数学建模-以医保欺诈行为探讨可能的欺诈记录
数学建模2015深圳A题医保诈骗论文(完整版)
建立在医保欺诈中的应用模型摘要：本文围绕医保欺诈的识别而展开讨论，运用层次分析法和模糊综合评价相结合的方法对可能的医保欺诈进行判断。
首先，对附件中大量数据进行筛选整理得到所需可用的数据。
然后，根据层次分析法确定模型的准则层、方案层并确定各识别因子的权重。
接着，结合模糊综合评价确立的各识别因子的隶属函数和医保欺诈度阈值，建立了医保欺诈识别模型，找出了可能的医保欺诈。
对于医保欺诈的识别，首先运用EXCEL中数据透视表、VLOOKUP函数等对附件中多张表的大量数据进行筛选整理，提炼出病人ID号、性别、年龄、所对应的账单号、处方中药物的种类、单张处方费用、单张处方拿药次数、单张处方总费用、单张医保卡的使用次数等与欺诈有关的数据。
然后，根据层次分析法确定医保诈骗识别模型的准则层：单张医保卡使用次数和单张处方总费用，方案层：病人年龄、性别，处方中药物种类、单张处方费用、单张处方拿药次数，并确定各识别因子的权重。
接着运用模糊统计法确立各识别因子的隶属函数，并设定结点阀值作为检测判断的依据，最后，运用matlab语言对附件中的数据进行判断，得到可能的医保欺诈的数据。
该模型可以在一定程度上可以识别医保诈骗。
关键字：医疗保险；诈骗识别；层次分析；模糊综合评价一、问题重述医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。
骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。
下面这些情况都有可能是医保欺诈：单张处方药费特别高，一张卡在一定时间内反复多次拿药等。
请根据附件中的数据，找出可能的欺诈记录。
注：数据中病人姓名、身份证号、电话号码、医保卡号为非真实数据。
数据见2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6二、问题分析医疗保险是为补偿疾病所带来的医疗费用的一种保险，关系到国家民生和发展的重大问题，而从全国范围来看，医保欺诈呈逐年递增态势；医保欺诈不仅扭曲了保险定价机制，损害保险经营的最大诚信原则，而且还严重威胁医保基金安全，妨碍医保政策的有效实施。
医疗保险反欺诈技术研究
医疗保险反欺诈技术研究随着医疗保险的普及，保险欺诈问题也愈发突出。
为了减少对医疗保险的滥用和欺诈行为，保险公司和科技公司正致力于研究和运用反欺诈技术。
本文将探讨医疗保险反欺诈技术的研究和应用，以及其对保险行业和消费者的影响。
首先，医疗保险反欺诈技术的研究目标是识别和预防保险欺诈行为。
这些技术使用先进的数据分析和人工智能算法来检测可疑的索赔和账单。
通过分析大数据集，这些技术可以识别出与正常索赔案例不符的模式和趋势，从而准确地检测出欺诈行为。
其次，医疗保险反欺诈技术主要有以下几种：数据挖掘和模式识别、人工智能和机器学习、智能监控和预警系统以及社交网络分析。
数据挖掘和模式识别技术能够自动发现隐藏在庞大数据集中的规律和模式，从而发现可疑的索赔案例。
人工智能和机器学习技术则通过训练算法，使系统能够根据以往的欺诈案例进行智能判断。
智能监控和预警系统能够实时监控索赔和账单，及时发现异常情况。
而社交网络分析技术则通过分析医生、患者和保险公司之间的关系，发现潜在的合谋欺诈行为。
然后，医疗保险反欺诈技术的应用可以有效地阻止保险欺诈行为和减少保险公司的损失。
通过及时识别和拦截欺诈索赔，保险公司可以减少不必要的支付，并提高保险费用的可承受性。
