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                  基于歷史數據的醫療保險基金支出的時間序列預測
                  文章來源:www.freehotlive.com   發布者:學生畢業作品網站  

                  摘要

                  隨著醫療衛生事業的發展,以及治療技術的進步,在社會上有更多的健康需求。對醫療保險基金支出的絕對值的快速增長已經提上了國家衛生保健系統的壓力,很多。然而,醫療保險基金是衛生保健系統的直接鍵;鹬С龅脑黾涌赡軙䦟е乱粋相對資金不足和施加壓力的可持續健康發展。為了應對這些問題,本文分析了醫療保險的醫療保險基金支出指標的影響,并預測了基于時間序列預測的方法,醫;鸬拿吭麻_支,基于大連市近5年醫療保險基金的歷史數據,為了準備政策調整和預警。最后,它表明,醫;鸾Y余存在不同的醫療指標組之間存在顯著的平均差異。預測誤差為6.72%,滿足實際需求。

                  隨著基于關系結構的傳統數據庫技術廣泛地應用于信息化時代的各個領域,各種復雜的數據庫系統紛紛被建立,由計算機代替了手工操作,極大提高了人們的工作效率。隨著關系數據庫和各類信息系統應用的年深日久,在數據庫系統中積累了大量的業務數據,并且由于業務應用的深入數據量還在日益增加。當前社會的市場競爭日趨激烈,使得醫療行業對于數據庫的要求不僅僅停留于數據處理層面,而逐漸向數據的深層次分析與利用的方向轉變。但如果沒有強大的數據分析工具對現有數據庫中的數據進行挖掘分析,而單憑目前數據庫的分析查詢功能以及各業務系統的的能力,是無法發現并提取這些海量數據中所蘊含的知識與規律的。因此為了滿足日益增長的對數據進行深層次利用的需要,數據挖掘與數據倉庫技術應運而生,它們能夠對現有的海量數據進行深層次的知識提取和經驗總結,并獲取對管理決策有用的信息。目前這些技術廣泛的運用于金融業(如銀行、保險)、零售業(超級市場)以及電信業等商業領域,但是在醫療衛生領域還處予摸索階段,對此我們進行了大膽的嘗試,對這一領域進行研究,在醫院醫保費用分析中采用了數據挖掘技術來產生對醫保費用管理工作有意義的規則集。

                  關鍵詞:醫療保險基金支出,醫;鸾Y余,方差分析,時間序列預測。

                  1 引言

                  隨著中國經濟的快速增長,中國健康保險事業取得了巨大的成就。在2010年,城鎮職工基本醫療保險制度已普遍成立了全國2370萬人參保。2011年,隨著新型農村合作醫療制度的建立,在合作醫療的832002萬人,占整個農業人口97.5%[1,2]。在2012,中國基本醫療保險已覆蓋超過95%的人口,這意味著中國已初步建成了世界上最大的醫療保健網絡。

                  隨著一些優惠的醫療保險政策的出臺,醫療保險基金支出增加。2010年,城鎮職工基本醫療保險的一般基金支出達到32716億元,與2008年相比增加57%。同時,新型農村合作醫療的一般基金支出達到11878億元,與2008年相比增加79.4%。然而,在2010的國內生產總值增長僅為2008年的21.1%,這意味著醫療費用的增長速度遠遠超過了GDP的增長。醫療費用的快速增長已成為中國在醫療服務領域的一個重要問題[3,4]。

                  近年來,醫療保險基金平衡問題逐漸出現在各個地區,個別地區入不敷出。以城鎮職工基本醫療保險基金為例,醫;鸸善痹鲩L率逐年下降,從2005開始,從91%下降到10.9%,2010,甚至負增長發生在一些地區[5,6]。它帶來的醫療保險系統,財務根據工資總額的一定比例很大的風險。因此,基金支出的預測是維護基金收益相對不變的前提下的醫療保險制度的重要舉措。

                  為了保證醫療保險制度的順利運行,有必要對醫;鸬墓善焙椭С鲒厔莸挠绊懸蛩,預測醫療保險基金支出和醫療保險政策的調整。這已經引起了國內外學者的關注。在國際上,醫;鹬С龅难芯恳殉蔀橐粋熱門話題。例如,在1992和gerdtham紐豪斯,奧康在1996和getzen 2000分析數據用時間序列方法確保支出總額的趨勢不同的國家[7]。同時,在2000年時,為了分析醫療指標的影響,喬治和Karatzas 利用從1962至今美國的醫;鹬С鰯祿脮r間序列方法進行分析[8]。

                  2 改變醫療保險基金平衡不同醫療分析指標

                  醫療保險的指標,也被稱為平均支付標準,是費用,醫療保險基金管理機構支付治療一個病人的醫療機構。確切的數額是由于不同地區、不同年不同,但一般逐漸增加。如表1和圖1所示,它顯示了醫療保險基金平衡不同醫療指標從2008到2010的變化。

