【摘 要】
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医疗保险费用控制是一个世界性难题，能否对医疗保险费用进行有效合理的控制，是决定医疗保险能否顺利发展的关键。由于医疗卫生行业的特殊性，医疗保险系统主体间的信息不对称引发
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医疗保险费用控制是一个世界性难题，能否对医疗保险费用进行有效合理的控制，是决定医疗保险能否顺利发展的关键。由于医疗卫生行业的特殊性，医疗保险系统主体间的信息不对称引发了道德风险，导致医疗保险费用不合理上涨。控制医疗保险费用，就要重视信息平衡问题。对医疗保险数据进行挖掘可获得很多有价值的信息，这些信息将对减少信息不对称、控制医疗保险费用有重大意义。
作为一个数据挖掘平台，Clementine以其强大的数据挖掘功能，被广泛应用于电子商务、电信、金融、零售、教育等领域。本文运用Clementine中的神经网络、异常探索、可视化功能等对医疗保险数据进行挖掘，寻找住院费用的主要影响因素，制定出相关的费用标准，并对超标费用和异常费用识别方面做了研究，实现对医疗保险数据内在结构特征的理解和预测。得到的相关结论，为解决信息不对称问题提供了信息资源，为政府、医保机构制定政策制度提供参考。数据挖掘技术的应用，可以提高医疗保险机构管理人员的工作效率和管理水平。
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