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怎样小成本创业？怎样运用互联网创业
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本文来源：电商快讯
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如何用数据预测医疗成本
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医疗成本的不断上升是当今最紧迫的世界性问题之一。因此，准确预测相关费用是解决这一问题的关键性第一步。
Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。
原作者：Dimitris Bertsimas；Michael A. Kane；J. Christian Kryder；Rudra Pandey；Santosh Vempala；Grant Wang
1. & & 简介
医疗成本的不断上升是当今最紧迫的世界性问题之一。因此，准确预测相关费用是解决这一问题的关键性第一步。对医疗保险行业来讲尤其如此。
在医疗研究上（医疗保险）索赔数据的价值往往会受到质疑因为这些数据库是用于财务方面而非临床用途。然而，索赔数据已在许多场合显示出作用，而且越来越常用于医学研究。研究的例子有坚持用药的疗效差异（Pladevall 2004），识别住院并发症（Lawthers et al. 2000），疗程长度（Mehta et al. 1999），与医疗疗效（Wennberg et al. 1987）。Jones（2000）很好地总结了统计方法在与医疗数据结合时的一般使用方法。
大多数早期的回归研究都不报告样本外实验中方法的可预测性。传统地来讲(Cumming et al. 2002)，R2或修正后的R2是作为评估预测模型的措施，但他们的使用也有一些严重的缺点，这在我们看来是不适合用于研究的。R2测量是相对的，不是绝对的，是一个合理测量。它衡量的回归线与一个恒定的预测相比，可改善的预测性比例（用残差平方和来测量）(用例参考 Bertsimas and Freund 2005)。特别是，基于R2的比较可以在在相同的数据集中不同的回归模型的比较中起到作用，但它并不表明与其他方法（如本文我们利用的方法）相比R2更有效果。基于成本预测的目的(医疗干预，合同定价等.)，不同的纠错措施可能比R2更合适、更有效。因此我们定义了新的纠错措施，这能更好地描述在各种不同的方式下的预测精度。
本文的目的是利用现代数据挖掘方法，具体地来说就是运用分类树和聚类算法，对超过八十万位投保人的索赔数据进行历时超三年的跟踪，然后根据头两年的医疗和成本数据，在第三年时提供严格的医疗成本验证预测。我们应用一个有二十多万名成员的测试样本搭建起的模型来量化精度。
关键结论有：（一）我们的数据挖掘方法可得到了医疗成本准确预测，这代表了这方法是对医疗成本预测的一大强而有效工具；（二）过去的成本数据模式可对未来的成本预测提供很有利的帮助；（三）医疗信息在使用的聚类算法时增加了预测精度，而运用分类树时，成本信息仅作用于相似的纠错措施。本文其余部分结构如下：在§2, 我们描述了数据和定义了我们认为需要的性能指标；在§3，我们提出我们使用的两种主要方法：分类树和聚类算法；在§4，我们分别报告了分类树和聚类算法在预疗医疗成本时的性能；在§5，我们简要地阐述了我们的结论与未来的研究方向。
2. &数据和纠错措施
本研究采用的是医院和其他卫生保健提供者声称是第三方纳税人对他们的服务反馈时产生的医疗数据。研究期间为：从8 / 1 / 2004–7 / 31 / 2007，，从8 / 1 /
/ 2006是24个月的观察期，从8 / 1 / 2006–7 / 31 / 2007是12个月的结果期。
我们的数据集包括838242位商业保险人口和2866位在全国各地雇主和其团体的医疗索赔数据，医疗和药品的要求，以及个人（他或她的家庭）被保险政策所覆盖期限的信息。数据还包含基本的人口统计信息，如年龄和性别。所有成员都不迟于8/ 1 / 2005开始被保和不早于8 / 1 / 2006结束被保，而所有雇主需有持续覆盖期限，不迟于8 / 1 / 2005和不早于8 / 1 / 2007。这确保了每一位员工（及其家人）在观察期内至少有12个月的数据，因此在雇主的保险载体的变动影响下也不会有大量人群在结果期退出。在838242名成员中，有730918名在结果期外仍有资格。不同的是，在结果期内，有超过108000名或说13.8%以上人口退出。这是通常是由于员工的营业额，预计每年约有15%。其中一小部分，大约3000名成员（基于人口的性别和年龄分布），没有完全覆盖的原因是由于死亡。我们的分析表明，包括在结果期局部覆盖的人口改善了纠错措施，因此，出于简洁，我们在结果期用全面覆盖的人数，建立我们的模型，并报告这些结果。
我们拆分的数据集，随机分配为三个同等大小的部分：学习样本，验证样本，测试样本。学习样本是用来建立我们的预测模型，而验证样本是用来评估各种模型的性能。测试样本在建立和校准模型时搁置，只用在实验最后的行为模型报告结果中。我们认为，这种方法良好地验证了我们的结论。
在学习样本的结果期中，成员的支付金额从0美元到710000美元不等。人口的累积成本呈现出一些已知的特点：人口总成本的80%来源于仅20%的最昂贵成员。Figure 2显示我们人口的成本特征。对于我们的样本，我们注意到约8%的人口就占了总医疗费用的70%。
注释：X轴是人口累计百分比，Y轴是整体医疗费用累计百分比。从图中我们注意到8%的人口（最高消费成员）占整体医疗费用的70%。
3.1. 基准方法
为了进行有意义的比较,我们定义了一个基本方法来比较预测模型的结果.我们使用了过去12个月的医疗费用来预测总体的医疗费用.因为当前的医疗费用是对一个人的健康的强有力的预测,这种基准是比随机分配更加有说服力的.
