《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
上海市城镇基本医疗保险情况数据分析报告2018版
序言 上海市城镇基本医疗保险情况数据分析报告从城镇基本医疗保险年末参保 人总数量，城镇基本医疗保险基金收入，城镇基本医疗保险基金支出，城镇基本医疗保险基金累计结余等重要因素进行分析，剖析了上海市城镇基本医疗保险情况现状、趋势变化。 上海市城镇基本医疗保险情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公 司天津旷维所有，其他方引用我方报告均请注明出处。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解上海市城镇基本医疗保险情况现状及发展趋势。上海市城镇基本医疗保险情况分析报告的数据来源于中国国家统计局等权威部门。 上海市城镇基本医疗保险情况数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍上海市城镇基本医疗保险情况真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。
目录 第一节上海市城镇基本医疗保险情况现状概况 (1) 第二节上海市城镇基本医疗保险年末参保人总数量指标分析 (3) 一、上海市城镇基本医疗保险年末参保人总数量现状统计 (3) 二、全国城镇基本医疗保险年末参保人总数量现状统计 (3) 三、上海市城镇基本医疗保险年末参保人总数量占全国城镇基本医疗保险年末参保人总数 量比重统计 (3) 四、上海市城镇基本医疗保险年末参保人总数量（2015-2017）统计分析 (4) 五、上海市城镇基本医疗保险年末参保人总数量（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国城镇基本医疗保险年末参保人总数量（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国城镇基本医疗保险年末参保人总数量（2016-2017）变动分析 (5) 八、上海市城镇基本医疗保险年末参保人总数量同全国城镇基本医疗保险年末参保人总数 量（2016-2017）变动对比分析 (6) 第三节上海市城镇基本医疗保险基金收入指标分析 (7) 一、上海市城镇基本医疗保险基金收入现状统计 (7) 二、全国城镇基本医疗保险基金收入现状统计分析 (7) 三、上海市城镇基本医疗保险基金收入占全国城镇基本医疗保险基金收入比重统计分析.7 四、上海市城镇基本医疗保险基金收入（2015-2017）统计分析 (8)
医保病人就诊流程 This manuscript was revised on November 28, 2020
医保病人就诊流程 （门诊） （一）、病人持有有效证件（医疗本、IC卡）前往定点医疗机构门诊 （二）、医生查验证件 （三）、医生诊疗，开具处方 （四）、收款室划价，刷卡 （五）、药房审核用药是否正确、经济、合理 （六）、发药，病人遵医嘱 （住院） （一）、病人持有效证件（医疗本、IC卡）前往定点医疗机构（二）、医生查验证件 （三）、医生诊疗，符合入院条件开具专用诊断建议书 （四）、医保工作人员审核患者相关证件及诊断建议书，符合入院标准者盖章同意，保办审核同意后患者办理入院手续。 （五）、接受诊疗，医保工作人员日常监督 （六）、可先入院，两日内补齐相关手续 （七）、携相关材料前往医保办办理相关手续 医保卫生材料审批管理制度 1、医用卫生材料的临床使用需经相关职能部门审核、分管领导审 批同意（已经批准的除外）
2、审批流程： （1）由临床医生填写“新增卫生材料采购申请表”表中材料名称、规格、用途，材料生产单位，代理单位，需要数 量，参考单价等项目须填写完整，科主任签署意见。 （2）财务科根据相关规定，审核并签署意见。 （3）分管领导审批同意购置并签署意见 3、已经审批的卫生材料再次使用时无需审批。 4、未经医保审核，分管领导审批同意的卫生材料在临床使用后所 产生的不能列入医保支付等情况由申请科室负责。科主任为第一负责人。 医保办工作制度 1、认真贯彻执行国家，劳动保障部门颁布的城镇职工医疗保险各 项配套政策和管理办法。 2、不断提到基本医疗保险管理服务水平，努力为广大参保患者提 供优质高效的服务。 3、在分管院长领导下，认真遵守《医疗定点机构服务协议书》的 各项规定，严格按照协议要求开展医保管理工作。 4、严格按照《医疗保险定点机构计算机局域网运行管理制度》规 范工作行为，熟练掌握操作规程，认真履行岗位职责。 5、坚持数据备份制度保证网络安全通畅。 6、准确做好医保数据对账汇总工作，月终按照上传总额结回费 用。
