数据挖掘技术在医院医保费用分析中的研究与应用的任务书任务背景随着社会的不断发展，医疗保障体系也在不断完善和发展。医保费用的管理和控制已经成为国家医疗保障体系建设的重要方面之一。医保费用分析是医疗保障管理的核心，通过对医保费用的分析，可以掌握医疗服务的运行情况，发现费用管理中存在的问题和矛盾，有利于优化医疗资源配置，提高医疗保障的服务质量。数据挖掘技术是一种基于大数据的新兴技术。它通过建立模型发现信息中的隐含规律，实现对大量数据的自动化处理和快速分析。在医保费用分析方面，数据挖掘技术能够自动化地解析和处理医疗服务数据，准确计算医保费用，并针对医保费用的计算和管理提出合理的建议，从而优化医疗保障资源的使用效率。因此，本文将以医院医保费用分析为研究对象，探究数据挖掘技术在医保费用分析中的应用和优势。研究目的本文旨在研究数据挖掘技术在医保费用分析中的应用，具体目的如下：1.了解医保费用管理的相关背景和现状。2.探究数据挖掘技术在医保费用分析中的特点和优点。3.建立医保费用分析的数据挖掘模型，实现医保费用的自动化计算和管理。4.分析数据挖掘模型的运行结果和优缺点，并提出优化建议。研究内容本文将围绕医院医保费用分析展开研究，主要包括以下内容：1.医保费用管理的相关背景和现状本部分将对医保费用管理的相关背景和现状进行综述，包括医保费用的计算和管理体系、医保费用的管理制度及医保费用的现状和存在的问题等方面。2.数据挖掘技术在医保费用分析中的特点和优点本部分将分析数据挖掘技术在医保费用分析中的特点和优点，包括模型建立的能力、数据预处理的有效性、数据聚类的功能等方面。3.医保费用分析的数据挖掘模型本部分将通过建立数据挖掘模型，实现医保费用的自动化计算和管理，包括数据预处理、特征选取、模型训练和模型优化等方面。4.数据挖掘模型的运行结果和优缺点分析本部分将分析数据挖掘模型的运行结果和优缺点，包括模型的预测准确性、运行时间、可解释性等方面，并提出模型优化和改进的建议。预期成果通过本次研究，将得到以下预期成果：1.探究数据挖掘技术在医保费用分析中的应用和优势，为医保费用管理提供新的思路和方法。2.建立医保费用分析的数据挖掘模型，实现医保费用的精确计算和管理，提高医保费用管理的效率。3.分析数据挖掘模型的运行结果和优缺点，为医保费用管理提供科学的决策参考。参考文献[1]徐海民.面向医保数据挖掘的疾病费用控制系统设计与实现[D].中南大学,2018.[2]杨晓飞,张文波.基于数据挖掘的医保费用模型研究[J].财经理论与实践,2013(6):152-154.[3]林琼,李志军,袁文涛.基于数据挖掘技术研究医保费用影响因素[J].中国卫生财政,2011(3):27-29.[4]杨惠洋.聚类在医保费用分析中的应用研究[D].中国矿业大学,2019.