Μελλοντική βοήθεια για τη μείωση της υγείας. Μοντέλα πρόβλεψης του ύψους των ασφαλιστικών απαιτήσεων στην ασφάλιση υγείας

Μοντέλα πρόβλεψης του ύψους των ασφαλιστικών απαιτήσεων στην ασφάλιση υγείας 23 Ιουνίου Οι ασφαλιστικές απαιτήσεις είναι ένας από τους σημαντικότερους παράγοντες του κύκλου εργασιών των ασφαλιστικών εταιρειών, καθώς αποτελούν τον κύριο πυλώνα δαπανών τους.

Επομένως, η αυτοματοποίηση της πρόβλεψης των ασφαλιστικών απαιτήσεων, αντικαθιστώντας τα παραδοσιακά μοντέλα με νέες, πιο σύγχρονες και πιο ακριβείς μεθόδους, δίνει την ευκαιρία στις ασφαλιστικές εταιρείες να πραγματοποιήσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια την προετοιμασία των ετήσιων προϋπολογισμών, καθώς και να βελτιστοποιήσουν τα νέα προϊόντα τους.

Με αυτόν τον τρόπο, οι ασφαλιστικές εταιρείες που εφαρμόζουν μεθόδους στατιστικής μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να τιμολογούν στις πλέον ανταγωνιστικές τιμές, βελτιστοποιώντας το περιθώριο κέρδους τους και παραμένοντας ένα βήμα μπροστά από τον ανταγωνισμό. Τα Δεδομένα Η ανάλυση αφορά αρχείο αιτήσεων αποζημίωσης για συμβόλαια ασφάλισης υγείας ιδιωτικής ασφαλιστικής εταιρείας των ΗΠΑ η πηγή είναι γνωστό αποθετήριο δεδομένων στο διαδίκτυο.

Το αρχείο εμπεριέχει δεδομένα από 1.

Στο αρχείο δεδομένων, για καθεμία αίτηση αποζημίωσης εμπεριέχονται δεδομένα για τα χαρακτηριστικά τόσο του συμβάντος, όσο και του ίδιου του ασφαλισμένου. Μεταξύ των άλλων, για κάθε απαίτηση στο σύνολο δεδομένων είναι διαθέσιμα στοιχεία όπως: ο μοναδικός κωδικός ασφαλισμένου, η ηλικία του ασφαλισμένου, το φύλο του, ο δείκτης μάζας σώματος ΔΜΣη τελευταία μέτρηση αρτηριακής πίεσης πριν το συμβάν που οδήγησε στο αίτημα αποζημίωσης, εάν ο ασφαλισμένος πάσχει από διαβήτη, η οικογενειακή του κατάσταση και ο αριθμός τέκνων, εάν ο ασφαλισμένος καπνίζει, η περιοχή διαμονής του, το ύψος των ασφαλιστικών απαιτήσεων, κ.

Μοντέλα πρόβλεψης του ύψους των ασφαλιστικών απαιτήσεων στην ασφάλιση υγείας

Σκοπός της ανάλυσης Σκοπός της ανάλυσης είναι, αρχικά, η διερεύνηση των δεδομένων, η οπτικοποίησή τους και, στη συνέχεια, η διαμόρφωση κατάλληλου μοντέλου, αξιοποιώντας τη χρήση τεχνικών και μεθόδων στατιστικής μηχανικής μάθησης, βάσει των διαθέσιμων ιστορικών δεδομένων, ούτως ώστε μελλοντικά το μοντέλο αυτό να προβλέπει αυτόματα και με ακρίβεια το ύψος των ασφαλιστικών απαιτήσεων. Επίσης, παρατηρήθηκε ότι στην περίπτωση των καπνιστών υπάρχει μια υψηλή θετική συσχέτιση του δείκτη μάζας σώματος με το ύψος των ασφαλιστικών απαιτήσεων.

