基于频繁模式挖掘算法的医保信息智能审核方法研究  被引量:1

Research on the Intelligent Audit Method of Medical Insurance Information Based on the Frequent Mode Mining Algorithm

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作  者:李金炀 连万民[1] LI Jinyang;LIAN Wanmin(Guangdong Second People's Hospital,Guangzhou Guangdong 510000,China)

机构地区:[1]广东省第二人民医院,广东广州510000

出  处:《信息与电脑》2023年第18期46-48,共3页Information & Computer

摘  要:传统医保信息智能审核方法易受样本支持向量距离影响,导致智能审核覆盖度较低,为此提出基于频繁模式挖掘算法的医保信息智能审核方法。首先采用频繁模式挖掘算法压缩医保信息,其次生成医保信息智能审核协议,最后进行实验分析。实验结果表明,该方法的审核效果较好,优于对照组。Traditional intelligent review methods for medical insurance information are susceptible to the influence of sample support vector distance,resulting in low coverage of intelligent review.Therefore,a frequent pattern mining algorithm based intelligent review method for medical insurance information is proposed.Firstly,the frequent pattern mining algorithm is used to compress medical insurance information.Secondly,an intelligent audit protocol for medical insurance information is generated.Finally,experimental analysis is conducted.The experimental results show that the audit effect of this method is better than that of the control group.

关 键 词:频繁模式挖掘算法 医保信息 智能审核 

分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

 

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