【摘 要】
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随着医疗改革的深入，医保病人在医院病人中占的比例越来越高，医保收入在医院的营业收入中占的比重也越来越大，医保管理成为医院管理的重点。目前医院医保管理所面临的问题有：如何
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随着医疗改革的深入，医保病人在医院病人中占的比例越来越高，医保收入在医院的营业收入中占的比重也越来越大，医保管理成为医院管理的重点。目前医院医保管理所面临的问题有：如何在合理的控制医保病人医疗费用上涨的同时为医保病人提供完善的医疗服务；如何合理分配医保返回资源，制定科学的医保定额指标；如何调动科室积极性促使科室主动贯彻医保政策等等。针对上述问题，我们提出对医院医保数据进行挖掘分析。现在国内大部分的医院都建立了自己的医院信息管理系统，并在多年运行中累积了大量的医疗业务数据。传统的统计技术及数据管理工具无法对庞大的数据库进行深入的挖掘分析，面对这一问题,善于从海量数据中发现新的知识、模式的数据挖掘(DataMining,DM)和知识发现(Knowledge Discovery Database,KDD)技术应运而生。基于数据仓库和数据挖掘技术的本课题主要做了以下几点工作：1、确定医保病人病种费用的分析主题。2、经过大量重复的数据清洗工作，从医院信息系统数据库中抽取三个医保年度的数据，建立医保费用数据仓库和相应的多维数据模型，实现了医保费用分析的可视化、灵活化。3、对建立的多维数据模型采用关联规则的数据挖掘算法进行挖掘分析，得出结论。4、根据数据挖掘的结论，可以建议医保管理部门取消对某病种按人次定额付费的模式，采用按病种付费的模式以减轻医院和病人的负担。
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