1. Σχετικά με το Health Inequalites - Health Inequalities Portal
2. Υγεία και Αξιοπρεπής Διαβίωση | Υπουργείο Ψηφιακής Διακυβέρνησης
3. Μόνιμος Σύνδεσμος Xαιρετίζουμε την προσπάθεια να προχωρήσει η χώρα με γρήγορα βήματα στη λεωφορο της ψηφιακής υγείας και αναγνωρίζουμε ότι η πανδημία λειτούργησε ως επιταχυντής σε πολλες δράσεις που συζητούνται ήδη από την «Ψηφιακή Ελλάδα » δηλ.
4. Προνόμια Νοσηλείας INTERAMERICAN
5. Καλές εφαρμογές απώλειας βάρους
6. Το πρόγραμμα θα καλύψει την περίοδοαλλά όλα τα μέτρα σχετικά με την ανάκαμψη μετά την κρίση πρόκειται να εφαρμοστούν κατά τα πρώτα χρόνια.
7. Καθαρίζοντας το σώμα μιας γυναίκας
8. Web Content Viewer 2.

Συγκεκριμένα, όσο αυξάνεται ο δείκτης μάζας σώματος, το ύψος των ασφαλιστικών απαιτήσεων έχει μια ισχυρή τάση προς αύξηση Σχήμα 2. Συγκεντρώνοντας τα ευρήματα με τις διαφοροποιήσεις που προέκυψαν, μπορούμε να καθοδηγηθούμε στην κατασκευή ενός μοντέλου, το οποίο θα λειτουργεί ως μηχανισμός πρόβλεψης του ύψους των μελλοντικών ασφαλιστικών απαιτήσεων.

Στο πλαίσιο της επιλογής του κατάλληλου μοντέλου, το αρχικό σύνολο δεδομένων χωρίστηκε σε δύο κατηγορίες: στα δεδομένα εκπαίδευσης και στα δεδομένα δοκιμής.

Προνόμια Νοσηλείας

Στη συνέχεια, για την αξιολόγηση και σύγκριση των μοντέλων χρησιμοποιήθηκε η τεχνική της διασταυρούμενης επικύρωσης 10 τμημάτων Cross Validaton Foldλαμβάνοντας υπόψη τις παρακάτω μετρικές: Το Μέσο Απόλυτο Σφάλμα Mean Absolute Error — MAE : Eίναι ένα μέτρο αξιολόγησης του μοντέλου, το οποίο υπολογίζει τη μέση απόλυτη απόκλιση των πραγματικών ποσών των αιτημάτων αποζημίωσης από τις μελλοντική βοήθεια για τη μείωση της υγείας κάθε φορά προβλέψεις του μοντέλου.

Την Τετραγωνική Ρίζα του Μέσου Τετραγωνικού Σφάλματος Root Μελλοντική βοήθεια για τη μείωση της υγείας Squared Error — RMSE : Eίναι ένα μέτρο αξιολόγησης του μοντέλου, το οποίο υπολογίζει τη μέση τετραγωνική απόκλιση των πραγματικών ποσών των αιτημάτων αποζημίωσης από τις αντίστοιχες κάθε φορά προβλέψεις του μοντέλου.

Στη συνέχεια, υπολογίζεται η τετραγωνική του ρίζα. Ο συντελεστής προσδιορισμού R2 και ο προσαρμοσμένος συντελεστής προσδιορισμού Adjusted R2 : Ο συντελεστής προσδιορισμού παίρνει τιμές στο διάστημα τιμών [0,1] και μετράει το ποσοστό της συνολικής μεταβλητότητας της εξαρτημένης μεταβλητής, δηλαδή του ύψους των ασφαλιστικών απαιτήσεων, που εξηγείται από τις επεξηγηματικές μεταβλητές του μοντέλου ενδεικτικά: ηλικία, φύλο, δείκτης μάζας σώματος, αρτηριακή πίεση, ύπαρξη διαβήτη, αριθμός παιδιών, καπνιστική συνήθεια, τόπος διαμονής.

