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详解医保报销

我请教了很多人,终于弄明白了,现在给大家解释一下: 起始费自付:俗称门槛费,年内第一次住院是400,第二次减半,这笔钱是要自己出的,医保会在总费用中扣除这笔钱再报销。 个人自理:指在医保报销范围内但需要个人承担一部分的费用。比如给我开的蓝芩口服液,50 元一盒,自付比例是5%,那么其中 2.5 元需要自己掏腰包,剩下的 47.5 元计入医保报销范围。 个人自费:指医保报销范围外的,全部由个人承担的费用。这里个人自理 + 个人自费的金额就是明细中个人自付金额的总和。 215.05 + 308.30 = 523.35 统筹段自付:医保报销是有比例的,也不是100%全报的。 我这次住院费用中,医保范围内的自付费用就是: (6371.21 - 400 - 215.05 - 308.30) × 16% = 817.66 所以医院总共收了我 1795 大洋。

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数据发力,监管医保骗保及过度医疗

“参保人信息的整合是实现智慧管理的第一步,统一报销标准、提高信息化程度是大数据监管的基础。”浙江省人力资源和社会保障厅医保处处长王平洋表示。     ——医保医师“一人一码”,规范准入和退出机制。 医保监管平台还运用大数据,按照预先设定的规则参数,对医院上传的结算数据逐一检查,筛选并标记出可疑数据。 异地医保更需“大数据一盘棋”     不过,浙江通过“智慧平台”实现医保监管方式重大转变的同时,也遭遇了一些需要上级部门协调帮助才能破解的难题。 采访中,相关人士建议,国家卫生计生委或者人社部可以考虑建立一个医疗票据全国协查系统,通过掌握及时、准确、有效的数据,并做好数据挖掘和分析处理,进而对医保欺诈行为做出快速准确的判断和决策,堵上异地就医骗保的 见新华网:大数据发力,监管医保骗保及过度医疗

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    山东省第二届数字创新大赛-临沂赛场 医保数据分析

    数据处理以及分析 ? ? self.dataDf = None self.properties = properties def readData(self): ''' 读数据 all_data :param model: "0":空缺值固定填充0;mean:均值填充;ffill:前向填充;bfill:后向填充 :return:data:空缺值填充后的数据 Screening_Dict, f,ensure_ascii=False) return Screening_Dict def monthlabel(self): '''分析每个医疗类别

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    如何使用python的ctypes调用医保中心的dll动态库下载医保中心的账单

    需求:根据医保中心的文档和提供的dll动态库调用相关接口下载医保中心的账单。 文档:对调用dll动态库的描述,调用哪个dll文件,同时了解清楚调用这个dll文件中的哪个函数。 ? 分析:结合文档及相关介绍弄清楚相关接口调用流程,从以上可以看出接口调用的是SiInterface.dll文件,然后先调用INIT函数进行初始化,然后再调用BUSINESS_HANDLE函数在医保局签到, 然后在次调用BUSINESS_HANDLE函数下载账单,同时根据文档分析出每次调用函数的出入参。 (具体的调用流程及每个函数的出入参一定要根据完整的医保中心的文档来分析) 代码简介:由于签到和下载账单调用的是同一个函数,区别就只是出入参不同,所以代码中只会展示调用INIT函数和BUSINESS_HANDLE 总结 到此这篇关于如何使用python的ctypes调用医保中心的dll动态库下载医保中心的账单的文章就介绍到这了,更多相关python ctypes调用dll动态库内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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    C# 封装 银海医保的接口

    Github 地址: https://github.com/zifeiniu/YinHaiYiBaoCSharpAPI C#Model封装 银海医保的接口 介绍 银海医保的接口我就不说了,很多家医院在用 (只需要一键生成Model) 项目添加Mock方式,可以在没有环境的情况下模拟假数据。 也添加了测试环境,及Dump文件及日志等。直接使用dump的json重现错误。 不吹了。。 不同的医保政策使用同一个接口,同一个model时,可能再不同的政策下,屏蔽某些属性。 这个只要在反射的时候过滤下就行,这个我还没做。因为我的项目所在医院目前只开了两个政策。

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    全球医保生物识别市场将快速增长

    市场研究公司Transparency(TMR)发布的一份报告称全球医疗生物识别市场在未来几年内将有相当大的增长。在2013年到2019年的预测区间内,TMR估计...

