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医保报销异常监测分析系统

以DRGs疾病分组为核心,引入异常值监测算法,以医疗保险报销大数据为基础,着眼于数据对象与邻近点的偏离程度,来判定数据是否异常,快速监测到医保报销数据其中的异常行为记录;系统进行了模块化设计,实现了异常实时监测引擎、异常详情分析、结果分析等功能,对有效提高报销异常行为监测的准确率,减轻医保稽核工作人员的负担,有着重要的意义和应用价值。


一、特点


▲基于DRGs的异常监测模型

通过历史数据计算分析各DRG组在医保报销过程中,涉及的药品、诊疗、护理、检查、材料等相关因素与费用的关系及其特征,并以此反映同一地区的疾病与医疗服务资源配置、医疗服务行为的相互关系,再结合各地区医疗保险基金使用和管理要求,作为同一DRG组医保报销监测的依据,这样既保证了监测对象的可比性,又提高了监测结果的科学性。

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▲异常实时监测和阶段性评估有机融合

利用大数据技术手段,实现医疗保险报销异常实时监测稽核。其次,阶段性的对各DRGs、医疗机构、医务人员的异常行为和特征进行分析评价,旨在分析各主体对象异常样本特征和行为,帮助医保管理决策者及时制定相对应的应对策略,以保障医保基金使用更合理。

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▲通过监测指标相互之间关系挖掘异常样本

根据医疗保险管理服务和异常监测稽核的需要,设计构建了一套完整的医保费用报销监测指标体系,覆盖了药品、护理、检查、材料、报销比例、自费占比、次均费用等;并将指标按照一定规则组合纳入相关性计算,其结果作为监测异常样本的关键因素;通过对监测样本在不同高维空间的特征,细致、精准和全面的反映其异常程度。

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▲数据分析模参数灵活配置

数据分析模型参数和监测指标灵活可配,根据各地区的医疗保险保险管理不同要求,实现对模型参数的灵活调整和优化,以此满足不同地区医保管理者对异常样本要求的差异性。


二、技术架构


依托软信大数据一体机,集数据计算平台、系统管理监控、数据挖掘分析、结果可视化呈现以及行业大数据应用接口等功能于一体,以灵活定制、高拓展、简便易用的特性帮助用户从容应对大数据的挑战,从而摆脱基于大数据的分布式计算、数据库配置、机器学习、可视化呈现等繁琐的工作,以更加迅速、简便的获取业务决策依据。软硬一体化平台实现了海量数据存储与运算两者的有效整合,无论是结构化数据和非结构化数据,都有相应手段能应对和支撑,提升了数据分析效率和决策价值。

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