基于事务管理的医疗保险信息系统数据库设计研究

近几年随着我国医疗保险政策的改革,医疗保险的覆盖面逐步扩大,业务数据海量增加,传统的手工管理方式已不能适应新的医疗保险制度各方面的需要。本文针对医保业务的特点。提出了基于事务管理的医疗保险信息系统数据库设计方案。并在山东省临沂市四个县市区的医疗保险管理信息系统中应用,达到了预期的指标,运行姑果完全满足实际需要。     

惠州市医疗保险管理信息系统构建

该文讨论了建立医疗保险数据仓库的方案,并以数据仓库技术为基础,对医疗保险管理信息系统的业务数据库数据进行了集成、转换,并进行规范化和数据建模。     

抚顺市建立医疗保险计算机管理系统技术保障平安健康

众所周知,医疗保险改革是一个世界级的难题,全国各地的医改部门都采用医疗保险业务的实施与医疗保险的信息化建设同步进行的方式,由于医疗保险业务十分复杂,并且业务涉及的数据量很大,实时性要求高,采用手工操作根本无法满足业务需要,为保证医疗保险改革的正常进行,采用计算机管理并建立计算机网络系统势在必行。     

医院医疗保险档案管理工作制度的探讨

医院医疗保险业务档案管理是医疗保险经办管理中的一项基础性工作,对维护患者的合法权益、促进医疗保险的健康发展具有十分重要的作用。因此,建立医院医疗保险制度迫在眉睫。从医院医疗保险业务档案的重要性出发,阐述了建立其管理制度的原因,并深入探讨了医院医保档案管理制度的内容和建立步骤。     

基于分布式数据库的医保管理信息系统设计与实现

设计并实现了一种基于分布式数据库技术的医保管理信息系统,该系统体系结构以 C/S 结构为主,融合 B/S 结构,由物理层、数据层、应用支撑层、业务层及应用层组成,采用数据分片技术和分布式数据库同步技术,实现了远程联网管理和数据信息共享,解决了异构环境医疗保险数据业务的数据同步、数据共享、并行处理和数据交换问题。通过在一些医疗保险管理机构的实际应用,证明了系统的可靠性和正确性。     

数据挖掘在城镇医保中的应用

随着国家基本医疗保险制度的全面覆盖,社会保障局数据库中数据也与日俱增,利用其中的数据来做进一步的分析,把大量无序的数据变成科学的知识是社会保障系统工作的需求。以贵阳市社会保障局医疗保险业务数据中城镇居民统筹基金支付情况为目标,利用聚类分析法,通过搭建oracle数据仓库平台,并在此平台上进行主题数据仓库构建与设计,进行联机分析得出城镇居民统筹基金支付情况,为贵阳市城镇居民统筹基金支付政策的科学制定与调整具有一定的指导意义。     

将保障延展到千家万户——Array Networks部署黑龙江金保工程安全访问解决方案

近期,黑龙江省劳动和社会保障厅为适应省直医疗保险系统业务管理的需要,结合黑龙江省“金保工程”建设实施方案中建立五险合一系统的主导思想,决定实施黑龙江省金保工程省直医保网络工程,将省直医疗保险系统从原有系统切换到“金保工程”系统中来。新系统依托黑龙江省“金保工程”中心平台,覆盖哈尔滨市300家定点医院和药店,通过计算机实时与数据中心联网实现医疗保险实时在线交易,使省医疗保险局能够实时掌握省直医疗保险数据,提高省直医疗保险整体管理水平。     

大数据背景下医疗保险信息化建设的问题分析

在大数据背景下,我国日益重视加强医疗保险信息化建设。本文浅析了大数据背景下医疗保险信息化建设的问题,探究了大数据背景下医疗保险信息化建设的措施,以期为医疗保险信息化建设提供借鉴。     

论医保的计算机网络化管理

随着医疗保险体制的日益完善,参保人员的数量增多,医疗保险种类不断丰富,对医保偿付的速度与质量的要求越来越高,要做到实时、准确的偿付,对医疗保险业务实行计算机网络管理势在必行。文章论述了医院中计算机信息管理系统与医保管理系统的统一网络化管理的实现技术。     

医疗保险网络信息系统的设计与实现

采用计算机网络处理医疗保险业务加快了管理现代化的进程,促进了城市医疗保险制度的改革。本文主要介绍了一种医疗保险网络信息系统的设计与实现,概要介绍了医疗保险业务流程,介绍了系统网络开发环境、网络拓扑结构、软件开发及数据库设计。     

基于Web Service的医疗保险系统的设计与实现

医疗保险是社会保障体系的一个重要环节,医疗保险系统是贯彻相关政策的直接载体.如何与社会保障系统中的其他系统以及社会保障系统外的其他系统相互集成和数据共享成为医疗保险系统应用的一大挑战.本文利用Web服务的体系结构和它的关键技术,设计了基于Web服务的医疗保险应用系统,解决了医疗保险应用系统与其他系统的相互集成问题和系统间数据共享问题.     

