数据挖掘关联算法在医保系统中的应用.docx

数据挖掘关联算法在医保系统中的应用
随着医疗信息化飞速发展，数据挖掘的应用在医疗领域更是呈现出不可替代的重要性。其中，关联算法作为数据挖掘的重要分支，可以用来挖掘医疗数据中的隐藏规律，提高医保系统的运作效率和服务质量。
一、关联算法简介
关联算法是一种适用于数据挖掘领域的技术，用于挖掘数据中的相关项集。其基本思想是通过数据量庞大的交易记录，寻找不同商品之间的关联关系，以便根据这种关系提供更加精准的商品推荐。关联规则的表达方式：若A发生，则B也可能会发生。在数据挖掘领域，常用的有Apriori算法、FP-Growth算法等关联算法。
二、关联算法在医保系统中的应用
1.个性化药品推荐
医保系统通过收集患者的个人和家庭情况，患者的药品使用记录以及医生开药记录等数据，运用关联算法可分析不同药品之间的关联关系，从而给患者推荐最适合其病情的药品。如患者在使用某种血压药物时感到身体不适，系统可用关联算法分析出哪些药品是与其并行使用具有让人体不适等副作用的，然后给出更适合其习惯和病情的药品方案。
2.用药安全预警
医院在开具处方时，医保系统可结合过往病例与药房库存等数据，在药品发放前通过关联算法，分析出药品之间存在的安全隐患。如有些药品并不应该与某些药品同时使用，如未结识或者药品在体内代谢不完，与其他的药物一起使用会对身体产生不良影响。若联想出该种情况，系统可及时预警医生或药房人员，避免因药品使用不当而导致的病情加重。
3.医保理赔分析
医保系统通过关联分析可以深入分析治疗过程中的医药费用，将治疗的科室、药品、检查等分类，进行关联分析来得出潜在的医保理赔欺诈行为。比如，医保理赔以检查费为主的情况，就可以考虑是否有患者在乱检查，或是否有医疗机构为了得到更高的理赔额度而虚高检查费用等问题。
三、挑战与问题
1.数据质量问题
医疗数据的质量对挖掘结果的准确度和可信度有着重要的影响。医疗数据通常来自于多个源，之间的差异性和冗余性较大。数据的过滤和清洗对数据挖掘的过程有着重要的影响，但相应地却容易影响结果的准确度和可靠性，造成挖掘过程中的偏差。
2.数据保护问题
尽管关联算法可以为医疗领域的个性化服务和效率提高提供极大的帮助，但在应用过程中，必须充分考虑数据保护和用户隐私保护等问题。关联算法要求分析的数据集必须是前几项没有隐藏的交易数据，因此用户的个人信息难免会暴露，应重视患者而不是将其变为经营行为得到的一些数字。
四、结论
关联算法作为一种重要的数据挖掘技术在医疗领域的应用将会不断的得到推广。它有利于提高医疗水平和服务质量，但也需要进行科学的安全防护和保护隐私。最终，利用关联算法建立精准、科学、高效的医保系统，将实现医疗资源的公平利用、医保效益的最大化、医疗质量的提高。