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《山西医科大学》 2009年
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新型农村合作医疗数据挖掘研究

韩颖  
【摘要】: 研究目的 总目标:为提高新农合管理者利用历史数据进行定量管理决策的能力,研究新农合数据挖掘流程、挖掘主题及其实践价值。具体目标:①规范新农合数据挖掘流程;②界定新农合管理相关业务问题;③设计新农合数据仓库模型;④利用某县新农合补偿主题数据库研究新农合风险要素,根据挖掘结果提出用于未来制度完善的相关对策。 研究方法 首先,利用文献研究,了解新农合发展概况和数据挖掘的一般模式,提出新农合数据挖掘基本框架; 其次,采用定性研究方法分析新农合运行机制,运用政策科学中公共选择理论、利益相关集团分析以及逻辑归纳方法,界定新农合管理的主要业务问题; 第三,根据数据仓库概念模型、逻辑模型和物理模型设计原理,从新农合管理业务信息需求出发,研究新农合数据仓库概念模型与逻辑模型的设计模式; 最后,利用SPSS Clementine12.0,设计数据挖掘的数据流模型。采用关联规则GRI算法,研究新农合补偿主题数据库中的强关联规则;利用聚类,识别新农合报销数据库中的异常医疗费支付案。在此基础上利用多种分类预测模型,对参合农民的住院服务利用和异常医疗费用支出的数据模式训练最优分类模型。 结果 1. 2004-08年全国新农合试点县数量年平均增长72.3%,参合人口年均增长78.6%,参合率由75.2%上升到91.5%,人均筹资额增长3-4倍。当前,全国县级经办机构内平均每人管理参合农民6.5万人。2006年后,卫生部出台4部新农合信息管理政策文件,安排1.8亿信息化建设专项资金。期望2010年前建成以数据综合管理、数据分析和数据挖掘为重点的管理信息系统。 2.根据CRISP-DM方法论,新农合数据挖掘应执行四个框架体系:首要环节是理解业务问题,其次数据准备,第三是数据挖掘,第四结果评价与执行。 3.共归纳7类新农合管理相关业务问题:筹资、疾病风险、费用补偿、医疗机构服务、农民健康、参合农民和定点医疗机构的受益归属分析,对制度绩效影响的重要程度评分依次为8,8,8,7,5,3,3。 4.新农合数据仓库模型:概念模型以农民参合、就诊和费用补偿为系统边界,设计个人、(医疗)机构与补偿主题数据库,确定个人-补偿(1-1)、补偿-机构(1-m)个人-机构(m-m)的E-R关系模型。逻辑模型设计:门诊统筹/家庭帐户报销数据库的数据采用双重粒度,大病统筹补偿采用患者为单位的单一数据粒度,建立以补偿数据为事实表,个人、机构、疾患和日期为维度表的星型数据仓库逻辑模型。 5.疾病风险关联规则:“妊娠、分娩和产褥期并发症”在各种报销案例中的构成比最高(26.56%),随后依次为:消化系疾病(18.37%)、损伤与中毒(10.98%)、循环系统疾病(10.42%)和恶性肿瘤(6.01%);“骨折”=“男性”的规则支持度6.32%,置信度73.76%。费用级别关联规则显示:“妊娠分娩类病例”AND“县级住院”=“低费用级”;“消化系统疾病”AND“县或乡级住院”=“中费用级”,以及(“骨折”AND“县级住院”)或“地市级以上住院”=“高费用级”等。 6.疾病风险分布规律:报销病例中县级医疗机构住院比例最高(47.53%),其次为乡镇级(28.88%),县乡两级住院患者的首要疾患是“消化系统疾病”,其次是“骨折”病例,两种疾患均为男性高于女性。地市级以上报销人数最多的病种是恶性肿瘤。另外,随着病人住院级别提高、患者平均住院天数、住院费、合作医疗补偿费均显著增加(P0.05)。 7.异常数据对象的检测:按照医疗机构级别,从患者住院天数、医疗费用和疾病类型三个维度检测异常数据对象。发现:某女性患者因双侧腹股沟淋巴结肿在乡卫生院住院270天;某75岁女性患者因慢性支气管炎,县医院住院175天……。县医院异常数据中70%为男性骨折/意外伤害患者。 8.住院服务利用的分类预测:以是否住院为输出,选择特征变量,建立CHAID树结构模型,显示因病致贫组人群住院率22.97%,如果是“因病致贫”AND“患慢性病”,那么住院率高达58.82%,其次是“贫困”AND“患慢性病”人群的住院率高达14.29%。 9.住院服务利用异常数据模式的预测:首先利用相关属性值完成10%的异常数据模式识别,将识别结果作为预测分类的输出值,根据选择的特征变量,筛选C5.1和神经网络两种预测效率最高的模型分别进行预测。神经网络对异常数据模式识别的准确率在测试集、训练集和验证集上的表现最好而且相当稳定,利用C5.1树模型导出的规则解读神经网络模型的黑箱问题:65岁以上、乡级医疗机构住院,11岁以下市级机构住院,以及民营、部队等其他医院消费等情形下易发生异常医疗消费模式。而11岁以上58岁以下者无论哪级医疗机构住院均不易发生异常医疗消费。 结论 1.构建新农合数据仓库和数据挖掘系统,提高新农合管理人员的政策水平、管理能力,已成为农村医疗保障制度科学发展一个绕不开的话题。 2.新农合数据仓库概念模型与逻辑模型应紧密围绕补偿主题进行设计,有利于提高数据仓库开发效率。 3.住院分娩在合作医疗中申请报销比例最高,但消化系统疾病和骨折/意外伤害对当地农民(尤其是男性)造成较重的疾病负担。 4.老年人、慢性病,低收入、儿童疑难杂症是医疗消费异常的主要因素。 建议 提高农民健康水平,需做好孕产妇保健工作;控制农民疾病风险应重点预防意外伤害和消化系统疾病;为降低新农合基金风险,应做好慢性病人和老年人疾病管理,防止不合理医疗费用支出。 主要创新点 (1)利用政策科学理论,通过规范化研究,界定新农合数据挖掘主题。提出新农合数据仓库的概念模型和逻辑模型设计方案。 (2)利用SPSS Clementine挖掘软件,设计新农合数据挖掘的数据流模型。 (3)利用数据挖掘结果提出适合当地特征的新农合管理措施。
【学位授予单位】:山西医科大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP311.13

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