中国科技信息2014年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2014 信息技术推广 -115- 概述 近些年来，信息技术快速发展，现代计算机信息应用 技术在医疗领域发挥了前所未有的作用，大型医院都已经建立了医院信息系统（Hospital Information System，HIS）随着HIS 的广泛使用，数据库中的医院信息不断累积增加。海量数据急剧增加，往往不能得到有效的应用；若没有办法深入理解数据库里面的信息，则将会失去医院信息的价值。所以，当前在医院信息化的建设过程中需要处理的问题之一就是如何充分地利用HIS 数据库中的宝贵信息资源来为临床科研、医院服务质量、医院领导决策、卫生统计等提供科学的依据。 随着各医院的HIS 大范围使用运行之后，其HIS 数据库中存储的数据不断增加，数据库中历史数据日益增多。在这种背景情况下，把数据挖掘技术和数据可视化技术应用到处理医院医疗数据上是一个大趋势。数据挖掘技术对部分医疗数据进行了处理，但所得结果不便于理解因而无法为专业人员提供更好支持，而针对传统数据挖掘技术所得到的各种模式能够提供集成统一的接口及多种形式、多种角度、多种维度的直观的可视化展现方式，可以为专业人员提供更强有力的支持。 国内外研究现状国外研究现状 早在2002年IBM 华生研究中心对以色列的耶路撒冷和哈达萨医院的病人病例，开发了Opal 工具包，对大量的骨髓移植数据进行了可视化显示，这是一个在生物信息学领域的信息可视化技术方面的很好的实用性实例。Brant Chee 等人相继于2008年和2009年提出了健康信息药物治疗方案的可视化和医疗卫生信息的社会可视化。进而实现了信息可视化在医疗领域的应用，并从中发现药物和社会团体之间的关联关系和环境对人的健康状况的影响。美国卡内基梅隆大学的Christopher 等人于2009年提出基于初级保健糖尿病风险的分类和评估的可视化方法。本研究与医学证据、统计降维技术和信息可视化相结合建立一个框架，从而开发信息可视化分类器用于糖尿病风险的评估患者群中。日本岛根大学的Shusaku Tsumoto 等人于2011年。他们提出了包括决策树、聚类分析、MDS 和三维数据挖掘的时空数据挖掘过程。结果表明，大量存储数据的复用为基于医院临床行为的分类表征时间趋势提供有力的工具。葡萄牙的Pedro Pereira Rodrigues 做了预测基于虚拟病人记录的访问日志的生存分析的医院临床报告的可视化的研究。马来西亚的Muhammad Sheraz Arshad Maik 等人从医生的视角研究了电子病历可视化系统在公立医院的使用，用抽象有效的病人数据直观显示， 以获取有效信息进而改善病人的护理。美国NeuroMedical 和Vysis 公司利用数据挖掘可视化技术，通过对其趋势分析进行药物筛选，为药品的研发进行蛋白质的分析，对药物副作用进行了探索，发现了药物间的副作用。Marinovm 等人提出通过数据挖掘可视化技术对糖尿病及并发症流行病学进行了研究。 国内研究现状 在国内，对于医院信息数据挖掘及数据可视化的发展相对较晚。北京大学袁晓如教授带领的北大可视化研究小组在图可视化、轨迹可视化，微博可视化等领域开展了相关的研究工作。浙江大学在医院信息系统的数据挖掘技术、可视化领域开展了相关的研究工作。清华大学的唐泽圣教授是国内较早进行可视化研究的学者之一，其研究领域涵盖了医学、地质学和气象学可视化分析。中科院软件所的田捷教授等在医学可视化领域取得了一些研究成果。浙江大学、北京大学也建立了可视化的国家重点实验室，并在可视化方面做了很多的工作。近几年我国对HIS 进行数据挖掘的研究相对国外较少，我们在银行、移动通信、证券、联通、保险、电信等相关行业虽然已经成功的应用数据挖掘技术，可是当前在HIS 中的应用还处于初始阶段。据报道对HIS 所产生的数据进行挖掘研究的机构，目前在国内有北京协和医院信息中心、解放军福州总医院信息中心等。 数据挖掘概述 数据挖掘及其在医疗研究中的应用 数据挖掘是在1989年提出来的，也称为数据库中的知识发现。挖掘的过程一般由确定挖掘的对象、数据准备、模型建立、数据挖掘、结果分析表述、挖掘应用等阶段组成。 