高校学生医保理赔病例模糊随机过程模型与分析

高校学生医保理赔病例模糊随机过程模型与分析【关键词】保险赔偿费；模糊数学；随机过程；学生建立健全高校学生医疗保险保障制度势在必行［1-2］。为探讨实施医疗保险保障制度的实施方法，以便进一步提出改进措施，笔者应用Kwakernaak［3］所提出的模糊随机变量概念，建立高校学生获得医保理赔病例模糊随机过程模型，通过分析模型获得的信息，对高校预防保健工作的实效性与针对性提供科学依据。建立高校学生获得医保理赔病例模糊随机过程模型。根据相邻 2 年的各类发病率，进行模糊化［4］，得到一步模糊转移矩阵，再对一步模糊转移矩阵进行迭代。出现平稳状态时，以前 1 年的各类发病率为初始状态，计算次年的各类发病率的理论值。再分析实际发病率与理论值的关系，揭示高校预防保健工作的中心与需要加强的薄弱环节。2 结果2.1 基本情况见表 1，2。3 讨论模型显示，2024 年获医保理赔各类病例实际发生率男、女生均低于理论值，其余年份则高于理论值。所建立的模糊随机过程模型突出地表明，2024 年是一个特别的年份。事实上，2024 年因“非典”的原因，高校均采纳封闭式管理的方法，对学生的健康教育、学生对“非典”的防范意识和自觉接受健康知识的传播，达到了空前的程度，故获医保理赔各类病例实际发生率不仅低于理论值，而且在调查的年份中也是最低的，故模型深刻体现这一实际背景。在其他年份，获医保理赔各类病例实际发生率高于理论值。这是由于每年新生关于健康知识、自身安全保护意识方面较少和不断出现新情况（例如，近年有学生在寝室偷养宠物）所致。模型提示应以新生为重点，加强高校的健康教育和学生的管理，提高学生健康知识的知晓率和行为的改变情况。另外，该模型虽然是通过学生获医保理赔各类病例获得的信息，反映学校学生防疫保健工作效果与需要加强的薄弱环节所建立的模型，但可应用于其他疾病的控制。例如对其中一种传染病的控制，把疫区的人群进行分类，根据该传染病的流行特点，建立模糊转移矩阵进行分析，从而获得现行的防治效果与进一步防治的重点和改进措施的信息。