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    五个经典大数据案例,带你深入医疗行业中的“高科技”

    医保行业可以通过大数据和高级分析来获得巨大收益。请看下面医保行业里的五个大数据产品案例。以下为译文: 医保的成本推动了对大数据驱动的医保应用系统的需求。 医保行业可以通过大数据和高级分析来获得巨大收益。本文将介绍在医保行业里的五个大数据产品案例。 1. Hadoop用做现在一个单一平台的数据框架,该平台上建有多种工具来分析各种信息,包括账单,处方,医保参与人,合作医护人员,以及账单审查结果。 他们集中了业务里所有数据孤岛的数据,包含36处数据资产。 医保 IoT 创业企业:更快的检测心脏状况 目前的心律分析过程较慢而且是手动分类的。 医务人员首先将各类设备上采集的数据批量上传到分析软件,然后医疗分析师查看并分类数据并向医生和医院提交报告,最后由他们对患者作出医疗决定。

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    机器人手术大势所趋,何日才能进医保

    然而由于目前机器人手术尚未进入医保,患者需多掏几万元,阻挡了机器人手术的进一步普及。 机器人手术费用昂贵,何时进医保? ? 记者了解到,将达芬奇机器人引进手术间,我国部队医院在5年前开始尝试。 不过,这一先进手术在推进过程中一直面临着一个障碍——费用不能纳入医保,“2万元/次的开机费+1万元左右的器械费,均不在医保报销范围。相较于传统手术,患者需要多掏3万元。” 患者受益,机器人将在越来越多医院出现 “设备耗资超过2000万,因进不了医保被部分病人舍弃,现阶段看来,引进机器人对很多三甲医院需‘慎之又慎’,但一定是未来的大势所趋。”

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    互联网能为医改做的10件事

    互联网在实现医疗数据共享、互联互通等方面拥有巨大潜力。 此外,还可以运用互联网技术对医疗服务行为、财务会计和医疗费用等大数据进行及时获取、分析比较,提升医疗监管的能力、增强医院监管和评价效果,通过大数据分析能更精准地制定政策、决策。 互联网可以充分利用云计算、大数据等手段,增强重大疾病和突发公共卫生事件防控能力。 例如在2003年非典时期采用互联网技术建设的全国SARS疫情监测网络直报信息系统,不仅可完成从基层医疗机构到中央对SARS疫情的直接报告,可以进行个案调查及个案分析,并能够及时、准确掌握各地非典疫情监测情况 可以应用大数据、云计算、互联网、增材制造等技术,构建医药产品消费需求动态感知、众包设计、个性化定制等新型生产模式。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    产品干货:​医疗大数据平台建设实践

    数据标准化以及数据分析,最终实现医疗大数据更有效的应用。 场景和需求分析 我们可以从数据流转的方向分析医疗大数据不同类型的应用和场景。 因此,医疗大数据平台面向的主要场景括医疗机构(各类公立、民营的医院和医疗集团)、卫健委、疾控中心和医保局。对于不同的场景,其数据的处理方式会存在一些差异。下面按照四个场景进行分析。 建设内容包括医保数据数仓建设、数据的归集建设,数据模型管理、数据质量管理、数据共享管理、数据分析等服务的建设。 数据可视化平台:数据可视化平台包括数据分析平台和3D可视化数字孪生平台。数据可视化平台结合医疗数据中台的能力,提供了政府监管、医疗运营分析可视化等模板。

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    泛微在医保局特色应用:低代码构建保障制度体系综合管理平台

    “医疗保障信息化水平显著提升,全国统一的医疗保障信息平台全面建成,“互联网+医疗健康”医保服务不断完善,医保数据和智能监控全面应用,医保电子凭证普遍推广,就医结算更加便捷。” 3、借力低代码平台,灵活搭建应用:根据地方医保局需求,基于低代码构建平台,搭建数字化综合管理平台,将多种医疗保障制度、救助基金、评估机构等统一在一个平台中,打破信息孤岛,数据自动汇总统计,形成高效、实时 但是在管理过程中,存在着过程监管薄弱、数据汇总分析仍需要手工等问题,如何对各类护理、定点机构、人员、数据、资金结算进行统一管理,关系到能否有效监管护理机构的实际护理情况,让制度惠及更多人。 泛微基于低代码平台,将护理人员的任务执行数据统一搜集、汇总;实时监管护理人员的任务执行情况,系统自动统计护理人员工作量,形成有效的数据台账和图表报表;打通医保局对护理机构的监管,告别纸质数据上报。 救助台账: 救助信息台账记录了医疗救助发生费用的明细数据,包含救助对象姓名,所属街道,医保情况,家庭类型以及具体费用发生明细和资金状况,便于统计。

