【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)分析逐漸滲透到各行各業(yè),包括醫(yī)療行業(yè)。在醫(yī)療數(shù)字化的過程中,產(chǎn)生了EMR(電子病歷)、HIS(醫(yī)院信息系統(tǒng))、LIS(醫(yī)院檢驗系統(tǒng))、MI(醫(yī)學(xué)影像)等資料。英特爾預(yù)測:到2020年,醫(yī)療數(shù)據(jù)將增至35ZB,是2009年數(shù)據(jù)量的44倍。醫(yī)療行業(yè)正在面臨著海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重大挑戰(zhàn)和機(jī)遇。大數(shù)據(jù)正在逐漸改變著公共衛(wèi)生醫(yī)療領(lǐng)域。本文在國內(nèi)外相關(guān)研究綜述和理論分析的基礎(chǔ)上,從醫(yī)療保險的角度出發(fā),針對獲得的部分住院病歷首頁數(shù)據(jù)和整體醫(yī)療費用數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析,為相關(guān)決策的合理制定提供科學(xué)的依據(jù)。本文的主要研究工作如下:1.四種高發(fā)病的疾病特征研究及費用分析。通過對獲取的住院病歷首頁數(shù)據(jù)的挖掘分析,總結(jié)出四種疾病的基本特征,得到四種疾病DRGs的醫(yī)療保險費用償付標(biāo)準(zhǔn)。通過描述性分析、回歸分析等基本統(tǒng)計方法獲得四種高發(fā)疾病的基本特征;進(jìn)一步通過決策樹分析方法挖掘住院醫(yī)療費用內(nèi)在規(guī)律,獲得四種疾病DRGs的醫(yī)療保險費用償付標(biāo)準(zhǔn)�；贒RGs的高發(fā)病特征及費用分析可以為醫(yī)療保險機(jī)構(gòu)進(jìn)行醫(yī)療保險相關(guān)費用償付政策的制定提供數(shù)據(jù)支持,具有很大應(yīng)用價值。2.重大疾病的醫(yī)療保險費用挖掘分析。我國衛(wèi)生總費用、城鄉(xiāng)居民人均醫(yī)療保健支出、住院病人人均醫(yī)藥費用以及基本醫(yī)療保險基金支出均呈現(xiàn)快速增長的趨勢。通過對西安市居民整體醫(yī)療費用數(shù)據(jù)的挖掘分析,得出居民住院醫(yī)療費用和自付費用的分布狀況,并在此基礎(chǔ)上依據(jù)經(jīng)驗頻數(shù)法定價模型進(jìn)行高額費用保險保費的測算。本文的研究成果對費用型商業(yè)醫(yī)療保險保費研究具有很大的應(yīng)用價值,同時也對我國醫(yī)療保險市場的豐富和完善有一定的貢獻(xiàn)。日益增長的醫(yī)療大數(shù)據(jù)是醫(yī)療行業(yè)的一項重大資源優(yōu)勢。醫(yī)療保險機(jī)構(gòu)必須注重收集醫(yī)療數(shù)字化過程中產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)資料,通過科學(xué)系統(tǒng)地分析與總結(jié),為今后相關(guān)政策的制定提供依據(jù)。醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)該重點把握這一優(yōu)勢,進(jìn)行醫(yī)療大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述、數(shù)據(jù)挖掘、建模預(yù)測,以提供基于海量數(shù)據(jù)分析的相關(guān)決策支持。
[Abstract]:With the development of Internet technology, big data analysis gradually infiltrated into various industries, including the medical industry. In the process of medical digitization, EMR (Electronic Medical record) and his (Hospital Information system) and MI (Medical Imaging) are produced. Intel predicts that medical data will rise to 35ZB by 2020, 44 times the amount of data in 2009. The medical industry is facing great challenges and opportunities of massive data and unstructured data. Big data is gradually changing the field of public health care. Based on the summary and theoretical analysis of relevant research at home and abroad, this paper analyzes the data mining of the first page data and the overall medical cost data from the point of view of medical insurance. To provide scientific basis for the rational formulation of relevant decisions. The main research work of this paper is as follows: 1. Study on the disease characteristics and cost analysis of four kinds of high-incidence diseases. By mining and analyzing the first page data of the inpatient medical records, the basic characteristics of the four diseases are summarized, and the reimbursement standard of the medical insurance costs for the four diseases DRGs is obtained. Through descriptive analysis, regression analysis and other basic statistical methods, the basic characteristics of four kinds of high incidence diseases are obtained, and the internal rules of hospitalization medical expenses are further excavated by decision tree analysis, and the reimbursement standard of medical insurance costs for four diseases DRGs is obtained. The characteristics and cost analysis of high incidence disease based on DRGs can provide data support for the establishment of medical insurance related expense reimbursement policy in medical insurance institutions, which has great application value. Analysis of medical insurance expenses for major diseases. The total expenditure of health care, the per capita medical care expenditure of urban and rural residents, the per capita medical expenditure of inpatients and the expenditure of basic medical insurance fund are all increasing rapidly in China. By mining and analyzing the data of residents' overall medical expenses in Xi'an, the distribution of residents' hospitalization medical expenses and out-of-pocket medical expenses is obtained, and on this basis, the high cost insurance premium is calculated according to the empirical frequency method pricing model. The research results of this paper have great application value to the research of the premium of the commercial medical insurance of the cost type, and also have certain contribution to the enrichment and perfection of the medical insurance market of our country at the same time. The growing medical treatment big data is a major resource advantage of the medical industry. Medical insurance institutions must pay attention to collecting the medical data generated in the process of medical digitization and provide the basis for the formulation of related policies through scientific and systematic analysis and summary. Medical institutions should focus on this advantage, carry on the medical big data's statistical description, data mining, modeling and forecasting, in order to provide the relevant decision support based on massive data analysis.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F842.684;TP311.13

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本文編號：2226611