当前的医疗机构的数字化增大了医院数据库医疗数据数量。在疾病的诊断、治疗和医疗研究方面都，这些宝贵的医疗信息提现的非常有价值。因此，怎样自动提升和处理医疗数据库，进而提供全局的、精准的保健措施和诊断决策，已经成为提高医院服务质量和促进医院长远发展而必须解决的新问题。医疗数据挖掘就在这种背景下应运而生。 数据挖掘应用于医疗方面被提出来之后，生物医疗工程领域就将这一领域应用到其中，并取得了相当大的成果。从指定医疗数据中找到医疗模式类是这项技术的主要功能。在文献中指出，在生物工程领域主要有两类典型的研究方向：描述生理规律或现象；预测和诊断疾病发作。可以发现医疗知识模式主要有：孤立点分析、聚类分析、概念/类别描述、关联分析、演变分析、分类和预测等。 所挖掘知识的类型 数据挖掘所挖掘的知识大致有几种：事物各方面的特 DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2014.22.043 医院信息数据挖掘及数据可视化 齐晨虹?高生鹏 兰州交通大学电子与信息工程学院齐晨虹(1989-)，女，河南商丘市人，硕士研究生，主要研究方向为医疗数据挖掘及可视化方向。 齐晨虹
大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g
湖北省职工基本医疗保险基金收支情况数据分析报告2018 版
序言 本报告全面、客观、深度分析当下湖北省职工基本医疗保险基金收支情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析湖北省职工基本医疗保险基金收支情况重要指标即职工基本医疗保险基金收入，职工基本医疗保险基金支出，职工基本医疗保险基金累计结余等，把握湖北省职工基本医疗保险基金收支情况发展规律，前瞻未来发展态势。 湖北省职工基本医疗保险基金收支情况数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 湖北省职工基本医疗保险基金收支情况分析报告的数据来源于中国国家统计局等权威部门，无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解湖北省职工基本医疗保险基金收支情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。
目录 第一节湖北省职工基本医疗保险基金收支情况现状概况 (1) 第二节湖北省职工基本医疗保险基金收入指标分析 (3) 一、湖北省职工基本医疗保险基金收入现状统计 (3) 二、全国职工基本医疗保险基金收入现状统计 (3) 三、湖北省职工基本医疗保险基金收入占全国职工基本医疗保险基金收入比重统计 (3) 四、湖北省职工基本医疗保险基金收入（2015-2017）统计分析 (4) 五、湖北省职工基本医疗保险基金收入（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国职工基本医疗保险基金收入（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国职工基本医疗保险基金收入（2016-2017）变动分析 (5) 八、湖北省职工基本医疗保险基金收入同全国职工基本医疗保险基金收入（2016-2017）变 动对比分析 (6) 第三节湖北省职工基本医疗保险基金支出指标分析 (7) 一、湖北省职工基本医疗保险基金支出现状统计 (7) 二、全国职工基本医疗保险基金支出现状统计分析 (7) 三、湖北省职工基本医疗保险基金支出占全国职工基本医疗保险基金支出比重统计分析.7 四、湖北省职工基本医疗保险基金支出（2015-2017）统计分析 (8) 五、湖北省职工基本医疗保险基金支出（2016-2017）变动分析 (8)
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