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    数据分析数据敏感性?|数据分析

    摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给大家,供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。 3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。 ? 我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在初创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会导致做出错误的判断。 做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源:酥酥说----

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    数据分析】大数据之 “用户行为分析

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度分析与挖掘 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解,制定对客户的贴心服务及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的分析和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。

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    如何用数据分析指标分析数据含义

    鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标: ? 平均数:数据当中有异常数值,平均值是不准确的,平均数有时候用来愚弄大众的智商。 这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求:我们根据父母的购物行为预测儿童的信息,或者根据儿童的年龄预测父母的行为。 首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题: 第一层: 婴幼儿出生时间分布及原因分析; 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分; 从性别、年龄、时间(月份)3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响 【数据分析】 这也是最关键的一步了,这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买,还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。 5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量,如果可以从property当中获取商品价格,那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。

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    【JS 逆向百例】医保局 SM2+SM4 国产加密算法实战

    声明 本文章中所有内容仅供学习交流,抓包内容、敏感网址、数据接口均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关,若有侵权,请联系我立即删除! aHR0cHM6Ly9mdXd1Lm5oc2EuZ292LmNuL2VidXMvZnV3dS9hcGkvbnRobC9hcGkvZml4ZWQvcXVlcnlGaXhlZEhvc3BpdGFs 逆向参数:Request Payload 的 encData 和 signData、Request Headers 的 x-tif-nonce 和 x-tif-signature 逆向过程 抓包分析 来到公共查询页面,点击翻页,就可以看到一个 POST 请求,Request Payload 的参数部分是加密的,主要是 appCode、encData 和 signData 参数,同样返回的数据也有这些参数 medinsLvCode:医疗机构等级代码,默认空; medinsName:医疗机构名称,默认空; medinsTypeCode:医疗机构类型代码,默认空; pageNum:页数,默认 1; pageSize:每页数据条数 很明显返回的数据是 encData,直接搜索 encData 就只有三个结果,很容易找到就行 function y,同样的,这里要注意把 e.from 改成我们自定义的 e_.Buffer.from,另外我们也可以将

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    图解数据分析 | 数据分析思维

    ,即对比、细分、溯源,也被数据分析的三板斧,支撑数据分析的核心应用,具体来说: [数据分析三板斧] 对比:成对地比较。 在分析数据时,增加分析的维度,改变看待问题的视角,能够在更细分的级别上分析数据,洞察到更多的知识,增加数据分析的深度。 三、数据『溯源』 溯源,就是到细节数据中去,查看原始数据,反思用户的行为。在做数据分析时,一定要明白你分析数据是二手的,还是一手的。 [数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据,包含的内容最丰富,但数据可能不规范。 二手数据是经过处理的,甚至是分析之后的数据,这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的,由此得出的分析结果也可能有失公允。

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    数据分析】TalkingData:游戏数据分析流程

    文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段,这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平,从另一个角度,也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中 如图1-2所示,对于游戏数据分析系统及数据的利用,我们分为了五个阶段,方法论、数据加工、统计分析,提炼演绎、建议方案。从工程技术、统计分析数据挖掘以及用户营销几个方面进行了覆盖和研究。 ? 图1-2游戏数据分析流程 1.3.1方法论 方法论是数据分析的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿分析始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点数据,如何设计分析指标,如何采集,如何组织数据。 统计分析是商业智能的一方面,商业智能应用还包括决策支持系统(DSS)、查询和报告、在线分析处理(OLAP)、预测和数据挖掘,统计分析则是整理数据分析数据的综合。 所有的分析师不是为了分析数据分析数据,崇尚数据,信仰数据,但不要盲目。

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