2025年醫(yī)保信息化建設應用數(shù)據(jù)挖掘試題及答案考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪項不屬于醫(yī)保信息化建設數(shù)據(jù)挖掘的主要應用領域？A.醫(yī)療費用異常檢測與欺詐識別B.患者疾病風險預測與健康管理C.醫(yī)療資源配置優(yōu)化與效率提升D.新藥研發(fā)與臨床試驗設計2.在醫(yī)保數(shù)據(jù)挖掘項目中，數(shù)據(jù)預處理階段的核心任務不包括？A.數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值和異常值B.數(shù)據(jù)集成，合并來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)變換，如特征歸一化或離散化D.模型選擇，根據(jù)業(yè)務需求選擇合適的挖掘算法3.對于醫(yī)保欺詐檢測場景，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術通常更為適用？A.聚類分析B.關聯(lián)規(guī)則挖掘C.異常檢測D.分類算法4.在對醫(yī)保住院費用數(shù)據(jù)進行預測時，如果目標是劃分不同的費用等級，則主要涉及的數(shù)據(jù)挖掘任務是什么？A.分類B.聚類C.關聯(lián)規(guī)則D.回歸分析5.以下哪項不是醫(yī)保數(shù)據(jù)挖掘過程中必須重點考慮的倫理和法律問題？A.數(shù)據(jù)隱私保護與匿名化處理B.算法決策的透明度與可解釋性C.挖掘結果可能引發(fā)的算法偏見與歧視D.數(shù)據(jù)挖掘技術的研究與開發(fā)成本6.邏輯回歸模型在醫(yī)保數(shù)據(jù)挖掘中常被用于？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的層次結構B.對客戶進行分組，無明確類別標簽C.預測一個連續(xù)變量，如預測住院天數(shù)D.預測二元結果，如預測患者是否發(fā)生某并發(fā)癥7.構建醫(yī)保患者風險預測模型后，評估模型性能的指標中，最能反映模型對高風險患者識別能力的是？A.準確率（Accuracy）B.精確率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分數(shù)（F1-Score）8.以下哪項措施不屬于提升醫(yī)保數(shù)據(jù)質量，從而支持有效數(shù)據(jù)挖掘的手段？A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和編碼規(guī)范B.實施嚴格的數(shù)據(jù)訪問權限控制C.加強數(shù)據(jù)清洗，處理不一致和錯誤數(shù)據(jù)D.定期對數(shù)據(jù)進行抽樣審計9.醫(yī)保數(shù)據(jù)通常具有“冰山效應”，這意味著什么？A.數(shù)據(jù)存儲成本隨著數(shù)據(jù)量增加呈指數(shù)級上升B.真正的醫(yī)保問題（如欺詐）僅占所有醫(yī)療事件的一小部分，容易被發(fā)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)挖掘模型訓練時間隨數(shù)據(jù)規(guī)模線性增加D.醫(yī)保數(shù)據(jù)中存在大量重復記錄10.將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于分析醫(yī)保政策實施前后的數(shù)據(jù)變化，主要目的是？A.確定數(shù)據(jù)挖掘技術的商業(yè)價值B.評估醫(yī)保政策的實施效果和影響C.發(fā)現(xiàn)新的醫(yī)保數(shù)據(jù)異常模式D.優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型的參數(shù)設置二、填空題（每空2分，共20分）1.醫(yī)保數(shù)據(jù)挖掘中，處理患者身份信息等敏感數(shù)據(jù)時，常用的保護技術是__________，目的是在保留數(shù)據(jù)價值的同時，隱藏個人身份。2.數(shù)據(jù)挖掘流程通常包括數(shù)據(jù)準備、__________、模型評估和結果解釋等主要階段。3.在醫(yī)保領域，利用數(shù)據(jù)挖掘技術分析住院日與多種因素（如年齡、診斷、手術等）之間的關系，屬于__________分析。4.為了識別頻繁發(fā)生的、不尋常的醫(yī)療行為組合（如特定藥品與檢查的無醫(yī)療指征組合），可以采用__________挖掘技術。5.保障醫(yī)保數(shù)據(jù)挖掘應用過程中的數(shù)據(jù)安全和用戶隱私，需要遵循相關法律法規(guī)，如中國的__________和__________。6.對醫(yī)保數(shù)據(jù)進行探索性分析（EDA）有助于初步理解數(shù)據(jù)特征、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質量問題和__________潛在的數(shù)據(jù)挖掘目標。7.基于歷史就診數(shù)據(jù)，預測某患者未來一年內患上某種慢性病的可能性，這屬于數(shù)據(jù)挖掘中的__________任務。8.在醫(yī)保費用控制中，通過數(shù)據(jù)挖掘找出導致不合理費用增長的關鍵因素，屬于__________分析。9.