一个医保基金风险防控平台中的数据挖掘技术

《一个医保基金风险防控平台中的数据挖掘技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、一个医保基金风险防控平台中的数据挖掘技术摘　要针对医保基金管理的关键环节和基金风险的主要因素，从医保业务出发，开发了相应的数据挖掘算法，构建医保基金风险防控的模型库和方法库，实现政策风险、运营风险、供需矛盾风险和违规欺诈风险防控。通过实施验证、不断修正并应用、影响于医保业务系统，从而全面建立与医保改革和管理相适应的医保基金风险防控机制，与日常运行的医保业务系统共同构成了基金运营、监控的良性循环，为医保基金风险防控系统的建设、实施奠定基础并提供借鉴意义。关键词数据挖掘　医保　风险防控TheApplic

2、ationandRealizationonaMedical-Insurance-FundRisk-PreventionDataMiningTechniquesAbstractAimingatthekeystepsofmedical-insurance-fundmanagementandcriticalfactorsofrisk,thispaperconstructsanewmedical-insurance-fundriskpreventionplatform.Inthisplatform,were

3、alizedthecollectionandintegrationofmultipledatasourcesinmedical-insurancearea,builtadatawarehouseforfundriskprevention,anddevelopeddataminingalgorithms.Thepracticalapplicationshowsthattheplatformiseffectiveandefficientforriskprevention.KeywordsDataMini

4、ngMedical-InsuranceRisk-Prevention一个医保基金风险防控平台中的数据挖掘技术30引　言社会医疗保险制度作为社会保障体系的有机组成部分之一，对保障公民基本医疗、促进社会公平和维护社会稳定有着重要意义。随着国民收入的增加和医疗保险覆盖面的扩大，医保基金规模不断增大。医疗保险由于其自身特点，逐渐面临着一系列突出问题，如我国人口老龄化、疾病谱改变、新医疗技术的采用和医疗需求的增长等原因造成医疗费用增长迅速，对医保基金形成了较大压力。然而，医保特有的复杂的委托代理关系和严重的信

5、息不对称，使医疗费用控制难度加大，医保基金被浪费、骗取、挪用等现象不同程度地存在，损害了医保基金的使用效果和效率。因此，为维护参保人的基本医疗保险权益，减少浪费，促进医保制度可持续发展，加强医保基金支付控制、增强医保基金风险监控已成为非常紧迫的现实问题。收稿日期:2010-03-31。上海市科委科研计划基金项目(08511500203)，上海市重点学科建设项目(B114)。高臻耀，主任，主要研究领域：数据挖掘，数据仓库医保基金管理是一项复杂的工程，涉及面广、数据量大，除管理参保人，还涉及各级医疗机构

6、；要负责个人账户的建立和使用，还要负责基本医疗保险费的征收、管理和支付，并对基金的使用进行监督[1]。如何从复杂的海量数据中得到有价值的信息，从而指导决策是需要解决的关键问题。本文针对医保基金管理的主要环节，研究医保基金风险的主要影响因素，设计实现了多种数据挖掘算法，建立了相应的数据挖掘方法库/模型库，使医保基金风险防控从过去的事后稽查变为“事前预测、事中监控、事后稽查”全过程的控制，对有效防范医保基金风险起到支撑作用，为有效控制基金风险提供指导，对医保基金的运营和监控具有重要作用。1相关工作控制医

7、疗保险基金风险是世界各国一直努力解决的难题。发达国家的医疗保险基金风险控制工作起步较早，例如德国在80年代建立了医保预测预警系统，由于建立时间长，覆盖范围广，征缴严格，基金收入环节存在的问题相对较少，预测预警的重点主要集中在支出上[2]。但最为关键的是借助计算机应用系统开展实时监测和预警分析。我国社会医保工作开展较晚，从某种意义上讲，对医保基金的管理缺乏一定的理论指导。受认识、技术以及数据等方面限制，国内在这方面的研究不多，更没有成熟的软件开发和应用[3]。国内目前已有的研究，主要从医保基金收支监测

8、、简单指标预警等方面开展基金风险管理工作，在医保基金预测预警建模方面，仍处于起步阶段，一些相关研究缺乏系统性和深度。目前有些地区也开发了一些控制或监控费用的系统，虽然部分实现了费用监控功能，但仍存在一些不足：1）由于系统建设的目的并不主要是费用监控，监控的效果非常有限。2）采用的实现技术并不适合医保费用监控业务。从长远看，医保基金管理仍面临着巨大压力，潜在因素主要有：1）医疗服务需求随经济增长水平而大幅度提升，当经济增长趋缓时，医疗需求增长的刚性仍然不变；2）新技术运