1资料与方法 1.1临床资料。选取2016年1月至2018年1月本院收治的98例医保患者。纳入标准[3]：①在本院住院的患者；②了解本研究的医保患者；③知情同意并签署知情同意书。排除标准[4]：①不愿参与研究或临床数据不完善的患者；②伴有心绞痛或急性心肌梗死的患者；③精神障碍患者。98例患者中男58例，女40例，年龄20～65岁，平均年龄 （45.7±7.4）岁，住院时间5～24d，平均（10.2±3.5）d。本研究经医院伦理委员会批准同意。1.2方法。首先，对医保患者进行分类管理，对患者的身份进行标识，主要包括医保属性、使用基金支付范围和使用药物目录等。能够通过电子处方对患者的类型进行显示，有利于对患者身份的了解，进而使医生依据患者的具体医保类型进行相关处理。针对基金支付范围以外的自费项目，应将具体情况告知患者和家属，并进行签字，目的是对医患双方的责任进行明确[5]。自付项目实行知情告知书签字，明确医患双方的责任。医保办能够对网络数据进行随时监控，主要包括患者入院信息、用药和出院带药等一系列的环节，各个环节需要按照严格的规定和制度进行落实。另外，医院对患者的医疗费用进行实时监控，医院与医保办进行积极的信息合作，进而对医保信息平台的建设起到了有效的完善作用，同时对全院数据进行检测，保证了数据的真实性和完整性[6]。另外，医保办将各月的考核标准发送到医院各个病区，各病区依据患者的住院费用和指标数据进行分析，有利于查找超标原因，进而采取有效的干预措施。通常包括以下问题，例如，人均材料费的不断增加，去年同期大手术开展的例数低于今年，新项目、新技术的开展引起“三费”增加等[7]。因此，应以有效的考核体系为标准，降低各个科室的费用，进而减轻患者的经济负担，见表1。对药品预警进行有效管理，主要是借助数据平台对每床日药品费进行控制，对每月金额在前20位的药品品名进行排列，并通过内网进行公示[8]。把各个病区上年的每科每床每日用药品类和数量进行有效的监控，并进行季度考核。对超标科室，进行相应的罚款，加强用药管理，提高患者用药意识，见表2。并对抗菌药物的具体分级进行管理，对各个管理级别抗菌药物处方权进行一定的规定 ，通过网络对抗菌药的使用权限进行设定，目的是避免实行越级处方行为[9]。同时，分别对用药合理和不合理的前 10名医师进行公示，并将处方结果作为医护人员考核的具体标准。对点评过程中出现的问题，应用网络对其进行干预和跟踪管理，进而进行有效地改进。1.3观察指标。①比较医保出院患者费用控制指标，主要包括各个病区、人均药品费、病区人均材料费、人均手术普通材料费、人均手术药品费、病区人均检查费、出院人均“三费”、高值耗材总额、人均高值耗材和出院（或手术）人次等；②比较床日药品费用，主要包括各个病区当月床日、当月药品费、当月平均药费、上年平均药费和扣减药品费用等。1.4统计学方法。采用SPSS17.0统计学软件进行数据分析，计量资料采用 “x±s”表示，予以t检验，计数资料采用率（%）表示，予以c2检验，以P＜0.05表示差异具有统计学意义。 2结果 2.1医保出院患者费用控制指标。脑外科病区人均药品费用、人均检查费用、出院人均“三费”最高，分别为2691、923、4112元，外科病区人均材料费、高值耗材总额、人均高值耗材最高，分别为308、108895元；骨科病区人均高值耗材最高，为2226元，见表1。2.2床日药品费用。骨科病区当月床日费用最高，为2255元，脑外科病区当月药品费、当月平均药费、上年平均药费最高，分别为607722.98、299.55、319.73元，儿科病区扣减药品费最高，为2671.86元，见表2。 3讨论 随着经济的快速发展，已经步入全民医保时代。医院医保种类越来越多，主要包括新农合、商业保险、社会保险等。医保方式不同，决定了患者就医政策、待遇补偿、结算方法和流程结算的不同[10]。就医人数的不断增加，增加了医护人员的工作难度。过去，主要采取手工结算和粗放式经营思想，因此，工作效率较低，同时准确度较低，使得该方法逐渐被淘汰。当前，对医保政策的实施提出了具体的要求，并且随着信息化技术的不断提高，为医保和信息化的有机融合提供了更大的机会[11]。在医院数字化建设中，医疗质量控制管理系统是其有效组成部分。该系统通过对医院管理的相关需求，以自定义方式对管理者需要的信息和数据进行相关转换，进而为管理层数据分析、评价和统计提供有效的理论依据，保证医院数据挖掘的成功应用。该系统在医院广泛应用后，对基础数据的及时性和准确性进行了有效的提高，保证了信息系统数据的完整性、可控性和真实性。同时，该系统会依据医疗规章进行智能审核的数据为管理层提供违规条目统计和质量控制数据支持，摒弃依靠人工单纯审核方法，进而形成数据评价、质控、分析的信息化模式。同时，能够对医疗费用单据进行审核，提高了审核速度和准确性。并且能够对药物的禁忌证、适应证和输注信息等进行显示。还能够对不合理的医疗费用进行筛选，进而降低医院的相关损失，对群众利益进行保护，确保提高医保管理工作质量[12]。