臺灣博碩士論文加值系統

全民健保實施的目的,在於提昇醫療品質並分散就醫時之財務風險;雖然實施迄今已獲取許多實質上的成效,然這些成就背後卻隱藏某些危機,最主要也最受人矚目的就是健保財務收支問題。除卻醫病行為先天的限制以外,又以詐領健保醫療給付影響財務最鉅。類神經網路等技術已成功應用在工商業界,但是否能應用在醫療費用稽核上,能預判出虛、浮報費用之院所?此為十分令人感到興趣的問題。本研究目的有三:
1.探討健保醫療費用異常虛報的要因,並建構模式以幫助健保局減少不當醫療費用支出。
2.類神經網路、區別分析、邏輯迴歸分析應用在判別出在費用上造假之
院所是否可行?
3.分別針對中醫、西醫、牙醫診所找到較佳的預判模式。
本研究以大台北地區(台北縣/市、宜蘭縣/市、基隆市)、金門縣、連江縣執業之中醫、西醫、牙醫基層診所為研究標的,資料期間從民國八十四年健保開辦起至八十八年一月底止,篩選出異常(有浮、濫、虛報歷史紀錄)與正常(無前述紀錄)的院所,計中醫104家(異常51家、正常53家),西醫174家(異常87家、正常87家),牙醫72家(異常35家、正常37家)共350家基層診所,並訪談健保局稽核人員以過濾出可能違規的指標,最終資料分別輸入倒傳遞式類神經網路、區別分析與邏輯迴歸分析三個模組以找出中醫、西醫、牙醫三者較佳之預判模式;所得結果與建議摘要如下:
1.相關技術應用在判別異常診所上確實可行。
2.中醫與西醫基層診所適用於監督型類神經網路模式、牙醫部份則以邏
輯迴歸分析結果最優。
3.由衛生署或健保局高層官員出面整合相關資源(醫療、醫管、資料庫)
等方面,應可獲得更佳結果。
4.此預判模式可擴充至不同地區別、不同業務別,或針對單一業務建構更
細緻的模式或將其它資料發掘(Data Mining)技術應用到類似領域。

目錄
目錄 I
圖目錄 III
表目錄 V
第壹章、緒論 1
1-1、研究動機與目的 1
1-2、研究方法與流程 3
1-3、研究範圍與限制 5
1-4、預期研究成果: 6
1-5、論文架構 8
第貳章、文獻探討 9
2-1、醫療保健的特性 9
2-1-1、醫療行為的特性與健保財務狀況 9
2-1-2、抑制醫療費用成長策略 13
2-1-3、醫療違規的型態與法源依據 16
2-1-4、異常案件來源與稽核流程 17
2-1-5、醫療資源浪費的影響 19
2-2、資料發掘(Data Mining) 20
2-2-1、資料發掘的定義與步驟 21
2-2-2、資料發掘與知識發掘(Knowledge Discovery,KD)的關係 23
2-2-3、資料發掘相關技術 23
2-2-4、資料發掘與資料庫知識發掘之應用 29
2-3、 類神經網路 31
2-3-1、類神經網路的定義與架構 31
2-3-2、倒傳遞網路(Back-Propagation Network,BPN) 35
2-3-3、類神經網路於醫療產業的運用 38
第參章、研究設計與模式建構 43
3-1、研究變項定義: 43
3-2、研究假設與資料準備 47
3-3、預測模式建構 48
第肆章、研究結果 53
4-1、敘述統計模式結果 53
4-2、區別分析預測結果 56
4-2-1、兩群組綜合平均數差異檢定 56
4-2-2、區別效果分析 57
4-3、邏輯迴歸分析預測結果 60
4-4、倒傳遞式類神經網路預測結果 64
4-4-1、隱藏層處理單元數(以一層隱藏層為基準) 64
4-4-2、隱藏層層數 66
4-4-3、學習速率 67
4-4-4、慣性因子 69
4-4-5、倒傳遞網路最佳參數輸入 71
第伍章、結論與建議 73
5-1、結論 73
5-2、建議及後續研究 74
附錄1:倒傳遞式類神經網路演算法 77
附錄2:健保相關名詞釋義 79
參考文獻 80

中文部份
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