Медициналық сақтандыру жүйесінде деректерді өндіру әдістерін практикалық қолдану

Abstract

Қазірші кезеңде ақпарат компанияның іскерлік қызметінің сәттілігінің маңызды факторына айналды. Компанияның бәсекегеқабілеттілік деңгейі оның болуына, сапасына және мерзіміне тығыз байланысты. Сонымен қатар, бүгінде келіп түскен ақпараттың саны өте көп және оны тиімді өңдеу қажеттілігі туындайды. Зерттеудің мақсаты болашақ денсаулық сақтандыру төлемдерін болжау үшін Data Mining құралын пайдаланып ақпаратты өңдеудің математикалық әдістерін қолдану болып табылады. Әдісі: Болашақ сақтандыру төлемдерінің мөлшерін болжау және сақтандыру жағдайларының пайда болу факторларын анықтау үшін сызықтық және көпмүшелік регрессия әдістері таңдалған. Алгоритмдер көрсеткішінің негізгі факторлары ретінде: клиенттердің жынысы мен жасы, темекі шегу әдетінің болуы, дене салмағының бойға қатынасы, тұрғылықты жері, сақтандыруы бар балалардың болуы, медициналық шығындардың мөлшері және тұрғылықты жері пайдаланылды. Нәтижелер: Жасы мен темекі шегу денсаулыққа қатысты сақтандыру жағдайының деңгейіне үлкен мән береді. Бұл сақтандыру компаниясының клиенттерінің әл-ауқатына ең үлкен теріс әсер етуі мүмкін. Дене салмағының индексі де үлкен мәнге ие. Ең азы денсаулық сапасына тұрғылықты жері мен жасы әсер етеді. Мұның бәрі сақтандыру компаниясының басшылығына сақтандыру өтемақыларын төлеу шығындарын нақты жоспарлауға мүмкіндік береді. Сондай-ақ, сақтандыру жағдайының ықтималдығына әсер ету дәрежесін анықтау сақтандыру компаниясына клиентке келтірілген залалды өтеу тетіктері сипатталатын шарттарды неғұрлым икемді жасауға мүмкіндік береді. Қорытынды: Data Mining компания қызметін тиімді басқарудың тиімді құралы бола алады. Жұмыста жүргізілген шолу мен салыстырмалы талдау негізінде деректерді интеллектуалды аналитикалық өңдеу процесін ұйымдастырудың қолданыстағы тәсілдері негізінде денсаулыққа зиян бойынша сақтандыру төлемдерінің мөлшерін одан әрі болжау үшін аналитикалық құралдардың критерийлері мен жіктеу жүйесі сыналды.