另外，民政部门配合医保部门进行数据互通，为城乡医疗救助建立了“一站式”管理服务平台，进而达成了与民政部门数据一致性。大数据分析对贫困人群的医疗补助提供了极大的方便，对结报程序进行简化。研究结果显示，人均材料费不断增加，2017年同期大手术开展的例数低于2018年，新项目、新技术的开展引起“三费”增加。脑外科病区人均药品费用、人均检查费用、出院人均“三费”最高，分别为2691、923、4112元；外科病区人均材料费、高值耗材总额最高，分别为308、108895元；骨科病区人均高值耗材最高，为2226元；骨科病区，当月床日费用最高，为2255元 ，脑外科病区当月药品费、当月平均药费、上年平均药费最高，分别为607722.98、299.55、319.73元，儿科病区扣减药品费最高为2671.86元，表明脑外科耗材较高，儿科病区扣减药品费用较高。应用大数据对医保工作进行管理，能够
医院就诊业务流程分析 目前多数医院在病人就诊过程中还没有引入“一卡通”模式，使用着多卡结合方式，包括就诊卡、医保卡、银联卡、身份证等多种卡片。 就诊涉及卡片分类： 1)结算卡 包括医保卡，新农合卡（在农村使用较广泛），此类卡的目地就是完成病人费用的结算，由于政府部门政策的支持，统一发放。卡的唯一性好，有一定的规模。但由于有支付功能，在使用过程中经常会出现有冒用他人使用的现象。 2)支付卡 有银联卡、手机卡等，目前多数采用银联卡，此类卡不可能为医疗部门提供持卡人信息，所以谈不上卡的唯一性，它只能作为一种支付手段。 3)就诊卡 各医院为了建立自身的信息平台，医院内部各自发卡，产生医院内部流通的病人唯一编号。但此卡发放成本低，无结算功能。持卡人将卡丢失后不会造成严重后果，所以此类卡发放随意，唯一性差，丢失现象严重。大部分医院只是在门诊就诊时使用。 4)身份证 目前身份证是全国性的系统，持卡人最多，卡上保存了持卡人的各种信息如：姓名、性别、出生、地区、个人图像等。卡的唯一性好，编码规范。保密性好，不容易伪造，通过身份证读卡器很容易离线将姓名、卡号等信息读取出来，并通过USB接口将信息传入计算机。公安部门对身份证的发放与管理建立了一套完整的制度与机构。作为病人的辅助登记信息，为病人身份信息提供依据。 目前常规医院在病人支付时，支持现金、银联卡、社保卡等多种支付方式，受理终端设备也有所不同，目前医院中的受理终端设备包括： 1)POSS终端 POSS终端分为支持银联卡的POSS终端和支持医保卡的POSS终端，有医院工作 人员进行刷卡操作。 2)自助缴费终端 目前更多的医院开始引入自助挂号机、缴费机等设备，自助终端机配备现金支付、 社保卡或银行卡（银联）支付、预付费卡充值/支付等多种支付方式。 以下是对病人在医院就诊过程中使用就诊卡模式的挂号和结算中的业务流程分析：
医学数据挖掘研究 陈彬玫① ①成都市郫县中医医院，610225 摘要当今医疗数据海量增长，利用数据挖掘找出对各类医疗决策有价值的知识迫在眉睫。本文介绍了大数据时代背景下医学数据的内容和特点，并研究了数据仓库构建医疗信息化知识平台的动力、关键技术，最后总结了医学数据挖掘挑战。 关键词医学数据；数据挖掘；数据仓库； 1 引言 以计算机技术为核心的信息与通信技术凭借互联网的飞速发展，大大地促进了医疗卫生行业各个应用领域和行业的发展，形成了包括医院信息系统、公共卫生信息系统、远程医疗、家庭护理和区域协同医疗等数百亿的医疗卫生ＩＣＴ产业，并得到了学术界和工业界的广泛重视。医疗信息化的发展，也促进了医疗数据的爆炸性增长。 但是，医疗信息化也面临很多问题。在资源利用方面，大病小病都找三甲医院，优质医疗资源紧张，医生的经验与精力也有限，没有充分发挥医生的价值。在医患信息交流方面，信息缺乏，信息不对称。民众医学健康、预防、康复知识匮乏，信息化建设的过程中也缺乏病人的主动参与。对于医疗行业本身，患者个体差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病常见，关系复杂，很难标准化、自动化。在医学认知方面，新的疾病不断产生和变化，医疗发展水平还有未知领域。 人的健康是开展医疗信息化的最终目的，也是国家投入巨资推动医疗信息化的出发点和落脚点。目前，区域医疗信息化是投资的重点，其主要内容是以电子病历和电子档案为基础的数据集成和共享。在这些信息系统的基础上，医疗服务将从传统经验分析和临床试验发展到从海量医疗健康数据中挖掘医疗知识，利用信息化技术创造优质的医疗服务惠及广大民众。 2 医学数据挖掘的研究动力 2.1 伦理需求身体健康是人类社会的本质需求。