某市精准扶贫BI系统
项目案例
携手客户完成业务创新

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某市精准扶贫BI系统

项目背景:

总书记提出:习近平总书记在2013年11月于湖南湘西考察时,首次提出了“精准扶贫”;2015年10月16日,习近平在2015减贫与发展高层论坛上强调,中国扶贫攻坚工作实施精准扶贫方略,增加扶贫投入,出台优惠政策措施。

某市医疗扶贫工作:通过基本医疗保险、大病商业保险、医疗救助等三重医疗保障,使精准扶贫保障对象政策范围内医疗保障水平达到90%,遏制和减少我市农村人口“因病致贫、因病返贫”。同时,开通“一站式”医疗救助扶贫服务,实现基本医疗保险、大病保险和医疗救助“一站式”服务渠道,形成高效运行的工作机制,实现了便民利民的良好格局。某市通过以下六项措施开展医疗扶贫工作:一是严格执行医疗扶贫方案;二是实施贫困人口健康工程。对贫困人口免费体检达100%、贫困人口患病就医达100%、帮助贫困人口患者落实民政扶持100%;三是制定和实施医疗惠民政策。对贫困等11种特殊人群纳入医疗扶贫。入院免交入院费,全面做好合医-惠民医疗-困难补助;四是严格实行临床路径,严禁过度医疗;五是提供贫困患者住院期间的生活保障;六是开通贫困人口就医绿色通道。

 

建设目的:

从具体业务场景出发,结合数据表现,运用统计学、机器学习、数据挖掘、神经网络等方式归纳学习出基准规则及方法,然后通过反复迭代的学习过程,生成符合既定约束条件的最优方案,然后把此方案泛化推广到类似场景中,实现对每个扶贫对象,每类扶贫对象,应用大数据的聚类技术、主题属性描述技术,对扶贫对象进行完整属性定义、基础信息定义、接受服务内容描述、扶贫方案描述、服务过程跟踪、扶贫对象意见反馈统计,通过数据挖掘,机器学习,神经网络技术发现扶贫过程中过度医疗、政策未覆盖、服务未到位等问题、预测未来扶贫发展情况、为贫困人员就医提供合理化建议,为服务人员实施帮扶提供精准数据支撑。

 

建设内容:

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成果举例:

扶贫画像--服务人员精准画像:服务人员精准画像包括:服务人员基本信息、能力指标、服务评价和政策覆盖;

扶贫画像--服务人员聚类:服务人员服务情况分析采用数据挖掘算法,对服务人员产生的三个指标就诊(人数、次数)、随访(人数、次数)和体检(人数、次数)进行聚类分析。根据算法生成优、良、中、差四个等级,将服务人员服务情况进行四个等级的划分,点击相应的人员姓名可以钻取至该服务人员的精准画像。

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扶贫画像--贫困人员精准画像:贫困人员精准画像分析主要包括基本信息、就医信息、享受政策、扶贫信息、就医明细、扶贫过程六大类;

贫困人员就医跟踪分析采用数据挖掘算法,对贫困人员就医产生的三个指标就医间隔(上一次就医到现在的时间间隔),就医次数(统计周期内一共就医的次数),就医费用(特指自费费用)进行聚类分析。根据算法生成需要跟踪随访的紧急程度,将就医的贫困人员聚类为:紧急跟踪对方,跟踪帮扶对象,观察帮扶对象,随访帮扶对象等,并通过“同病相怜(连)准则”展现就医人员关系及预警分析,点击相应的人员姓名可以钻取至该贫困人员的精准画像。

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扶贫管理及服务——健康管理分析:通过年份、服务对象、贫困人员类型三个条件查看不同服务对应不同贫困人员类型下的健康管理情况;可通过每个服务情况的占比查看相应相应占比下地区人员情况,在通过某一具体地区查看该地区下每个村的详细分布情况;

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扶贫监管——贫困人员就医分析:通过年份、服务对象、贫困人员区域、是否就诊、平困人员就诊月份等条件查看不同服务对应不同贫困人员类型下的健康管理情况;可通过每个就诊情况的占比查看相应相应占比下地区人员情况。


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方案价值:

Ø  项目解决提供贫困人员、服务人员、就医人员等全视图的贫困管理分析视图,为健康贫困管理决策提供依据。

Ø  通过项目建设注智贫困人员健康管理扶贫管理,提供业务解决方案。结束业务使用人员无系统使用历史,提升业务使用人员工作效率。


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