微观医疗费用预测模型：从线性回归到机器学习
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Abstract
机器学习模型在微观医疗费用预测方面的潜在价值值得进一步发掘。本文基于微观医疗大数据,对比了线性回归模型与多种机器学习模型的个人医疗费用预测性能。结果显示,大部分机器学习模型的预测性能优于线性回归模型,其中梯度提升模型表现最优。政策模拟发现,将机器学习模型预测结果作为依据以确定按人头付费方式下医保支付额时,医疗机构财务风险低于以线性回归模型作为依据的财务风险。本研究为医保支付方式改革提供了技术支持。
Keywords
医疗费用预测; 机器学习; 医保支付方式改革
