检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王松岩 WANG Song-yan(Beijing Shijingshan Hospital,Beijing 100043,China)
机构地区:[1]北京市石景山医院,北京100043
出 处:《信息技术》2021年第4期52-58,共7页Information Technology
基 金:北京市重大科技项目(BJ2020FL00300056)。
摘 要:为了解决医院医保信息管理中数据结构复杂、关系网难以建立、数据分析不全面、审核难度大等问题,文中设计了医院医保信息管理系统。首先,建立数据仓库将医院医保信息进行整合,其次,设计数据挖掘模块对医院医保信息进行处理,最后应用到医院医保信息管理中去。经实验表明,文中设计的挖掘模块中改进Apriori算法的数据处理速度是Apriori算法的十倍以上,新型决策树算法的分类准确率可以达到98%以上,在增量学习中耗时是同类算法的40%以下,使医院医保信息管理的速度和准确率大幅提升。In order to solve the difficulties which includes the complexity of data structure,difficulty to establish the relationship network,incompleteness of data analysis,and audit insufficiency in the medical insurance information management,this study uses data mining technology to optimize the medical insurance information management in hospital.First,the data warehouse is established to integrate the medical insurance information of the hospital,which would be then processed by the data mining module,and finally applies it to the medical insurance information management.The experiment shows that the data processing speed of Apriori algorithm is ten times faster than that of Apriori algorithm in the mining module designed in this study.The classification accuracy of incremental decision tree algorithm can up to more than 98%,and the time consuming is 40%less among incremental learning of the same algorithm,which greatly improves the speed and accuracy of hospital medical insurance information management.
关 键 词:数据挖掘 数据仓库 医保信息管理 相关原则分析 分类分析
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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