医疗保险数据分析和应用研究

发布时间：2017-04-13 12:18

  本文关键词：医疗保险数据分析和应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为避免城乡居民发生家庭灾难性医疗支出,2012年8月国家六部委下发了《关于开展城乡居民大病保险工作的指导意见》(以下简称《指导意见》。安徽省从2013年开始试点实施大病保险制度,为进一步完善和推广该制度,需要准确了解其实施状况和保障水平。双向转诊制度在医疗费用的控制和医疗资源的合理利用上扮演了一个至关重要的角色,对安徽省医疗制度改革以及新政策的实施具有借鉴意义。现有的研究工作更多关注于医疗保险政策的解读和分析上,针对医疗保险数据的研究并不多见。我们和安徽省医疗保险研究会合作,使用安徽省试点城市城乡居民的连续7年的医保数据,研究了安徽省大病保险保障水平和转诊的现状。研究了《指导意见》以及试点城市的大病保险实施状况和保障水平。按照住院年度和医院级别分析了七个年度共计277756条记录的住院时间和住院费用,发现现有试点城市的大病保险实际补偿比仅为15.59%,远低于《指导意见》规定的50%。据此,提出了分别考虑起付线、报销比例、报销目录三个关键参数的多种大病保险保障方案,对比分析发现当适当调低大病保险起付线,少量增加筹资额时,把大病保险实际补偿比提高到了35.69%。本文给出了大病保险保障水平的衡量指标和计算公式,提出了一种新的平衡各个指标的大病保险补偿方案。研究了转诊社交网络与住院时间和费用的关系。抽取了转诊规则并设计了转诊数据筛选算法,并依此获得转诊数据,建立了转诊社交网络。选择适用的社区检测方法,找出了转诊社交网络的社区分布以及转诊特点,给出了医院的资源共享关系。结合SIS模型提出了一种改进的随机游走社区检测算法,以模块度(Modularity)衡量,发现该算法对社区检测效果更好。在此基础上,分析了转诊网络的结构特性以及特征数据。利用线性回归分析以及分类预测中的决策树方法,找出了影响病人住院时间以及住院费用的网络特征关键因素。此外,针对转诊序列对,采用Apriori算法挖掘频繁转诊医院序列,发现了一些实际意义的转诊行为模式。大病保险保障水平的研究对大病保险制度的完善和推广产生了积极的效果,得到了认可。转诊研究结果表明,合理有效的转诊不仅可以平衡医疗资源的使用,还可以减少医疗保险费用的支出,对政府的政策制定有积极意义。本文相关研究成果已经应用到安徽省某市的医疗保险政策制定中,取得了一定的效果。
【关键词】：医疗保险数据 大病保险 转诊网络 社交网络分析 数据分析
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R197.3;F842.6;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 医保数据的分析13
• 1.2.2 转诊社交网络13-15
• 1.2.3 随机游走模型和传染病传播模型15
• 1.3 研究内容和主要贡献15-16
• 1.4 论文结构16-18
• 第2章 相关知识和技术18-26
• 2.1 医疗保险18-19
• 2.1.1 基本医疗保险18
• 2.1.2 大病保险18-19
• 2.2 转诊19-21
• 2.2.1 国外医疗机构间转诊模式19-20
• 2.2.2 国内转诊政策和转诊现状分析20-21
• 2.3 统计分析21-22
• 2.3.1 回归分析21-22
• 2.4 社交网络22-24
• 2.5 数据挖掘24-25
• 2.5.1 数据挖掘技术简介24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第3章 大病保险保障水平研究26-38
• 3.1 医保数据的统计分析26-28
• 3.1.1 住院费用统计分析26-27
• 3.1.2 住院时间的统计分析27-28
• 3.2 大病保险保障水平的影响因素研究28-35
• 3.2.1 大病保险保障水平衡量方法29-31
• 3.2.2 大病保险保障水平的影响因素分析31-34
• 3.2.3 实验结果分析34-35
• 3.3 一种新型大病保险补偿方案的探索35-36
• 3.3.1 大病保险保障水平的衡量指标和计算公式35
• 3.3.2 实验结果分析35-36
• 3.4 本章小结36-38
• 第4章 转诊网络的分析研究38-62
• 4.1 转诊数据的筛选算法和分析38-41
• 4.1.1 转诊数据筛选算法的提出38-39
• 4.1.2 转诊数据统计分析39-41
• 4.2 转诊社交网络41-46
• 4.2.1 转诊网络的构建41-42
• 4.2.2 社交网络分析应用在转诊行为中的提出42-45
• 4.2.3 转诊社交网络的特征和变量的选择45-46
• 4.3 转诊社交网络的社区发现研究46-52
• 4.3.1 转诊社交网络的社区发现46-49
• 4.3.2 SIS-RW算法的提出和验证49-52
• 4.4 转诊社交网络中的数据分析应用研究52-59
• 4.4.1 频繁序列挖掘53-55
• 4.4.2 线性回归分析55-56
• 4.4.3 分类预测56-59
• 4.5 本章小结59-62
• 第5章 总结与展望62-64
• 5.1 论文总结62-63
• 5.2 进一步工作63-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-70
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果70

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