SCOPUS
KCI등재
데이터마이닝 기법을 이용한 효율적인 DRG 확인심사대상건 검색방법 = Efficient DRG Fraud Candidate Detection Method Using Data Mining Techniques
저자
이중규 ; 조민우 ; 박기동 ; 이무송 ; 이상일 ; 김창엽 ; 김용익 ; 홍두호 ; Lee, Jung-Kyu ; Jo, Min-Woo ; Park, Ki-Dong ; Lee, Moo-Song ; Lee, Sang-Il ; Kim, Chang-Yup ; Kim, Yong-Ik ; Hong, Du-Ho
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2003
작성언어
Korean
주제어
등재정보
SCOPUS,KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
147-152(6쪽)
제공처
Objectives : To develop a Diagnosis-Related Group (DRG) fraud candidate detection method, using data mining techniques, and to examine the efficiency of the developed method. Methods ; The Study included 79,790 DRGs and their related claims of 8 disease groups (Lens procedures, with or without, vitrectomy, tonsillectomy and/or adenoidectomy only, appendectomy, Cesarean section, vaginal delivery, anal and/or perianal procedures, inguinal and/or femoral hernia procedures, uterine and/or adnexa procedures for nonmalignancy), which were examined manually during a 32 months period. To construct an optimal prediction model, 38 variables were applied, and the correction rate and lift value of 3 models (decision tree, logistic regression, neural network) compared. The analyses were peformed separately by disease group. Results : The correction rates of the developed method, using data mining techniques, were 15.4 to 81.9%, according to disease groups, with an overall correction rate of 60.7%. The lift values were 1.9 to 7.3 according to disease groups, with an overall lift value of 4.1. Conclusions : The above findings suggested that the applying of data mining techniques is necessary to improve the efficiency of DRG fraud candidate detection.
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