Ο προσαρμοσμένος συντελεστής προσδιορισμού Adjusted R2 είναι κατάλληλος σε περιπτώσεις που υπάρχουν πολλές επεξηγηματικές μεταβλητές και σε περιπτώσεις σύγκρισης μοντέλων παλινδρόμησης μεταξύ τους.

Γκεμπρεγέσους: Εάν ενισχυθεί ο ρόλος του ΠΟΥ θα ενισχυθεί και η ασφάλεια της παγκόσμιας υγείας

Στον Πίνακα 1 παρουσιάζονται τα αποτελέσματα της αξιολόγησης των μοντέλων με χρήση της διασταυρούμενης επικύρωσης για το μέσο απόλυτο σφάλμα, το μέσο τετραγωνικό σφάλμα και τον προσαρμοσμένο συντελεστή προσδιορισμού, σε κάθε μοντέλο παλινδρόμησης. Όσο πιο μικρές είναι οι τιμές των σφαλμάτων, τόσο χάνουν το λίπος στην κοιλιά τους είναι η προσαρμογή του μοντέλου παλινδρόμησης.

Ο αλγόριθμος παλινδρόμησης Gradient Boosting είναι μία τεχνική που βασίζεται σε δέντρα αποφάσεων, στην οποία κάθε δέντρο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας την πληροφορία από τα προηγούμενα δέντρα, με στόχο να συνδυαστούν για την κατασκευή ενός ισχυρότερου μοντέλου. Ο αλγόριθμος Gradient Boosting βασίζεται σε ένα σύνολο παραμέτρων, οι οποίες μπορούν μελλοντική βοήθεια για τη μείωση της υγείας βελτιστοποιηθούν και να δώσουν βέλτιστες ιδιότητες στο τελικό μοντέλο.

Για τη συγκεκριμένη εφαρμογή και ύστερα από τη διαδικασία της βελτιστοποίησης των παραμέτρων, προέκυψε το τελικό μοντέλο, τα μέσα απόδοσης του οποίου παρατίθενται στον Πίνακα 2.

Στο τελικό μοντέλο, δεν χρησιμοποιήθηκαν όλες οι διαθέσιμες παράμετροι μεταβλητές.

Οι μεταβλητές που χρησιμοποιήθηκαν είναι εκείνες που αποδείχθηκαν ισχυροί προγνωστικοί παράγοντες και είναι η καπνιστική συνήθεια, ο δείκτης μάζας σώματος ΔΜΣη αρτηριακή πίεση, η περιοχή διαμονής και η ηλικία των αιτούντων ασφαλιστικής αποζημίωσης Σχήμα 5. Το προγνωστικό μοντέλο θα είναι άρρηκτα συνδεδεμένο με τη διαχείριση του κινδύνου της ασφαλιστικής εταιρείας και με τη βοήθειά του η εταιρεία μπορεί να μειώσει το κόστος, να προβλέψει, όντας προετοιμασμένη, για μελλοντικές αξιώσεις, καθώς και να ανακαλύψει πρότυπα τα οποία μπορεί να οδηγήσουν στην αναπροσαρμογή της τιμολογιακής της πολιτικής.

Σχετικά με τις ανισότητες στην υγεία

Συγκεκριμένα, η ασφαλιστική εταιρεία, γνωρίζοντας το μείγμα των ασφαλισμένων και τα χαρακτηριστικά τους, τα οποία τα αντλεί από το αίτημα συμβολαίου, μπορεί να υπολογίσει με μεγάλη ακρίβεια το ύψος των μελλοντικών ασφαλιστικών απαιτήσεων, καθώς και να ενδυναμώσει την ακρίβεια της διαδικασίας αξιολόγησης της επικινδυνότητας των ασφαλισμένων.

Επίσης, με περαιτέρω ανάλυση, το προγνωστικό μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για δυναμική τιμολόγηση των ασφαλίστρων. Χρήστος Μπουντούλης είναι επιστήμονας των Δεδομένων στην εταιρεία Covariance, με εξειδίκευση στον ασφαλιστικό κλάδο. Διαβάστε επίσης:.