人惊叹！就拿我知道的一个城市来说吧。
那里以前医保报销的流程特别繁琐，像一团乱麻，病人和家属在各个窗口跑来跑去，累得够呛，大家心里都充满了怨言，这感觉就像是在黑暗的迷宫里打转。
有一位医保工作者，小李就说：“咱们这样下去可不行啊，病人都被折腾得没了精气神，医保的作用不就大打折扣了吗？”后来，他们就开始琢磨医保数据应用转型的事儿了。
他们把医保数据进行系统性整合，就像是把零散的珍珠串成了精美的项链。
花费了不少心血，建了一个智能平台。
嘿，你猜怎么着？这个平台一上线，那可就像是给医保办理装上了加速器。
现在呀，病人报销只需在网上提交信息，动动手指就像玩游戏过简单关卡一样轻松。
再也不用像以前那样，像只无头苍蝇一样到处奔波了。
还有一个小镇，那里的医保部门面对医保基金管理这个老大难问题一直愁眉苦脸。
医保数据就像个调皮的孩子，难以掌控。
有个管理者老陈，他就想：“难道我们就一直被这堆数据搞得晕头转向吗？一定有办法让它们听话的！”于是，他们借助大数据分析，这大数据分析就好似福尔摩斯的放大镜，清楚地发现了医保基金里那些不合理支出的猫腻。
通过对医保数据的精准分析，他们把那些乱伸的黑手一一揪了出来，让医保基金管理更加透明公正。
这一个个案例，就像是明亮的灯塔，给众多正在苦苦探索医保数据应用转型的地方照亮了道路。
要是所有的地方都能像他们这样重视医保数据应用转型该多好呀？这不仅仅是让医保运营更加高效，更像是给咱们老百姓吃了颗大大的定心丸。
从这些优秀案例里，我就看出了，医保数据应用转型可真是一个具有无限潜力的大工程。
它让医保这个保护网变得更坚韧、更灵敏。
这就是医保数据应用转型的魔力吧！只要大家敢于尝试创新，发挥医保数据这座宝藏的最大价值，医疗保障的明天将会更加美好。
大数据分析在医疗保险领域的应用案例
大数据分析在医疗保险领域的应用案例在当今信息技术高速发展的时代，大数据分析已经成为各行各业不可或缺的重要工具。
医疗保险作为保障人们身体健康的重要领域，也开始广泛应用大数据分析技术，以提供更准确、高效的服务。
本文将以实际案例为例，探讨大数据分析在医疗保险领域的应用，展示其对保险公司及受保人的影响。
案例一：风险评估与定价优化保险公司在对投保人进行风险评估和定价时，通常需要分析大量的数据，比如投保人的个人信息、家族病史、历史就医记录等。
通过大数据分析技术，可以对这些数据进行全面、系统的整理和加工，从而更准确地评估投保人的风险等级，并据此进行定价优化。
通过分析大数据，保险公司能够发现不同人群之间的相关性和规律性，进而为不同人群制定差异化的保险政策和产品，实现风险分散和公平定价。
案例二：反欺诈与理赔审计医疗保险领域经常面临着欺诈行为的挑战，诸如虚报、重复报销等。
大数据分析技术可以通过对投保人的各项数据进行比对和分析，及时发现和识别潜在的欺诈行为。
例如，保险公司可以通过分析大量的理赔数据，建立模型和算法，准确地判断理赔申请是否存在异常或欺诈行为。
此外，大数据分析还可以在审计理赔申请中发挥重要作用，通过对就医记录、药店购药数据等多维度数据的分析，快速准确地判定理赔是否符合保险规定，提高理赔审核的效率。
案例三：精准定制和个性化服务在大数据时代，保险公司可以利用大数据分析技术，更好地了解受保人的需求、偏好和风险特点，从而提供更精准的定制化产品和个性化服务。
通过分析受保人的历史就医记录、医疗消费行为以及相关健康指标等数据，保险公司可以为受保人量身定制符合其需求的保险方案，提供更加全面、个性化的保险保障。
此外，大数据分析还可以为保险公司提供受保人忠诚度的预测和评估，以便精确把握市场需求，提高客户满意度和忠诚度。
结语大数据分析在医疗保险领域的应用给保险公司和受保人带来了诸多好处。
通过分析大数据，保险公司能够更准确地进行风险评估和定价，提供更具竞争力的产品和服务；同时，大数据分析也为保险公司提供了更好的反欺诈手段和理赔审核能力，提高了保险业务的风险控制能力；此外，大数据分析还可以帮助保险公司实现个性化定制和精准营销，提升客户满意度和忠诚度。
大数据挖掘在医疗领域的实际应用案例
大数据挖掘在医疗领域的实际应用案例随着科技的不断发展，人类已经进入了一个数字化的时代，这也让大数据技术变得越来越炙手可热。
随着大数据技术不断的发展，它的应用范围也越来越广泛，医疗是其中之一。
本文将介绍大数据挖掘在医疗领域的实际应用案例。
一、疾病预测方面大数据挖掘在医疗领域的具体应用，最为显著的便是在疾病预测方面。
