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
/
제31권3호
/
pp.323-336
/
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.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.710-711
/
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.
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
/
제21권9호
/
pp.125-131
/
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.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.