【摘要】：隨著醫(yī)療保險(xiǎn)制度體系的不斷完善,醫(yī)療保障的覆蓋面得以不斷擴(kuò)大。然而,在醫(yī)保事業(yè)快速發(fā)展的同時(shí),一些深層次的問(wèn)題逐漸暴露出來(lái),如不斷加劇的老齡化問(wèn)題、愈演愈烈的違規(guī)騙保行為等。這些問(wèn)題嚴(yán)重威脅著醫(yī)�；鸬恼＿\(yùn)行。因此,如何有效識(shí)別醫(yī)�；疬\(yùn)行過(guò)程中潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素,及時(shí)預(yù)警并有針對(duì)性地采取風(fēng)險(xiǎn)防控措施是確保醫(yī)�；鹂沙掷m(xù)運(yùn)行的關(guān)鍵。本文以X市城鎮(zhèn)職工醫(yī)�；痫L(fēng)險(xiǎn)防控算法研究為對(duì)象,系統(tǒng)地分析影響醫(yī)保基金收支平衡的風(fēng)險(xiǎn)因素,重點(diǎn)研究結(jié)余風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和違規(guī)欺詐風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)算法,并最終建立醫(yī)�；痫L(fēng)險(xiǎn)防控平臺(tái)以輔助醫(yī)�；鸬臎Q策和管理。本文主要貢獻(xiàn)如下:·基于時(shí)間序列的結(jié)余風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)針對(duì)結(jié)余風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)中的統(tǒng)籌基金收入和支出預(yù)測(cè)問(wèn)題,以時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法為基礎(chǔ)分別提出了基于單變量的統(tǒng)籌收入組合預(yù)測(cè)模型ES_ARIMA和基于多變量的統(tǒng)籌支出預(yù)測(cè)模型RXSR。通過(guò)在真實(shí)醫(yī)保數(shù)據(jù)上的多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了兩種模型具有良好的預(yù)測(cè)效果�！せ诰植慨惓Ｒ蜃拥钠墼p風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)針對(duì)欺詐風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)中住院費(fèi)用異常問(wèn)題,以局部異常因子算法為基礎(chǔ),通過(guò)引入DBSCAN聚類(lèi)方法和重定義局部異常因子計(jì)算方式,提出了FDC和FDP兩種異常費(fèi)用檢測(cè)算法,并從異常檢出率、時(shí)間消耗等方面驗(yàn)證了兩種算法的有效性。此外,引入基于規(guī)則的異常頻次檢測(cè)方法,使全過(guò)程的欺詐行為監(jiān)督成為可能�！めt(yī)保基金風(fēng)險(xiǎn)防控平臺(tái)的研究與實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為支撐,通過(guò)融合Spark分布式計(jì)算框架、MVC設(shè)計(jì)模式、Java EE開(kāi)發(fā)框架,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了醫(yī)�；痫L(fēng)險(xiǎn)防控平臺(tái)。該平臺(tái)主要包括查詢(xún)統(tǒng)計(jì)、分析挖掘、預(yù)警監(jiān)控、管理維護(hù)等功能模塊,用以輔助醫(yī)�；鸬臎Q策和管理。
【圖文】：

療衛(wèi)生資源分配以及醫(yī)療服務(wù)需求的增長(zhǎng)情況。違規(guī)欺詐風(fēng)險(xiǎn)防控致力于從事前、事后兩個(gè)角度對(duì)醫(yī)保涉及的多方主體進(jìn)行有效監(jiān)督，從一定程度上減少甚至杜絕欺詐行為的發(fā)生。6.3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)本文選取當(dāng)前主流的 Web 開(kāi)發(fā)框架 Struts2+Mybatis 完成了平臺(tái)部分功能的開(kāi)發(fā)工作。平臺(tái)功能涵蓋政策風(fēng)險(xiǎn)防控、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)防控、供需矛盾風(fēng)險(xiǎn)防控及違規(guī)欺詐風(fēng)險(xiǎn)防控等四個(gè)方面內(nèi)容，，可為醫(yī)�；痫L(fēng)險(xiǎn)防控提供信息支持、輔助決策。政策風(fēng)險(xiǎn)防控 政策變量的制定是否合理關(guān)系著醫(yī)�；鹗欠衲鼙３珠L(zhǎng)期動(dòng)態(tài)平衡。通過(guò)對(duì)政策變量影響分析以及相關(guān)變量調(diào)整效應(yīng)的預(yù)測(cè)，為決策層調(diào)整或者制定政策指標(biāo)提供可靠的科學(xué)依據(jù)。

運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)防控 運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)防控模塊主要是為決策層、管理層用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)，關(guān)注基金收支影響因素、基金結(jié)余風(fēng)險(xiǎn)、統(tǒng)籌費(fèi)用支出細(xì)節(jié)及基金收支未來(lái)走向等方面的內(nèi)容，功能模塊如圖6.4、圖6.5所示。圖 6.4: 決策層模塊功能圖針對(duì)決策層用戶(hù)，主要提供趨勢(shì)分析、總體分布及收支預(yù)測(cè)等結(jié)果。趨勢(shì)分析模塊包含歷年收支走向、統(tǒng)籌賬戶(hù)及個(gè)人賬戶(hù)當(dāng)期結(jié)余情況、參保人數(shù)、平均73
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：F842.684;TP311.13;R197.1

【參考文獻(xiàn)】

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1 胡華蓮;張彥;劉超;;江門(mén)市社會(huì)保險(xiǎn)基金風(fēng)險(xiǎn)智能管控及預(yù)警平臺(tái)研究[J];現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化;2015年01期

2 于瑞均;;天津醫(yī)保監(jiān)督檢查體系現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程[J];中國(guó)醫(yī)療保險(xiǎn);2014年03期

3 孫曉軍;吳蘭;包慧軍;;寧夏醫(yī)保信息監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)進(jìn)程和啟示[J];中國(guó)醫(yī)療保險(xiǎn);2013年05期

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5 秦U

本文編號(hào)：2647368