Construction of a precise supervision mechanism for medical insurance dual-channel drugs based on collaborative filtering algorithm in the era of intelligent medical insurance
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, China's health insurance drug negotiation has become increasingly improved, and the speed of access to the health insurance catalog has increased dramatically.Under the implementation of health insurance negotiated drugs and dual-channel policy, this study investigates the application of negotiated drugs in a certain region to explore their accessibility and affordability.On this basis, it links the health insurance department, designated pharmacies and medical institutions to explore the precise regulatory mechanism of dual-channel drugs in health insurance.For the drug safety supervision therein, collaborative filtering algorithms, attention mechanisms and multi-task learning are utilized to construct an adverse drug reaction prediction model.It is found that under the influence of the health insurance dual-channel policy, the accessibility and affordability models of medicines are enhanced, the types of negotiated medicines, the number and total amount of purchases are increased year by year, and the total amount of purchases by medical institutions and retail pharmacies are enhanced by 3.42 times and 2.36 times, respectively.The proposed prediction model has good accuracy and applicability in predicting adverse drug reactions, with AUC and AUPR values of 0.93 and 0.83 on different datasets, which are better than the comparison methods.It is recommended to continuously promote the construction of the "dual-channel" management mechanism of designated medical institutions and retail pharmacies to enhance the convenience and sense of access to medical care of the insured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».