K-Means聚类算法用于住院费用数据分析.pdf

简介：
在医疗费用持续攀升的背景下，如何实现合理管控医疗支出这一问题成为保险行业关注的重点之一。随着这一需求的提出，本文采用了基于K-Means聚类算法的数据挖掘方法，对住院费用数据进行了深入分析。研究内容涵盖了数据预处理、特征提取等多个环节，并详细阐述了该算法的应用流程及实际应用场景。 该研究探讨了K-means聚类算法在医保支出调控方面的作用与优势。作为常见的聚类分析技术之一，K-means算法能够将具有相近特征的样本归并至同一簇，并通过数据整合揭示各组间的内在关联性。其优势主要体现在对属性值的统计学与几何学特征有较好的描述能力，这一特点使其在处理无序数据时表现出稳定性。然而，该算法存在明显的缺陷：初始聚类中心的选择会影响最终结果，并可能导致收敛至局部最优解。本文在数据预处理过程中，以某医院2016年度住院病历数据为样本，通过从医保信息系统调取对应的原始数据文件，并从中提取了与住院费用变动幅度显著相关的病患特征信息，包括患者年龄、入院时间以及住院期间累计的总花费。随后对这些数据进行了整合处理，构建了完整的病患住院资料库。在数据清洗阶段对原始医疗记录进行筛选和整理工作，去除了明显偏离统计规律的病历信息。最终处理后的工作表实现了去除了年龄80岁以上或总费用10000元以上的样本，并确保剩余的数据能够准确反映总体医疗行为特征。在数据分析阶段，本文采用了SPSS Modeler这一数据挖掘平台来实现K-means聚类算法。该软件以其直观的可视化界面和交互式拖放功能而闻名，整合了多种统计分析、机器学习以及人工智能相关算法与模型框架。研究采用自动化聚类技术以确定聚类数k值，并借助聚类分析深入探讨不同年龄段病人的住院行为特征，从而识别出可能存在的医疗保险欺诈现象。基于SPSS Modeler开展聚类分析后，研究得出聚类结果并以表格形式呈现。从表格中可以看出各聚类组的平均年龄、住院天数及费用等关键数据特征。例如，聚类一1成员的平均年龄为7.88岁，属于青少年阶段；其平均住院时间为7天，费用为363.30元。而聚类一2成员的平均年龄为62岁，属于中老年阶段；该群体的住院天数和费用均呈现较高水平。通过分析不同年龄段病人的住院费用规律，本研究可为降低医疗费用提供决策依据。在医保信息系统中，基于数据挖掘的方法能够识别住院病人之间的内部关联，并将不同类型的患者进行细分。这种方法的应用有助于医疗机构和医保管理机构更加精准地把握医疗费用动态，从而实现对医保基金的有效管理和费用控制。同时，本研究也凸显了数据挖掘技术在医疗保险行业的实际应用价值，为相关领域的进一步探索提供了参考依据。