                  在分析醫療保險基金平衡醫療指標基于方差分析的方法[9],通過SPSS不同的差異,這表明,醫;鸾Y余存在4760和5610組之間的平均差異顯著,與相對較低的醫療保險基金平衡指標相對較高。這種現象也發生在4760組6060之間。

                  事實上,醫保指標的調整是醫療保險基金有輕微的剩余的前提下提高醫療機構支付標準。它的目的是減少醫療機構的工作壓力。但在實踐中,提高醫療機構的診斷標準,旨在提高醫療收入。同時,醫療機構擴大經營面積,增加開放床位與住院的病人,受利益。所有這些行為將導致醫療保險基金支出的增加。

                  表1.2008到2011年醫療保險基金平衡不同醫療指標數據

                  圖1.2008到2011年的醫療保險基金平衡不同醫療指標趨勢


                  3 醫療保險基金支出的時間序列預測

                  隨著醫療技術的進步,人們的社會醫療保險和優惠政策的影響的認識的變化,社會醫療保險基金支出增加。收入和支出的醫療基金失衡。以大連為例,如圖2所示,近年來醫療保險基金平衡顯著下降(假設醫;鸬钠胶馐橇闱2008)。因此有必要對醫療保險基金支出的預測基于歷史數據的預警。

                  圖2. 2008到2011年的醫療保險基金收支平衡的趨勢

                  時間序列預測和因果預測廣泛用于描述變量隨時間的變化規律。不同的是,時間序列預測是基于目標變量與時間不同歷史的大量數據,和因果關系的基礎上,預測變量與目標變量的因果關系[10]。

                  由于只有醫療指標可以在醫療保險基金支出的影響因素量化,這意味著在過去的五年里,只有5個變量的醫療指標值。數據規模太小,基于因果預測準確的預測。同時,在醫療保險基金支出隨時間變化的必然趨勢。所以,時間序列預測是選擇醫療保險基金支出預測。

                  預測從一個數據流,利用時間序列建立節點通過Clementine。下一步是選擇預測模型的節點集[11]。如圖3所示,它顯示的數據流。

                  圖3. 通過Clementine時間序列預測模型的數據流

                  表2. 每月醫療保險基金支出的數據擬合

                  表3. 每月醫;鹬С龅臄祿A測

                  圖4. 每月醫;鹬С銮的擬合和預測

                  如上圖所示,表2顯示了擬合值。它提供了樣本數據建立的模型擬合結果,每月醫;鸬闹С鰪2008到2011。列1和2表示從2008到2011的時間段。列3提供每月醫療保險基金支出的實際值。這三列提供樣本數據。然后擬合結果在列4表示。列4提供每月醫療保險基金支出的擬合值。列5提供的擬合結果列3和4的相對誤差。列6和7提供的擬合值的置信區間。和置信水平為95%,這意味著擬合值發生在這個區間的概率為95%。表3顯示了預測值。它提供的檢驗數據,文本的模型和預測結果。和柱的意思類似于表2。圖4顯示的擬合和預測曲線。

                  在擬合結果,擬合優度0.772。和殘差序列的隨機性測試表明沒有結構的觀測序列中無法解釋的,這意味著該模型是理想的。此外,平均誤差為5.05%,誤差的方差為0.25%,這意味著該模型提供了小的波動,更適合和可以用來預測就像表3那種。

                  從表3中列出的結果預測,預測誤差為6.72%,這意味著預測精度滿足實際需求。

                  如圖4所示,可以直觀地觀察出擬合及預測效果。

                  從以上的分析,它是適用于預測醫療保險基金支出的時間序列預測方法的合理性和有效性。這是必要的。

                  4 結論

                  通過本課題的研究發現將數據挖掘工具運用到醫保定額結算的工作中去,將既能幫助管理部門方便靈活地制定定額標準,又能加快分析反饋的速度;最重要的是它還能在出現問題時幫助找出發生問題的可能原因。有了這樣一種分析展示工具,不但能夠極大地提高醫保工作的效率和準確性,也為醫保管理工作提供了一種有效地手段,同時對于醫保數據做進一步深入的分析提供了一種有益的嘗試,為管理部門提供了靈活的分析方式。

                  總之,醫療指標調整生產醫療保險基金支出一定的放大效應,和相對較低的醫療保險基金平衡指標相對較高。這樣的優惠政策可以更多或更少的刺激醫;鹬С龅脑鲩L。因為有大量的前幾年基金結余,醫療機構很少關注醫療保險基金結余。近年來,基金會和基金股票減少赤字。它影響了醫療保險的可持續發展。所以預測醫療保險基金有助于早期預警與政策調整。

                  參考文獻

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