醫(yī)療衛(wèi)生領域大數(shù)據(jù)應用案例分析
用大數(shù)據(jù)分析工具減少醫(yī)療詐騙、浪費和濫用
在美國醫(yī)療產業(yè)中，因欺詐、浪費和濫用而產生的成本是造成醫(yī)療費用節(jié)節(jié)上升的重要因素，但大數(shù)據(jù)分析能稱為這一現(xiàn)象的變革者。醫(yī)療照護和醫(yī)療救助中心使用預測分析一年能夠杜絕總額超過2.1億的醫(yī)療保險欺詐?；趆adoop大數(shù)據(jù)平臺的基礎上，聯(lián)合保健公司實現(xiàn)了向可預測的建模環(huán)境的轉變。這個大數(shù)據(jù)平臺能夠以系統(tǒng)的、可重復的方式去甄別不正當?shù)乃髻r申請，并能獲得2200%的數(shù)據(jù)反饋。
辨別詐騙的關鍵是通過存儲和可追溯的記錄去分析歷史賠償記錄中大量的非結構數(shù)據(jù)集，并利用機器學習的算法來甄別反常事物及模式。
醫(yī)療組織機構可以通過分析病人的紀錄和賬單來查明異常，例如短期內過度使用醫(yī)療服務，病人在不同地方的不同醫(yī)院受到了醫(yī)療服務，或是同一個病人在多家機構得到了相同的處方。