BP神經(jīng)網(wǎng)絡在醫(yī)療保險統(tǒng)籌基金支付風險識別中的應用研究.pdf

1、目的:在傳統(tǒng)風險管理研究基礎上,探索BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)在醫(yī)療保險統(tǒng)籌基金運行風險管理中作為風險識別與衡量工具的應用條件、風險評價指標、網(wǎng)絡設置等;同時,比較不同風險因素分析模型下,醫(yī)保患者住院費用影響因素分析結(jié)果的差異性;通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的應用,篩選出醫(yī)療保險基金運行中的風險,為醫(yī)療保險統(tǒng)籌基金運行風險管理提供理論依據(jù)。
　　 方法:在醫(yī)療保險風險相關(guān)文獻研究的基礎上,通過現(xiàn)場座談會和數(shù)據(jù)采集兩種方式,基于醫(yī)療保險經(jīng)辦信息系統(tǒng)

2、,對樣本市各級醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)保患者住院費用信息進行調(diào)查;運用Excel2003和SPSS13.0對患者的個人特征、疾病構(gòu)成、費用特征、個人負擔等指標進行描述;以研究變量如年齡、性別、疾病、住院天數(shù)等為輸入神經(jīng)元,住院費用為輸出神經(jīng)元,建立單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡,同時以住院費用對數(shù)為因變量Y,其他研究因素為自變量X,逐步擬合多元線性回歸模型,比較兩模型結(jié)果,評價各風險因素及其影響力。
　　 結(jié)果:在25654例患者中,循環(huán)系統(tǒng)疾病患者住院

3、人次(24.66％)最多,腫瘤患者次均住院費用最高(9568.44元從次);由BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型分析得各因素平均影響力MIV從大到小依次是:住院天數(shù)(0.1380)＞地理區(qū)位(-0.1015)＞ICD10疾病組(-0.0443)＞個人負擔比(-0.0169)＞人員類別(-0.0129)＞藥占比(0.0118)＞醫(yī)院級別(0.0088)＞住院季節(jié)(0.0086)＞婚姻狀況(-0.0041)＞是否輸氧(0.0029)＞檢查費占比(0.0025

4、)＞性別(0.0015)＞入院時間(-0.0013)＞出院轉(zhuǎn)歸＞(-0.0008)＞年齡組(0.0004)＞是否手術(shù)(0.0002)＞是否輸血(0.0001),模型擬合效果好,決定系數(shù)R2為0.8613;由多元回歸模型分析結(jié)果得各因素對住院費用的影響力從大到小依次是:住院天數(shù)(0.4380)＞醫(yī)院級別(0.2804)＞地理區(qū)位(-0.2720)＞檢查費占比(-0.1680)＞是否輸血(0.1545)＞是否手術(shù)(0.1170)＞入院時間(

5、0.0922)＞出院轉(zhuǎn)歸(-0.0568)＞年齡組(0.0401)＞藥占比(0.0307)＞性別(0.0292)＞住院季節(jié)(0.0290)＞是否輸氧(0.0250)＞人員類別(0.0122)＞個人負擔比(-0.0110)＞ICD10疾病組(0.0102),模型決定系數(shù)R2為0.7223,住院費用變化的72.23%可由上述16個變量解釋;神經(jīng)網(wǎng)絡與多元回歸模型結(jié)果比較,排前五位的影響因素中,二模型共有的因素為住院天數(shù)和地理區(qū)位。
　

6、　 結(jié)論:醫(yī)療保險統(tǒng)籌基金支付風險分為系統(tǒng)內(nèi)風險和系統(tǒng)外風險(人口老齡化、疾病譜的變化、高新醫(yī)療技術(shù)、設備和藥品催生醫(yī)療高消費);BP神經(jīng)網(wǎng)絡和多元回歸模型在住院費用影響因素分析上都能以令人滿意的精度進行擬合;兩模型在適用條件和信息挖掘程度上存在差異;神經(jīng)網(wǎng)絡影響因素分析功能比多元回歸模型豐富,但它在訓練樣本選擇、解釋變量意義、模型穩(wěn)定性、推廣能力和軟件實現(xiàn)方面還存在其局限性;多元線性回歸模型要求數(shù)據(jù)存在線性關(guān)系、總體服從正態(tài)分布、方