Although much health services research has been conducted using national health insurance claims data in Korea, the validity of this method has not been ascertained. The objective of this study was to validate the use of claims data for health services research by comparing incidence rate of cancers found using insurance claims data against rates of the national cancer registry of Korea. An algorithm to estimate incidence rates using claims data was developed and applied. The claims data from 2005-2008 were acquired and the patients admitted to hospitals due to cancer in 2008 without admission to hospital from 2005-2007 by the same diagnosis code were regarded as incident cases. The acquired results were compared with the values from the National Cancer Registry of Korea. The incidence rate of all cancers found using claims data was 363.1 per 100,000 people, which is very similar to the 361.9 per 100,000 rate of the national cancer registry. Also the age-, gender- and disease-specific rates between the two data sources were similar. Therefore, national health insurance claims data may be a worthwhile resource for health services research if appropriate algorithms are applied, especially considering the cost effectiveness of this method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.3
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pp.323-336
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2024
The accurate forecasting of insurance claims is a critical component for insurers' risk management decisions. Hierarchical Bayesian parametric (BP) models can be used for health insurance claims forecasting, but they are unsatisfactory to describe the claims distribution. Therefore, Bayesian nonparametric (BNP) models can be a more suitable alternative to deal with the complex characteristics of the health insurance claims distribution, including heavy tails, skewness, and multimodality. In this study, we apply both a BP model and a BNP model to predict group health claims using simulated and real-world data for a private life insurer in Indonesia. The findings show that the BNP model outperforms the BP model in terms of claims prediction accuracy. Furthermore, our analysis highlights the flexibility and robustness of BNP models in handling diverse data structures in health insurance claims.
Objectifying claims filed during the warranty period, analyzing the current circumstances and improving on the problem in question is an activity worth doing that could reduce the likelihood of claims to occur, cut down on the costs, and enhance the corporate image of the manufacturer. Existing analyses of claims are confronted with two problems. First, you can't precisely assess the risks of claims involved by means of the value of claims per 100 products alone. Second, even in a normal state, the existing approach fails to capture the probabilistic conflicts that escape the upper control limit of claims, thus leading to wrong control activities. To solve the first problem, this paper proposed that a time series detection concept where the claim rate is monitored based on the date when problems are processed and a hazard function for expression of the claim rate be utilized. For the second problem, this paper designed a model whereby to define a normal state by making use of PID (Proportion, Integral, Differential) and infer by way of a fuzzy concept. This paper confirmed the validity and applicability of the proposed approach by applying methods suggested in the actual past data of warranty claims of a large-scaled automotive firm, unlike hypothetical simulation data, in order to apply them directly in industrial job sites, as well as making theoretical suggestions for analysis of claims.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.710-711
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2015
A nuclear power plant construction is a complex form of construction which comprises various stakeholders and contractors. Therefore, contract disputes will occur due to conflicting interests of contracting parties and unpredictable factors which arise during construction work. Even if the contract is well prepared, it cannot fully prepare for future situations in actuality. Claims management is very important in carrying out construction management. This study intends to define claim, and delve into development of claims management processes from the viewpoint of owners and contractor through consideration on international contract terms on claims management and the details of the claims management of the Construction Extension to the PMBOK. In addition, it is needed to accumulate and manage data on claims that have occurred so that they can be referenced in the future. As information should be accumulated so that type classification can be carried out and that lessons can be learned on claims that have occurred in each business site, study on establishing data-based systems relating to claims processes will be needed in the future.
Objective : We analyzed present condition of cooperative medical care using claims data of HEALTH INSURANCE REVIEW & ASSESSMENT SERVICE form patients treated by Korean-Western cooperative medicine. The study aimed to offer guidelines in selecting disease-related research in developing Korean-Western convergence technology. Method : Based on the patients using Korean medical service, we analyzed claims data of patients using Korean medical service and western medical service from January 2012 to December 2013. We were assigned to the server remotely. With the concept of 'episode of care', we rebuilt claims data and analyzed present condition of cooperative medical usage. Results : We analyzed present condition of cooperative medical care per episode of care. Among outpatients, Low back pain, lumbar region(M5456) was the highest number. Among inpatients, Sciatica due to intervertebral disc disorder(M511) was the highest number. Conclusion : Based on the claims data provided by HEALTH INSURANCE REVIEW & ASSESSMENT SERVICE, we have derived a list of multy frequently disease frequently treated by cooperative medical care by analyzing present condition.