因此，医疗信息化的根本使命是保证人们身体健康，满足个性化医疗服务，最大限度保证公民的医疗质量和医疗安全。通过信息化建设和数据挖掘平台的建设，可以促进现代医疗模式的应用，大大扩展了医疗服务的活动范围。进而使得社会获得巨大的信息化红利，提高人们的生活水平和生活质量。 2.2 经济效益医疗行业是继电信行业之后最有可能深入广泛开展数据挖掘并从中获得实际效益的行业之一。医疗行业是具有大量现金流的行业，完全有能力通过开展数据挖掘。作为根本的民生举措，国家也在持续加大投入。计世资讯《2013年中国医卫行业信息化建设与IT应用趋势研究报告》的研究结果显示，2012年中国医卫行业IT投入达185.6亿元，较2011年同比增长22.6%；2013年医卫行业信息化建设投入将继续保持理性状态，呈现平稳增长趋势。2013年中国医卫行业的IT投资规模约为225.5亿元人民币，较2012年同比增长21.5%。如下图所示。
北京市城镇基本医疗保险情况数据分析报告2018版
序言 北京市城镇基本医疗保险情况数据分析报告从城镇基本医疗保险年末参保 人总数量，城镇基本医疗保险基金收入，城镇基本医疗保险基金支出，城镇基本医疗保险基金累计结余等重要因素进行分析，剖析了北京市城镇基本医疗保险情况现状、趋势变化。 北京市城镇基本医疗保险情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公 司天津旷维所有，其他方引用我方报告均请注明出处。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解北京市城镇基本医疗保险情况现状及发展趋势。北京市城镇基本医疗保险情况分析报告的数据来源于中国国家统计局等权威部门。 北京市城镇基本医疗保险情况数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍北京市城镇基本医疗保险情况真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。
目录 第一节北京市城镇基本医疗保险情况现状概况 (1) 第二节北京市城镇基本医疗保险年末参保人总数量指标分析 (3) 一、北京市城镇基本医疗保险年末参保人总数量现状统计 (3) 二、全国城镇基本医疗保险年末参保人总数量现状统计 (3) 三、北京市城镇基本医疗保险年末参保人总数量占全国城镇基本医疗保险年末参保人总数 量比重统计 (3) 四、北京市城镇基本医疗保险年末参保人总数量（2015-2017）统计分析 (4) 五、北京市城镇基本医疗保险年末参保人总数量（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国城镇基本医疗保险年末参保人总数量（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国城镇基本医疗保险年末参保人总数量（2016-2017）变动分析 (5) 八、北京市城镇基本医疗保险年末参保人总数量同全国城镇基本医疗保险年末参保人总数 量（2016-2017）变动对比分析 (6) 第三节北京市城镇基本医疗保险基金收入指标分析 (7) 一、北京市城镇基本医疗保险基金收入现状统计 (7) 二、全国城镇基本医疗保险基金收入现状统计分析 (7) 三、北京市城镇基本医疗保险基金收入占全国城镇基本医疗保险基金收入比重统计分析.7 四、北京市城镇基本医疗保险基金收入（2015-2017）统计分析 (8)
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
智能审核---走向精细化管理 三大知识库：临床知识库、医保知识库、医药标准知识库 做到事前引导、事中监控、事后追责，全面、全程和实时监控定点医疗机构的医疗服务行为。以信息化为抓手，使用智能审核及延伸功能建设，重构医保对医疗费用审核监管模式，控制了医疗费用不合理上涨，规范了医疗行为，促进医保由单向管理向共同治理的转变。 湛江模式：智能审核系统+“个人健康基本信息”档案 有了个人健康档案，就等于找到“患者”个体，这意味着海虹控股的医疗信息化商业构架中，将形成医疗、医保、患者、服务的闭环体系。而在业务模式上，也形成双轮驱动，即“医保支付秩序”和“医疗服务秩序”的对接整合，在此平台上把健康类应用、技术引入其中。 把个人健康医疗档案信息收集起来，为病患和普通使用者提供在线安全的健康记录，并且对他们的健康进行管理和监督 “湛江模式”介入OtoO医疗服务 对参保人的就医、转诊、异地就医等提供服务。 