在医疗保险信息化建设中应用大数据分析的研究

针对医疗保险信息化建设中大数据应用技术的不足,本研究以苏州工业园区医疗保险特病结算数据为分析对象,通过大数据算法对医疗保险信息化建设中的大数据进行梳理、分析、清洗、重构等,然后构建移动平均、指数平均模型实现对大数据的处理。本研究还通过随机矩阵理论算法实现医疗数据的能谱和本征态分析、统计,得出实际测量中的随机程度,揭示出医疗保险信息化建设大数据包含的整体关联事件特征,又利用数据挖掘算法再次对分析出的数据进行二次处理,使用户快速从海量的数据(比如尿毒症、白内障、再生障碍性贫血、血友病、恶性肿瘤康复期、冠心病合并心肌梗死、癫痫)中需求目标数据,实现对数据的分类、分析。实现数据表明,本研究方法具有明显的实用价值,为医保基金的可持续发展及医疗保险政策的制定、完善提供技术参考。     

面向医疗保险各项费用指标供需比例的测算分析

本文采用数据仓库技术提出了合理利用和有效管理历年来医疗保险费用的收取情况数据和各项医疗费用的支出情况数据，本着收支平衡的原则，预测分析下年度所需的人均基本医疗保险基金和确定基本医疗保险费平衡的补偿比，并给出相应的测算模型。     

数据整合与数据挖掘技术在医疗保险信息系统的研究与应用

通过分析医疗保险管理信息化深入发展的需求,从技术的角度提出医疗保险信息系统数据整合及数据挖掘的总体解决方案,并对医疗保险信息系统的数据仓库的设计、数据整合的方案以及数据挖掘的技术和应用进行概要的分析和论述,并用关联规则挖掘算法实证研究医保信息挖掘的可能性与必要性。利用编码、解码技术和SQL的聚集函数,实现基于SQL的FP-Growth算法,从而突破机器内存对数据挖掘的处理效率,实现对海量数据挖掘的高效挖掘。     

WKAG：一种针对不平衡医保数据的欺诈检测方法

医保欺诈检测具有迫切的现实意义,当前工作主要以机器学习方法为主,但面临两个重要问题：（1）数据不平衡问题较为突出,欺诈样本占比极小,影响识别效果;（2）数据特征的选取与构造过于依赖领域业务知识,难以保证特征有效性。针对这些问题,提出了一种针对不平衡医保数据的欺诈检测方法--WKAG。使用WGAN-KDE（Wasserstein Generative Adversarial Network-Kernel Density Estimation）方法改善数据不平衡问题,结合自编码器（Auto-Encoder）提取数据的深层隐藏特征,使用Gradient Boosted Decision Tree（GBDT）检测医保欺诈行为。在多个公开数据集上验证了该方法有效性,并在真实医保业务数据集上进行了实验验证,结果表明了WKAG可作为医保欺诈行为的有效检测方法。     

一个医保数据仓库的元数据管理解决方案

利用数据仓库的集成管理能力来辅助医保业务分析是当前我国医疗保障基金管理的研究热点。由于数据仓库构建过程中的每一个环节都可能发生变化,因此一个灵活的元数据管理系统是这个过程不可缺少的。基于一个医保基金风险防控平台数据仓库的构建过程,提出一套适应该平台变化需求的元数据管理解决方案,深化对医保数据仓库中数据的理解,从而完善医保基金的管理和改善数据质量。     

基于数据挖掘医保系统的研究

随着医保领域业务的日益复杂化,对于医疗信息系统的建设提出了更高的要求。本文通过数据挖掘中聚类分析方法在医保系统中的应用研究,从海量的医保系统中提取出有用的信息,指导医疗系统中各个子系统的优化建设,同时分析出有价值的预测数据,推动医保业务的健康发展。     

一个医保基金风险防控平台中的数据挖掘技术

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,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。     

基于BP神经网络的医保欺诈识别

医疗保险欺诈是指在参加医保的过程中,通过故意捏造、虚构事实等方法骗取医保基金或医保待遇,造成医疗保险基金损失的行为.有效地识别医保欺诈对医保基金的健康使用有重大意义.本文运用BP神经网络实现医保欺诈的主动识别,并利用Logistic回归分析对神经网络模型进行改进,降低弱因子对神经网络识别的干扰.此外,应对欺诈数据的稀缺问题,采用只取正常数据训练神经网络模拟函数曲线的模式.实证表明,该方法对医保欺诈具有较好的识别能力.     

基于ROLAP医保查询系统设计与实现

本文论述了将OLAP用于医疗保险管理系统。把OLAP与数据仓库结合起来，为管理者提供决策分析信息，由于数据仓库是一个庞大而复杂的系统，在实际中并没有得到十分广泛的应用。考虑到医疗保险管理系统的实际要求，我们提出了基于ROLAP的多维数据库建模的思想以及具体设计实现过程。