Background: As most of people in Korea are covered by National Health Insurance (NHI), the disease information collected in NHI provides high availability for health policy. Nevertheless, the validity of disease codes in NHI data has been controversial till now. So we tried to evaluate the validity of them by comparing the NHI claims data with Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey (KNHDIIS) data. Methods: We compared the NHI patients sample data (2009) with the KNHDIIS data (2009). We selected the inpatient data of KNHDIIS and NHI patients sample. The weighted number of patients from NHI patients sample was 5,551,210 and the number of patients from KNHDIIS was 5,559,874. We classified the disease codes into principal diagnoses and other diagnoses, and we compared as one, two, three unit level. Also we calculated the agreement rate of each of them. Results: In the comparison of principal diagnoses, NHI claims data had more C code than KNHDIIS data did, whereas KNHDIIS data had more Z code than NHI claims data did. In the comparison of other diagnoses, NHI claims data had 2, 3 more codes than KNHDIIS data did. The overall agreement rate at three unit level was 76.5% in principal diagnoses and 46.8% in other diagnoses. Conclusion: Considering the large difference between the two data, the validity of disease codes in NHI Claims data seems to be low. To increase the validity of them, the definite detail coding indicator, the reinforcement of coding education, and the reform of system are needed.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.17
no.4
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pp.550-564
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1993
The purpose of this study is to investigate the consumer's claims related to clothing merchandise. By th origination stage of claims, details of claims, and treatments of claims purchasing places of clothing merchandise, the consumer's claims are analyzed which were lodged to in consumer's complaint center, Seoul YWCA, in 1981-1990. To analyze these data statistically, frequency and percentile are used. The results of analysis for consumer's claims are as next : 1. Concerning the sex distinction, female complainers are more than male complainers. About the age bracket, twenties and thirties are the most numerous. The originations of claims being various. It is laundry and dry cleaning stage out of them that rank first, and total numbers of claims for clothing products continually have increased during 1981-1990. Out of the clothing items, outerwears are of the first rank and formal wear and coat are highest in rank of outerwears. For claims about purchasing places, agency ranked first and market, department store, custome-made and discount store came after in order. 2. Concerning the contents, quality of clothing product ranks first, inferior service, price, contrast, unfair transaction ranks in order. There are claims about quality of clothing product that color change ranks first and damage and form change rank in order. 3. The treatments of claims are that counsel, exchange, refund, repair and correction rank in order.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.125-131
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2021
Detecting fraudulent insurance claims is difficult due to small and unbalanced data. Some research has been carried out to better cope with various types of fraudulent claims. Nowadays, technology for detecting fraudulent insurance claims has been increasingly utilized in insurance and technology fields, thanks to the use of artificial intelligence (AI) methods in addition to traditional statistical detection and rule-based methods. This study obtained meaningful results for a fraudulent insurance claim detection model based on machine learning (ML) and deep learning (DL) technologies, using fraudulent insurance claim data from previous research. In our search for a method to enhance the detection of fraudulent insurance claims, we investigated the reinforcement learning (RL) method. We examined how we could apply the RL method to the detection of fraudulent insurance claims. There are limited previous cases of applying the RL method. Thus, we first had to define the RL essential elements based on previous research on detecting anomalies. We applied the deep Q-network (DQN) and double deep Q-network (DDQN) in the learning fraudulent insurance claim detection model. By doing so, we confirmed that our model demonstrated better performance than previous machine learning models.
Kang, Sohyeon;Kim, Jinhee;Jang, Soobin;Lee, Mee-Young;Lee, Ju Ah;Park, Sunju
Journal of Society of Preventive Korean Medicine
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v.23
no.3
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pp.1-12
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2019
Objectives : Korean national health insurance data is a useful real-world data representing whole medical bills submitted to Health Insurance Review Agency. This study aims to understand recent benefit trend of insurance herbal preparations for treating bronchiectasis(disease code J47) utilizing insurance data. Methods : We reviewed national health insurance claims data from 2013 to 2017 which have main diagnosis or sub diagnosis code of J47 and with the record of prescribing insurance herbal medication. Frequency analysis was performed to analyze the most frequently prescribed prescription. Results & Conclusions : Both the number of claims statement(770 to 1,746cases) and patients(266 to 484) of insurance herbal preparations increased considerably from 2013 to 2017. Top 10 preparations based on the number of claims statement were 'Samso-eum', 'Yeonkyopaedok-san', 'Socheongryong-tang', 'Bojungikgi-tang', 'Hyangsapyungwi-san', 'Yijin-tang', 'Saengmaek-san', 'Jaeumganghwa-tang', 'Ojeok-san' and 'Gungha-tang'. Top 10 preparations based on the number of patients were 'Samso-eum', 'Socheongryong-Tang', 'Saengmaek-san', 'Yeonkyopaedok-san', 'Haengso-tang', 'Hyangsapyungwi-san', Yijin-tang', 'Jaeumganghwa-tang', 'Bojungikgi-tang' and 'Hyeonggaeyeongyo-tang' in respectiv order. Claims of top 10 frequent preparations occupied more than 60% of total claims. We hope this finding to be utilized as basic data for future research of evidence-based bronchiectasis treatment utilizing Korean traditional medicine.
This study evaluates the reliability of the discharge status variable m health insurance claims for identifying in-hospital patient deaths. This study used 2002 national health insurance claims and the cause of death statistics from Korean national statistical office. The Study data set included acute myocardial infarction (AMI) and coronary artery bypass graft (CABG) surgery patients in 133 general and tertiary hospitals. The gold standard containing patient death information was made and then compared with that of claims data. The hospitals were classified into four groups based on the number of deaths in each hospital. Simple kappa coefficients were calculated to evaluate the agreements of patient deaths between the gold standard and the insurance claims. CABG (83.9%) showed higher agreements than AMI(73.0%) in matched in-hospital patient death information between data sets. Simple kappa coefficients of CABG (0.63) and AMI (0.59) showed moderate or good agreements. The agreements, however, varied depending on the disease or hospital types. The fact that the agreements are only moderate to good indicates that the accuracy of in-hospital death information in claims is not high. n the variable is used to identify patient deaths, it may mislead people. Therefore, efforts should be made to improve the reliability of the discharge status variable in health insurance claims.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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