1、高校學生醫保理賠病例模糊隨機過程模型與分析【摘要】目的通過分析某高校學生2002-2022年獲醫保理賠病例，探究進一步做好高校在校學生預防保健工作的有效方法。方法選取2002-2022年某高校醫保理賠登記資料，建立模糊隨機過程模型。結果非體育運動引起的傷害占主要局部，其次為疾病，再次為體育運動。結論模糊隨機過程模型可以反映對學生的管理效果。【關鍵詞】保險賠償費模糊數學隨機過程學生analysisandthefuzzysthastipressdelfpayentasesfuniversitystudentsedialinsurane/*shlfatheatisandphysis,anhuiuni

2、versityftehnlgy,aanshan(243002),anhuiprvine,hina【keyrds】insuranebenifits;fuzzyatheetis;sthastipresses;students建立健全高校學生醫療保險保障制度勢在必行1-2。為討論施行醫療保險保障制度的施行方法，以便進一步提出改良措施，筆者應用kakernaak3所提出的模糊隨機變量概念，建立高校學生獲得醫保理賠病例模糊隨機過程模型，通過分析模型獲得的信息，對高校預防保健工作的實效性與針對性提供科學根據。1資料來源與方法1.1資料來源選取某高校防保科登記的2002-2022年在校學生遭受損害獲醫保理賠

3、資料，各年度在校學生人數由教務處提供。1.2方法對獲醫保理賠病例資料整理分為如下8類：籃球運動傷害；足球運動傷害；溜冰、跑步、練三節棍等其他傷害；從床上掉下、下樓梯摔傷、開水燙傷等其他意外傷害；動物咬傷；呼吸系統疾病；消化系統疾病；其他疾玻建立高校學生獲得醫保理賠病例模糊隨機過程模型。根據相鄰2年的各類發病率，進展模糊化4，得到一步模糊轉移矩陣，再對一步模糊轉移矩陣進展迭代。出現平穩狀態時，以前1年的各類發病率為初始狀態，計算次年的各類發病率的理論值。再分析實際發病率與理論值的關系，提醒高校預防保健工作的中心與需要加強的薄弱環節。2結果2.1根本情況見表1，2。表1某高校2002-2022年不

4、同性別學生醫保理賠病例情況略注：()內數字為檢出率/。除2022年外，獲醫保理賠病例發生率根本呈現逐年上升趨勢。性別對獲醫保理賠病例有影響，總體男生高于女生。進展不同性別獲醫保理賠病例2檢驗，各年度差異均有統計學意義(2002-2022年各年度2值分別為12.33，6.64，16.02，23.58，p值均0.01)。2.2醫保理賠病例模糊隨機過程模型記由2002-2022年，2022-2022年，2022-2022年的一步模糊轉移矩陣，男生分別為a1，a2，a3，女生分別為b1，b2，b3。并以a1為例，其計算過程如下。表2某高校不同性別學生不同年份醫保理賠各類病例發生率略2002年與2022

5、年醫保理賠各類病例發生率用矩陣表示為p28=0.1820.1250.0230.1700.0570.1020.2040.2040.1050.0200.0100.14300.4780.0290.038取隨機變量i第i類醫保理賠病例，i=1，2，8)，由實際意義可近似得到(i，j)的結合分布為pt28p28，并得到一步模糊轉移矩陣a1=0.1810.1350.0210.1890.0420.0970.1650.1690.1840.1390.0210.1960.1400.0970.1590.1640.1790.1310.0210.1820.0450.0970.1710.1740.1850.1410.02

6、10.1990.0390.0970.1560.1620.1700.1170.0210.1600.0530.0960.1920.1920.1790.1320.0210.1850.0440.0970.1690.1730.1730.1220.0210.1680.0500.0960.1840.1850.1740.1240.0210.1710.0490.0960.1820.183以2002年醫保理賠各類病例發生率作為初始狀態v0=(0.182，0.125，0.023，0.170，0.057，0.102，0.204，0.204)經過a1轉移為下一個狀態v1=v0a1；在一樣的條件下，v1的下一個狀態為v2

7、=v1a1=v0a1a1=v0a21，當vk=v0ak1=v0ak+11時，即ak1=ak+11，亦即ak1為平穩狀態，把vk作為初始狀態v0延展的最終狀態，視為初始狀態v0轉移為下一個狀態的理論值。該例為a51=0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.1740.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.1740.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.1740.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.1740.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1

8、710.1740.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.1740.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.1740.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174v5=(0.191，0.140，0.023，0.195，0.048，0.103，0.182，0.185)與2022年醫保理賠各類病例實際發生率(0.1050，0.0195，0.0095，0.1431，0，0.0477，0.0286，0.1854)比擬，得到2022年醫保理賠各類病例實際發生率低于理論值。用與計算a1及v5的同樣方法，得到結果見表

9、3。表3某高校不同性別學生2022-2022年醫保理賠各類病例發生率理論值略3討論模型顯示，2022年獲醫保理賠各類病例實際發生率男、女生均低于理論值，其余年份那么高于理論值。所建立的模糊隨機過程模型突出地說明，2022年是一個特殊的年份。事實上，2022年因“非典的原因，高校均采用封閉式管理的方法，對學生的安康教育、學生對“非典的防范意識和自覺承受安康知識的傳播，到達了空前的程度，故獲醫保理賠各類病例實際發生率不僅低于理論值，而且在調查的年份中也是最低的，故模型深入表達這一實際背景。在其他年份，獲醫保理賠各類病例實際發生率高于理論值。這是由于每年新生關于安康知識、自身平安保護意識方面較少和不斷出現新情況例如，近年有學生在寢室偷養寵物所致。模型提示應以新生為重點，加強高校的安康教育和學生的管理，進步學生安康知識的知曉率和行為的改變情況。另外，該模型雖然是通過學生獲醫保理賠各類病例獲得的信息，反映學校學生防疫保健工作效果與需要加強的薄弱環節所建立的模型，但可應用于其他疾病的控制。例如對某種傳染病的控制，把疫區的人群進展分類，根據該傳染病的流行特點，建立模糊轉移矩陣進展分析，從而獲得現行的防治效果與進一步防治的重點和改良措施的信息。【