推测:医疗花费在中等水平的人健康状况越来越好,而那些投入了大量的医疗费用的人却趋于投入更高的医疗费用.
3.2 数据挖掘方法:分类树 & &
分类树可以应用到各种领域,比如金融,语音识别和医药.在医药方面,它们被应用到髋关节的骨关节炎中，Churg-Strauss综合征以及头和颈癌中.分类树将所有的成员分成更小的特征更为明细那的群组,并且可以展示成树的形式.图形展示的方式使得分类树易于表达,更容易被理解.
3.3 数据挖掘方法:聚类
聚类方法将相似的样本聚合在一个类中而将相异的样本聚到不同的类中.我们的预测主要采用搜索-聚类的本征聚类的算法.当应用到数据集中的时候,算法可以自动探测数据中的模式并将属性相似的成员聚合.最开始我们只考虑样本的每月花费数据,给以后的月份比第一个月更大的权重.结果是具有相似消费特征的样本聚合到同一个类中.然后,对每一个消费特征相似的类进行医药数据的聚类,结果是生成消费特征和医药特征相似的类.最后根据学习样本的每一个类进行预测.对其中的一个类进行分析,我们发现在观测期最开始的六个月具有低消费特征的样本在最后一个月都会有更大的消费.
4.1数据挖掘方法表现
我们在学习样本上运行了分类树算法,并使用验证样本进行验证.我们建立了三个独立的分类树来检测模型的表现.一旦发现符合误差验证的树,将其应用到测试集中.每一个类中的花费和医药特征的数据是相似的.对每一个类,根据学习和验证样本做出预测并且应用到测试集中.我们首先考察总体的性能表现,然后对区间进行验证.
现在,我们更深入的探讨算法的正确性和观测期花费区间的表现.对两种算法来说,顶层区间的准确率提升是最为明显的.分类树方法的命中率几乎提升了一倍,惩罚误差降低了23%,而花费最多的区间的绝对预测误差降低了超过50%.聚类方法的命中率也同样有了一倍的提升,惩罚误差降低了35%,而花费最多的区间的绝对预测误差降低了58%.总而言之,分类树方法在低消费的区间的命中率和惩罚误差方面表现的更好,而聚类方法在高消费区间则表现更优.
4.2基于花费信息的预测
我们接下来基于花费信息进行分类,并且和基于花费和医药信息进行分类的预测结果进行比较.在低消费区间其表现是相当,甚至更优.分类树在低花费区间有更优的表现,而聚类方法在两个高花费区间表现更优.总体上来说,加入医药信息并不能提高分类树的表现.
基于花费预测的一个重要目标是与病人接触的医药干预,可解释性的医药信息的模型是较优的.其它情况下,基于22个花费变量,相当于1500个医药变量,可能是最优的.
4.3 与其它研究的比较
与不使用同一数据集的研究作比较不能得到相对准确的结果因为平均预测误差很大程度上取决于使用的数据集.因此,为了说明作用,我们仅仅比较了其它的两个研究.Cumming et al. (2002) 的俺就的平均绝对预测误差是93%,而Powers et al. (2005)的误差则是98%.而我们的聚类方法在测试集上的平均误差是78.8%,而分类树是89.4%,比其它两个研究都低.
我们的算法在所有的花费区间都减少了相对误差,区间值越大,误差减少的越多,对R2和R2100方法是5%到49%,对R和R100方法是10%到32%.这说明了我们的预测模型提高了所有花费区间的准确率,尤其是高消费的成员.
4.4 结果总结
总之,两种数据挖掘方法在全部的性能度量方法中都比基准方法有更高的预测能力,在花费越高的区间体现的更加明显.两种方法的表现是不相上下的.聚类方法在高消费成员身上有更好的预测能力,而按照命中率和惩罚误差来看分类树方法在低消费成员上的预测能力更高.我们相信聚类方法之所以在高花费成员上有更高的预测能力是由于花费和医药信息利用的机成型. 在之前,聚类方法首先利用的是花费信息,然后使用医药信息,因为医药信息能进一步挖掘成员属于哪个花费区间.再参照我们的集群样本,花费相似的类的成员在观测期的最后几个月上涨的花费都有相似的轨迹.利用医药信息,聚类算法能够将患者分成两大类:区间4的高风险癌症患者,区间1的肌肉骨骼科.当医药信息不密集,利用低花费区间的成员的花费信息会导致相同的误差.此外,与之前的研究相比,我们发现的证据表明我们的算法比当前的预测方法更好,对所有花费区间R2和|R|指标都更低.
5.结论与未来研究
我们提出的基于当前数据挖掘方法的算法提供了对花费的量化的有力预测.我们认为,历来被用来评估预测正确性的R2方法具有一定的局限性,我们设计的预测方法在准确率方面可能是更好的.尽管临床信息在我们的数据集中是相对丰厚的,我们发现对高花费的患者,消费信息是最准确的预测.显然,在医药数据比较稀疏的情况下,花费是对医药信息的有效替代.该算法可用于对个人和团体的成本预测,并且作为医疗管理患者接触的基础.后续的研究在基于本文算法的基础上可用于财务报销或保险定价,但需要综合更多的健康医疗经济与系统的设计.
更多细节报告，请查阅：&
参与人员：策划-徐睿艺、樊茜茜；编译-徐敏、李灿佳；编辑-腾翼、王群；
推广-申洪浩、程杰超、周宇琪、梁雅祺、李华芳
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