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医疗保险理赔数据集（ZIP文件）

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简介：
本数据集为压缩文件格式，包含有关医疗保险理赔的相关信息。它提供了广泛的医疗保健交易记录，便于分析和研究医保赔付模式与趋势。 详细医疗保险理赔数据集包含36000份记录。

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  • 医疗保险理赔数据集（ZIP文件）
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    本数据集为压缩文件格式，包含有关医疗保险理赔的相关信息。它提供了广泛的医疗保健交易记录，便于分析和研究医保赔付模式与趋势。 详细医疗保险理赔数据集包含36000份记录。
     
  • 保险索赔数据集 - 数据集
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    保险索赔数据集包含大量详细的保险索赔记录，涵盖各类事故和案件详情。此数据集为研究人员及保险公司提供宝贵资源，用于分析趋势、优化风险评估及改善理赔流程。 该数据集包含保险索赔相关信息。其中包括两个文件：bene_file.csv 和 Inpatient_Claim.csv。
     
  • 汽车保险理赔数据集 CSV 【500010035】
    优质
    本数据集包含汽车保险理赔信息，涵盖约50万条记录，以CSV格式存储，详尽描述了各类理赔案例详情，为研究与分析提供宝贵资源。 汽车保险公司的索赔预测直接影响了投保车辆的保费成本。如果预测结果不够准确，一方面会导致事故风险较低的司机支付更高的费用，从而可能失去这部分客户；另一方面也可能让存在较高事故风险的司机获得过低的价格，导致保险公司面临更大的损失。
     
  • 美国医疗保险市场的数据集
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    该数据集涵盖了美国医疗保险市场全面信息，包括参保人特征、服务使用情况及费用支付详情，旨在支持医疗政策研究与数据分析。 这段文字介绍的是全美个人及小企业医疗健康与牙医保险的市场数据，包括保险范围、种类、费率、计划内容、网络覆盖情况以及商业条款等方面的信息，并且涵盖了收益与支出等细节。这些信息由美国卫生与公共服务部发布。
     
  • 医疗保险接口文档
    优质
    《医疗保险接口文档》全面概述了医疗保险系统中各项服务的数据交互规范与技术标准，旨在为开发者提供清晰的技术指导。 医保接口文档提供了详细的各种类型参数，为开发人员带来了极大的便利。
     
  • 车辆保险理赔数据集（逾6万样本）
    优质
    本数据集包含超过六万个车辆保险理赔案例，涵盖多种详细信息如事故类型、损失程度及赔偿金额等，旨在支持保险行业分析与模型训练。 车险理赔数据包括了6万多样本的信息：veh_value（车辆价值）、exposure（保险时间长度）、clm（是否发生过索赔，1代表有索赔记录，0代表无索赔记录）、numclaims（索赔次数）、claimcst0（第一次索赔的费用金额）、veh_body（车辆类型）、veh_age（车辆年龄）、gender（被保险人性别）、area（地区）以及agecat（年龄类别）。
     
  • vfp_医疗_保险_ylb.rar
    优质
    该资源为一个RAR压缩文件，内容涉及VFＰ（Visual FoxPro）编程语言在医疗保险领域的应用案例与解决方案，旨在帮助开发者和专业人士理解和构建高效的医疗保障系统。 这是一个医疗保险管理系统，程序可以运行，请放心使用。
     
  • 保险公司理赔数据集的深度学习分析
    优质
    本研究运用深度学习技术对保险公司的理赔数据进行深入分析，旨在提升理赔处理效率和准确性，发掘潜在风险模式。 保险公司理赔数据集已对姓名及电话号码进行了脱敏处理。该数据集中包含以下字段：性别（SEX）、地区（REGION）、年龄（AGE）、月收入（MONTHLY_INCOME）、年收入（ANNUAL_INCOME）、学历背景（EDUCATIONAL_BACKGROUND）、身体状态（PHYSICAL_STATE）、保险理赔日期（INSURANCE_CLAIM_DATA）、理赔状态（STATE）、保险单号（INSURANCE_UNID）以及索赔失败原因（REASON）。此外，还包括了保险公司赔付金额的信息。
     
  • 东软医疗保险接口文档
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    《东软医疗保险接口文档》旨在为开发者提供详细的指导和规范，以便于他们能够顺利地集成和使用东软公司的医疗保险相关服务。该文档详细描述了API及其功能、请求与响应格式等信息，帮助实现高效开发和系统对接。 2017年的版本可以下载了，这个版本比较新，别人上传的都比较旧。
     
  • ICD-10医疗保险2.0版.pdf
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    《ICD-10医疗保险2.0版》是一份针对医疗行业的专业文件，详尽介绍了国际疾病分类第十修订本在医保领域的应用规则和更新内容。 ICD-10医保2.0版对原有的疾病分类进行了更新和完善，旨在更好地服务于医疗保障体系的现代化需求。新版在保留原有优势的基础上，进一步优化了编码规则与应用流程，提高了数据处理效率及准确性，为临床诊疗、科研教学以及公共卫生管理提供了更为精准的信息支持。