評價一個分類模型好壞時，除了考慮總體預測的準確性，還需要關注模型在不同類別（如不同風險等級患者）上的表現(xiàn)，這涉及到模型的__________問題。10.醫(yī)保數(shù)據(jù)來源多樣，包括醫(yī)保結算數(shù)據(jù)、醫(yī)療服務數(shù)據(jù)、_________________等，為數(shù)據(jù)挖掘提供了豐富的素材。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述在醫(yī)保數(shù)據(jù)挖掘項目中，數(shù)據(jù)預處理階段可能遇到的主要挑戰(zhàn)及其應對方法。2.闡述數(shù)據(jù)挖掘技術在提升醫(yī)保基金監(jiān)管效能方面可以發(fā)揮的作用。3.解釋什么是“數(shù)據(jù)挖掘的冰山效應”在醫(yī)保領域的具體表現(xiàn)，以及為什么基于此進行數(shù)據(jù)挖掘需要特別關注模型的召回率。四、論述題（10分）結合醫(yī)保信息化建設的實際背景，論述如何平衡數(shù)據(jù)挖掘應用在提升管理效率與保護患者隱私、促進公平性之間的關系。請?zhí)岢鼍唧w的措施和建議。試卷答案一、選擇題1.D2.D3.C4.A5.D6.D7.C8.B9.B10.B二、填空題1.匿名化/數(shù)據(jù)脫敏2.模型構建3.回歸4.關聯(lián)規(guī)則5.網(wǎng)絡安全法個人信息保護法6.發(fā)現(xiàn)潛在模式/識別數(shù)據(jù)規(guī)律7.預測8.歸因9.公平性/差異化表現(xiàn)10.疾病/健康檔案數(shù)據(jù)三、簡答題1.挑戰(zhàn)與應對：*挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)量巨大且增長快，數(shù)據(jù)質量參差不齊（缺失、錯誤、不一致），數(shù)據(jù)格式多樣且標準不一，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重，涉及敏感隱私信息。*應對：建立完善的數(shù)據(jù)治理體系；開發(fā)或利用數(shù)據(jù)清洗、集成、轉換工具；制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和編碼規(guī)范；加強數(shù)據(jù)安全技術和管理制度；采用隱私保護技術（如匿名化、差分隱私）。2.作用：*欺詐檢測：通過異常檢測和關聯(lián)規(guī)則挖掘，識別不合規(guī)的醫(yī)療行為（如虛假住院、過度醫(yī)療、藥品套現(xiàn)等），有效打擊欺詐騙保行為，維護基金安全。*風險預警：對參保人進行疾病風險、醫(yī)療費用風險預測，實現(xiàn)早期干預和管理，降低高額醫(yī)療費用支出。*智能審核：利用規(guī)則引擎和模型輔助，對理賠申請進行智能審核，提高審核效率和準確性。*監(jiān)管決策支持：通過數(shù)據(jù)分析揭示基金使用、醫(yī)療服務行為等宏觀規(guī)律和異常趨勢，為監(jiān)管政策制定和資源配置提供數(shù)據(jù)支撐。3.冰山效應與召回率：*表現(xiàn)：醫(yī)保數(shù)據(jù)中，真正的問題行為（如欺詐、嚴重并發(fā)癥、不合理用藥）只是全體醫(yī)療事件中的一小部分，如同冰山一角，隱藏在大量的正常行為之下。數(shù)據(jù)挖掘的任務就是從海量正常數(shù)據(jù)中找出這冰山一角。*關注召回率原因：由于問題行為是少數(shù)，模型預測時，如果過于追求精確率而忽略召回率，可能會導致大量真實的問題行為被漏報，從而無法達到監(jiān)管或干預的目的。高召回率意味著模型能夠發(fā)現(xiàn)更多潛在的問題，即使伴隨著一定的誤報，對于風險控制而言也更為重要。四、論述題平衡數(shù)據(jù)挖掘應用與隱私、公平性關系的措施與建議：1.強化法律法規(guī)遵循與倫理規(guī)范：嚴格遵守《網(wǎng)絡安全法》、《個人信息保護法》等法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)采集、存儲、使用、共享的邊界和權限。建立健全醫(yī)保數(shù)據(jù)挖掘應用的倫理審查機制，確保技術應用符合社會倫理道德，尊重個體權利。2.實施嚴格的數(shù)據(jù)脫敏與匿名化：在數(shù)據(jù)用于挖掘前，采用有效技術（如K-匿名、L-多樣性、T-相近性、差分隱私等）對個人身份信息進行脫敏處理，使其無法或極難反向識別到具體個人，降低隱私泄露風險。3.推動數(shù)據(jù)共享與隱私保護的平衡：建立安全可控的數(shù)據(jù)共享平臺和機制，在保障數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下，促進不同部門、機構間的數(shù)據(jù)按需、有限、授權共享，形成數(shù)據(jù)合力。探索使用聯(lián)邦學習等技術，在本地設備或分布式環(huán)境下進行模型訓練，避免原始數(shù)據(jù)跨機構流動。4.關注算法公平性與偏見緩解：在模型開發(fā)和應用中，需警惕并識別可能存在的算法偏見（如對特定人群的歧視）。通過使用公平性度量指標、進行偏見檢測與緩解算法設計、增加代表性數(shù)據(jù)集等方式，確保模型決策的公平性，避免因數(shù)據(jù)或算法問題加劇社會不公。5.加強透明度與可解釋性：對于應用于關鍵決策（如醫(yī)保準入、費用審核、風險評級）的模型，應盡可能提高其透明度和可解釋性，讓利益相關者（包括患者、醫(yī)療機構、監(jiān)管者）理解模型的工作原理和決策依據(jù)，便于監(jiān)督和