海虹控股下属公司中公网，开创了医保智能审核的“杭州模式”、“苏州模式”等样本案例并获得人社部认可后，又与广东湛江社保部门试图创新“湛江模式”。 医保智能审核系统的核心正是“临床知识库”，按照这些规则库织就的“大网”，使得违规用药、诊疗行为无所遁形。 个人健康档案、医保智能终端服务、个人就医辅助、异地就医、就诊指导、谈判机制、基金监管服务。 其中，建立参保者个人健康档案是区别于杭州模式的不同点，也是未来湛江模式的关键点。 此外，委托服务协议中，还包括异地就医结算与就诊指引。 “参保地的医保智能审核系统‘装到’就医地的HIS系统内，这样可以按参保地标准来审核，实现实时报销结算。”上官永强称，医保基金管理部门就无需进行纸质单据审核，提高了医保结算效率。 “如果医保在临床知识大数据的基础上，能够进行智能审核。这对医保监管能力的提升具有决定意义，意味着医保基金管理部门可以支持异地就医。”国内资深医保体系研究专家、清华大学公共管理学院教授杨燕绥表示，这有助于解决纠缠在非公医疗机构能否能纳入医保的争论，即医保机构通过智能审核系统可以判断哪些医疗行为是合理合规，而不是用医院的产权性质作为报销范围的划分。
浙江省职工基本医疗保险基金收支情况数据分析报告2018 版
序言 本报告全面、客观、深度分析当下浙江省职工基本医疗保险基金收支情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析浙江省职工基本医疗保险基金收支情况重要指标即职工基本医疗保险基金收入，职工基本医疗保险基金支出，职工基本医疗保险基金累计结余等，把握浙江省职工基本医疗保险基金收支情况发展规律，前瞻未来发展态势。 浙江省职工基本医疗保险基金收支情况数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 浙江省职工基本医疗保险基金收支情况分析报告的数据来源于中国国家统计局等权威部门，无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解浙江省职工基本医疗保险基金收支情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。
目录 第一节浙江省职工基本医疗保险基金收支情况现状概况 (1) 第二节浙江省职工基本医疗保险基金收入指标分析 (3) 一、浙江省职工基本医疗保险基金收入现状统计 (3) 二、全国职工基本医疗保险基金收入现状统计 (3) 三、浙江省职工基本医疗保险基金收入占全国职工基本医疗保险基金收入比重统计 (3) 四、浙江省职工基本医疗保险基金收入（2015-2017）统计分析 (4) 五、浙江省职工基本医疗保险基金收入（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国职工基本医疗保险基金收入（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国职工基本医疗保险基金收入（2016-2017）变动分析 (5) 八、浙江省职工基本医疗保险基金收入同全国职工基本医疗保险基金收入（2016-2017）变 动对比分析 (6) 第三节浙江省职工基本医疗保险基金支出指标分析 (7) 一、浙江省职工基本医疗保险基金支出现状统计 (7) 二、全国职工基本医疗保险基金支出现状统计分析 (7) 三、浙江省职工基本医疗保险基金支出占全国职工基本医疗保险基金支出比重统计分析.7 四、浙江省职工基本医疗保险基金支出（2015-2017）统计分析 (8) 五、浙江省职工基本医疗保险基金支出（2016-2017）变动分析 (8)
大数据分析在医院医保管理的运用 1资料与方法 1.1临床资料。选取2016年1月至2018年1月本院收治的98例医保患者。纳入标准[3]：①在本院住院的患者；②了解本研究的医保患者；③知情同意并签署知情同意书。排除标准[4]：①不愿参与研究或临床数据不完善的患者；②伴有心绞痛或急性心肌梗死的患者；③精神障碍患者。98例患者中男58例，女40例，年龄20～65岁，平均年龄（45.7±7.4）岁，住院时间5～24d，平均（10.2±3.5）d。本研究经医院伦理委员会批准同意。1.2方法。首先，对医保患者进行分类管理，对患者的身份进行标识，主要包括医保属性、使用基金支付范围和使用药物目录等。