医保系统中数据挖掘的应用.pdf

医保系统是利用计算机信息技术，应用于医疗保险领域，实现对数据的深入挖掘以指导业务发展的信息系统。随着医保业务的复杂化，数据挖掘在医保系统中的应用越发重要。数据挖掘是一种数据分析技术，它通过在大型数据库中发现数据中的模式、关联、趋势或规则，并将这些信息转化为可操作的知识。 在医保系统中，信息管理系统的具体位置主要分为以下几个方面： 1. 基础档案系统：负责参保人员和单位的登记变动、缴费单位管理、年检处理以及IC卡管理。 2. 医疗监督系统：对定点医疗机构进行资格检查和信息传输。 3. 门诊系统：管理门诊处方、业务浏览以及病人门诊花费。 4. 住院系统：处理病人住院登记和住院结算。 5. 定点药店管理系统：管理药品进销存和计算费用。 6. 财务系统：汇总医保中心通讯系统数据并上报劳动部门。 目前，我国医保系统中存在的主要问题包括顶层设计不足、各个模块间缺乏关联性以及数据未形成关联关系分析。这些问题限制了业务的发展和管理模式的扩展。为解决这些问题，文章提出了数据挖掘的思路，旨在实现相对独立信息库的关联集中化管理，并通过数据深挖为业务发展提供保障。 在数据挖掘技术中，模糊数据挖掘技术是基于传统数据挖掘技术并赋予模糊理论。模糊数据挖掘的技术表现包括属性值的模糊聚类、抽象概念的形成、模糊映像关系的获取、模糊规律的发现、建立神经网络以及规则实施等。模糊聚类分析法是数据挖掘操作中的重要部分，通过模糊数据挖掘算法可以高效灵活地处理数据库或数据仓库，并且深入挖掘数据以找出孤立点，从而对数据进行科学整理。 数据挖掘在医保系统中的研究还包括基于数据挖掘技术的流程操作，例如首先需要按照分类标准划分医保系统的各个子系统，然后再进行详细的数据处理和分析，以便于更好地管理资金流动，提高业务质量。数据挖掘技术不仅在医保系统中有广泛的应用，同样适用于其他复杂数据管理的领域，包括但不限于金融、零售、电信等，它能帮助企业和组织优化流程、降低成本、提升服务质量，并为决策提供数据支持。 医保系统中的数据挖掘应用是一个不断发展和完善的过程，需要不断地优化算法，提高数据处理的效率和准确性。随着机器学习、人工智能等先进技术的发展，医保系统中的数据挖掘技术也将获得新的发展动力，从而更好地服务于医保业务的良性发展。