基于數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)療保險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用.pdf

1、本文以天津市人社局社會(huì)保險(xiǎn)基金管理中心審計(jì)稽核處醫(yī)療信息系統(tǒng)建設(shè)情況為例，突出展現(xiàn)了系統(tǒng)在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)挖掘與管理方面的功能，在現(xiàn)有天津市醫(yī)保聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控的電子醫(yī)保聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻的基礎(chǔ)上建立一個(gè)多元化的、符合天津市人社局社會(huì)保險(xiǎn)基金管理中心審計(jì)稽核處自身需求的醫(yī)療保險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)。
　　現(xiàn)有的醫(yī)療保險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的違規(guī)數(shù)據(jù)挖掘聚類分析的挖掘?qū)ο蠖嗍悄軌虮晦D(zhuǎn)化為歐幾里得距離度量的數(shù)據(jù)。但是，現(xiàn)有的醫(yī)保聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控、監(jiān)管系統(tǒng)積累的大量違規(guī)

2、行為分析數(shù)據(jù)不是規(guī)則文本數(shù)據(jù)而是來自醫(yī)保定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的定點(diǎn)監(jiān)控視頻。面對海量的視頻數(shù)據(jù)，本文沒有采用繁瑣的圖像識別的思路進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，而是從多年的工作經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，找出違規(guī)行為產(chǎn)生規(guī)律，提出了一種基于概率統(tǒng)計(jì)的改進(jìn)的K均值聚類算法。改進(jìn)算法的提出基于以下兩個(gè)現(xiàn)象:一是，非誠信參保人員往往不是初犯，有的甚至是慣犯;二是，違規(guī)行為多伴隨著內(nèi)外勾結(jié)、熟人作案的情況發(fā)生。因此本文算法的核心思想是，通過對誠信檔案系統(tǒng)中的非誠信參保人員的報(bào)銷相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)

3、行概率統(tǒng)計(jì)，通過極大概率的搜索，找出極大疑似視頻片段，從而達(dá)到了約簡海量視頻數(shù)據(jù)的目的。
　　本文通過建立醫(yī)療保險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控管理實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的各項(xiàng)集成工作，且在已有的天津市人社局社險(xiǎn)中心醫(yī)療信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，建立起一個(gè)醫(yī)療信息共享和交換平臺;其次，本文結(jié)合社險(xiǎn)中心日常的業(yè)務(wù)流程，設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘理論的天津市醫(yī)療保險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，突出分析了聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)管功能模塊、誠信檔案管理功能模塊和醫(yī)保報(bào)銷違規(guī)數(shù)據(jù)分析功能模塊的數(shù)據(jù)流需求分析過程，完

4、善了三個(gè)模塊的功能設(shè)計(jì)過程，展示了三個(gè)模塊的功能實(shí)現(xiàn)。在天津市人社局社會(huì)保險(xiǎn)基金管理中心審計(jì)稽核處醫(yī)療信息系統(tǒng)需求分析部分，系統(tǒng)通過設(shè)計(jì)Data Stream圖來形象說明三個(gè)功能模塊的數(shù)據(jù)輸入、處理和輸出過程。系統(tǒng)針對三個(gè)功能模塊的Data Stream圖分別設(shè)計(jì)了IPO表，第三設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)庫總體結(jié)構(gòu)并針對IPO表分別設(shè)計(jì)了實(shí)體屬性圖、實(shí)體關(guān)系圖和主要數(shù)據(jù)庫表。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)部分，系統(tǒng)重點(diǎn)展示了參保人員基本信息監(jiān)控、監(jiān)控點(diǎn)實(shí)時(shí)畫面、醫(yī)?；斯?/p>