数据仓库、OLAP和数据挖掘技术在医疗保险中的应用与研究

摘要

该文在研究开发医疗保险信息管理系统的基础上,提出了建立医疗保险决策支持系统的一种方案.该方案主要是利用数据仓库的特点,将医疗保险信息系统中产生的业务数据经过归类汇总,并有组织的存储到数据仓库中,以便于数据查询和检索.在此基础上,利用OLAP(On Line Analytical Processing,联机分析处理)和数据挖掘(Data Mining)技术,对数据仓库中的数据进行各种复杂的分析,如关联分析和趋势分析等,从而为医保机构的决策提供重要的依据,同时也可以为疾病的治疗和防范提供一定的依据.该论文的第一章简要叙述了该论文作者在研究生阶段所开发的医疗保险计算机信息管理系统及其实际应用.第二章对数据仓库和OLAP技术进行了介绍.第三章对数据挖掘技术进行介绍.第四章在前几章的基础上讨论了医疗保险数据仓库的建立以及OLAP和数据挖掘技术在医疗保险中的应用,并对应用结果进行了总结和展望.

目录

文摘

英文文摘

第一章医疗保险信息管理系统的研究

1.1系统的分析与设计

1.2系统的具体实现

1.2.1医保中心信息管理系统

1.2.2定点医院信息管理系统

1.2.3定点药店管理系统

1.3系统的成功运行

1.4系统存在的问题

第二章数据仓库与联机分析处理技术

2.1决策支持系统的产生

2.2基于传统数据库的DSS的缺陷

2.3什么是数据仓库

2.4数据仓库中的数据组织

2.4.1数据仓库的数据组织结构

2.4.2粒度

2.4.3分割

2.4.4数据仓库的数据组织形式

2.4.5数据仓库的数据存储方式

2.5设计数据仓库

2.5.1与数据库系统设计的区别

2.5.2数据仓库设计的三级数据模型

2.5.3提高数据仓库的性能所需考虑的问题

2.5.4数据仓库设计步骤

2.6联机分析处理(OLAP)

2.6.1 OLAP的概念

2.6.2 OLAP的基本分析动作

2.6.3 OLAP的特性

2.6.4 OLTP与OLAP的关系及比较

2.6.5 OLAP的实现

第三章数据挖掘(Data Mining)技术

3.1数据挖掘的概念

3.2数据挖掘的任务

3.3数据挖掘的方法与技术

3.4数据挖掘的步骤

3.5数据挖掘与OLAP的区别和联系

第四章医疗保险决策支持系统的研究

4.1医疗保险数据仓库的建立

4.1.1医保数据仓库的主题域分析

4.1.2医保数据仓库的粒度分析

4.1.3医保数据仓库的数据存储形式

4.1.4医保数据仓库的数据组织机制

4.1.5数据组织机制——时间机制的实现

4.1.6医保数据仓库中的数据转换

4.1.7医保数据仓库的表格

4.2对医疗保险数据仓库进行OLAP

4.2.1对门诊信息进行分析

4.2.2对住院信息进行分析

4.2.3对定点医院进行分析

4.2.4对参保人进行分析

4.2.5对参保单位进行分析

4.2.6对疾病进行分析

4.2.7医保OLAP总结

4.3 对医疗保险数据仓库进行数据挖掘

4.3.1聚类分析

4.3.2决策树分析

4.3.3疾病费用的判别分析

4.3.4平滑预测分析

4.3.5关联规则挖掘

4.4应用总结及展望

致谢

参考文献