通过对大量的医学数据、日常健康数据等数据进行深度挖掘和分析，可以得出人物是否患有某种疾病的预测结果，使得人们能够更好的预防和治疗疾病。
例如，谷歌公司旗下的研究团队通过对搜索引擎上搜索的症状与疾病的频次进行分析，预测了甲状腺癌的流行趋势，其预测结果的准确性高达96％。
此外，通过对患者的基因、临床、影像、病理等多方面的数据进行分析，可以实现对疾病的预测，并发现疾病的发病机理和治疗方法，比如在癌症领域中，通过对肿瘤细胞的基因进行分析，发现机体对化疗药物的耐药性原因，从而改善治疗方案，提高癌症患者生存率。
二、医疗管理方面除了疾病预测以外，大数据技术在医疗管理方面的应用也日益成熟。
通过对患者的病史、医学图像、医疗文件和医院管理数据进行挖掘和分析，可以实现医院的成本控制、收益分析以及医生的绩效评估等。
例如在医院的收入管理方面，大数据挖掘可以根据医院实际收入情况和公民基本医疗保险资金的预算支出情况，对医疗服务的具体收费进行合理的调整，进而保证医疗服务的公正性和可接受性。
此外，在医生绩效评估方面，大数据技术可以通过对医生的每一个治疗、照顾和开药过程进行记录，并对每一个流程产生的数据进行分析和比较，最终实现对每个医生的绩效评估，从而对医疗服务质量进行有效控制。
三、医药研发方面大数据还可以在药物研发方面提供帮助。
通过对大量的临床试验和基因测序数据进行深度分析，在药物研发过程中可以发现一些不太容易被发掘的规律和模式，从而提高研发效率，降低研发成本。
例如，早在2010年，美国耶鲁大学的一名研究人员就利用大数据技术从药物百科网站中搜集的十多万篇文章中挖掘到了6种或以上的新品种靶向药。
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国外保险业中的成功案例简介
GIGNA Healthcare 通过数据挖掘技术来简化医疗管理报告的生成，提高报告的准确度和生成速度，从而帮组公司将投资回报率提高到100-200%。
土耳其的AXA OYAK 利用数据挖掘技术提高市场份额，提高销售利润，并且对理赔客户进行欺诈识别，降低赔付风险。
西班牙的AXA Segurosse Inversiones 保险公司利用数据挖掘技术分析政策变动对消费者行为的影响，以减小政策风险，并且据此分析市场机会，为消费者提供适合他们的保险产品，从而提高投资回报率。
澳大利亚的Allianz Elementer 保险公司和Blue Cross and Blue Shield of Florida 保险公司利用数据挖掘工具对客户忠诚度、客户细分和客户保持进行分析，以减少客户流失。
美国的All State Financial 保险公司利用数据挖掘技术对不同客户的消费特征进行分析，制定BTB销售策略和交叉销售策略，保证公司是在最能给公司创造收益的客户集中地地区运营。
Coface 保险公司利用数据挖掘技术对客户进行风险评估，为制定费率及李培策略提供依据。
斯堪的维也纳最成功的保险公司Codan 通过建立数据仓库，来选择客户，并且对风险做出正确的评估和定价，以此提高服务，减低开销。
法国的Groupama 保险公司利用数据挖掘技术对客户行为和客户价值进行分析，为公司提供销售决策支持。
美国的一家健康医疗保险（HCSC）通过数据挖掘技术来提高识别欺诈性的健康医疗索赔的准确性和效率，从而每年能够减少几百万美元的赔付，进而降低投保人的保险费用。
美国的菲尔曼基金保险公司运用数据挖掘系统对欺诈行为和代为追偿进行分析，应用这个系统的结果是：该解决方案通过提高菲尔曼基金公司的财务和经营报告能力所节约的成本和增加的收入，每年累计为2-3千万美元。
菲尔曼基金保险公司反欺诈及代为追偿的作用是预计每年为公司减少欺诈行为造成的损失70万美元，同时每年实现2百万美元的代位追偿收入。
美国Empire Blue Cross公司是美国最大的医疗保险公司，利用数据挖掘技术，1997年共计节省了3850万美元的浮滥理赔支出，同时也根据数据挖掘的模型成功告发了不实开立医疗凭据的医生。
美国HCFA才用了VIS解决方案，开发了SGI MineSet系统，用于实现对医保数据的数据挖掘和数据可视化，主要是为了发现在医疗保险领域中的欺诈和滥用浪费现象。
澳大利亚HIC 才用了ACSys系统，利用统计，分类，关联规则以及回归等方法预测医疗保险欺诈。