能够通过电子处方对患者的类型进行显示，有利于对患者身份的了解，进而使医生依据患者的具体医保类型进行相关处理。针对基金支付范围以外的自费项目，应将具体情况告知患者和家属，并进行签字，目的是对医患双方的责任进行明确[5]。自付项目实行知情告知书签字，明确医患双方的责任。医保办能够对网络数据进行随时监控，主要包括患者入院信息、用药和出院带药等一系列的环节，各个环节需要按照严格的规定和制度进行落实。另外，医院对患者的医疗费用进行实时监控，医院与医保办进行积极的信息合作，进而对医保信息平台的建设起到了有效的完善作用，同时对全院数据进行检测，保证了数据的真实性和完整性[6]。另外，医保办将各月的考核标准发送到医院各个病区，各病区依据患者的住院费用和指标数据进行分析，有利于查找超标原因，进而采取有效的干预措施。通常包括以下问题，例如，人均材料费的不断增加，去年同期大手术开展的例数低于今年，新项目、新技术的开展引起“三费”增加等[7]。因此，应以有效的考核体系为标准，降低各个科室的费用，进而减轻患者的经济负担，见表1。对药品预警进行有效管理，主要是借助数据平台对每床日药品费进行控制，对每月金额在前20位的药品品名进行排列，并通过内网进行公示[8]。把各个病区上年的每科每床每日用药品类和数量进行有效的监控，并进行季度考核。对超标科室，进行相应的罚款，加强用药管理，提高患者用药意识，见表2。并对抗菌药物的具体分级进行管理，对各个管理级别抗菌药物处方权进行一定的规定，通过网络对抗菌药的使用权限进行设定，目的是避免实行
作者：张岚，总监，医疗保险及医院管理事业部 引言 随着大数据在各行各业的应用和扩展，医疗领域大数据及其分析技术也正日益赢得人们的关注。那么大数据在医疗领域指的是什么？又有什么样的特点？我们知道，广义上的大数据指的是所涉及的信息量规模巨大，无法通过目前主流软件工具在合理时间内撷取、管理、处理、并分析成能有效支持决策制定的数据资讯，通常具有4 个V 的特征—数据量大（Volume），速度快(velocity), 多样性(Variety), 价值高(value)。在医疗领域，大数据包括的数据和信息类型非常广泛，可以大致分为以下四种。 医疗领域大数据的类型 ●行政数据(Administrative Data)，主要包括从医疗支付方（医疗保险机构）或者医疗机构获得的理赔信息等，通常涉及病人所使用的医疗服务、相关诊断信息、提供服务的医疗机构及时间地点、以及费用明细与支付情况。 ●临床数据(Clinical Data)，?包括从医疗机构获得的电子病历(EMR)、医疗影像数据、处方信息等。 ●体征数据(Biometric Data)，例如由检测仪器测量所得的体重、血压、血糖水平等信，以及饮食、运动、睡眠等自我跟踪信息。随着可穿戴设备及相关手机软件的广泛应用，此类数据量越来越大也越来越多元化。 ●个人及偏好数据(Demographic/Preference Data)，?例如性别、年龄、职业等基本信息以及个人偏好、对产品和服务满意度等主观信息。
由于数据量大、种类繁杂，不同类型的数据之间会有交叉或者交集。例如处方数据，既可以从医疗机构的信息系统中获得——即临床数据的一种，也可以从医疗保险机构的理赔数据库中找到——即理赔信息的一部分；又如血压等信息既可以从随身携带的便携血压计测量得到（体征数据），也可以在医疗机构的电子病历中发现（临床数据）。 大数据分析应用关键的一点在于将不同类型不同来源的数据有序链接，尤其是医疗领域数据在患者或个人层面的链接，从而为深度数据挖掘奠定基础，达到“1+1>>2”的效果。虽然目前这样的“链接”还未广泛实现，但小范围的“链接”已体现出其重要作用（如将电子病历与理赔数据链接帮助确认欺诈、过度医疗的行为），对更大规模的以患者或个人为中心、相互关联的多类数据的深度分析将帮助我们更有效的挖掘出大数据潜在的巨大价值。 大数据的特征： ●Volume —数据量大数据量巨大，从数兆字节(TB) 1 级别跃升到数十兆亿字节(PB) 级别。例如一个CT 图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理接近5 GB。如果考虑到人口数量和平均寿命等因素，仅一个社区医院就可以生成和累积达数个TB 甚至数个PB 级的数据。 ●Velocity —速度快处理速度快，时效性强。举例来说，检测医疗支付中的欺诈行为可以事后追溯，也可以实时检测；如果能够实现实时检测，即在支付发生前甚至在医疗服务发生前就识别出欺诈行为，则可有效避免重大经济损失。