此外，反欺诈技术还可以帮助保险公司加强对医疗机构和医生的监管，确保他们遵守规定，并向消费者提供优质的医疗服务。
对于消费者来说，医疗保险反欺诈技术的应用也是有益的。
首先，反欺诈技术可以提高索赔的审核效率，减少索赔过程中的等待时间。
其次，通过减少保险欺诈行为，保险公司可以提供更加合理的保险费用，并在保险产品设计中考虑到消费者的利益。
此外，反欺诈技术的应用还可以帮助消费者更好地了解医疗保险，包括理解保险费用的构成和索赔政策，从而更好地保护自己的权益。
然而，医疗保险反欺诈技术的应用也面临一些挑战。
首先，隐私保护是一个重要问题。
反欺诈技术需要收集和分析大量的个人数据，包括病历、用药记录等敏感信息。
条件随机场模型在医疗保险欺诈检测中的应用
医疗保险欺诈一直是一个严重的社会问题，它不仅导致了医疗资源的浪费，也损害了医保系统的公平性和可持续性。
为了有效地检测医疗保险欺诈行为，人们利用各种机器学习和数据挖掘技术，其中条件随机场模型便是一种被广泛应用的方法。
条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种概率图模型，它在给定输入随机变量的条件下，对输出随机变量建模。
在医疗保险欺诈检测中，CRF模型可以被用来分析和建模医疗保险数据，识别异常行为和欺诈模式。
首先，CRF模型可以用来建立医疗保险数据的关联性。
医疗保险数据通常包括患者的个人信息、就诊记录、疾病诊断、药物处方等内容，这些数据之间存在着复杂的关联关系。
CRF模型可以通过学习这些数据之间的关联性，识别出异常的数据模式和行为，从而发现潜在的欺诈行为。
其次，CRF模型可以用来识别医疗保险欺诈的特征。
医疗保险欺诈行为通常表现为异常的就诊模式、频繁的药物处方、虚假的疾病诊断等特征。
CRF模型可以通过学习这些特征的分布规律，构建欺诈行为的模式，从而识别出潜在的欺诈案例。
此外，CRF模型还可以用来建立医疗保险数据的时空关系。
医疗保险数据通常包括患者的就诊时间、地点等信息，这些信息之间存在着时空的关联关系。
CRF模型可以通过学习这些时空关系，发现异常的就诊轨迹和活动模式，从而识别出潜在的欺诈行为。
在实际应用中，人们可以利用CRF模型对医疗保险数据进行建模和分析，发现潜在的欺诈案例。
通过结合其他机器学习和数据挖掘技术，如聚类分析、异常检测等方法，人们可以构建一个完整的医疗保险欺诈检测系统，提高欺诈检测的准确性和效率。
总的来说，条件随机场模型在医疗保险欺诈检测中具有重要的应用前景。
它可以帮助人们分析和建模医疗保险数据，识别异常行为和欺诈模式，从而有效地检测和预防医疗保险欺诈行为。
随着机器学习和数据挖掘技术的不断发展，相信CRF 模型在医疗保险欺诈检测领域会发挥越来越重要的作用。
医疗保险存在的问题的数学建模
医疗保险存在的问题的数学建模医疗保险是一种经济制度，旨在为人们提供医疗保健服务而设计的。
它可以缓解贫困和保护人民免受医疗费用过高的冲击。
然而，随着人口老龄化和医疗费用的增加，医疗保险也面临着不少挑战和问题。
本文将通过数学建模的方法，探讨医疗保险存在的问题及解决方案。
1. 医疗保险面临的问题（1）医疗保险基金不足医疗保险基金的筹资主要来自参保人员和雇主的缴费。
由于医疗费用的快速增长，医疗保险基金逐渐亏空，无法承担所有的医疗费用。
这就导致了不少参保人员认为，他们的缴费并没有得到应有的保障。
（2）医疗费用的不断上升与各种医学技术的迅速发展相关的医疗费用上升是不争的事实。
在保障医疗质量的前提下，如何控制医疗费用的增长，是医疗保险所面临的主要问题。
（3）医疗保险的不公平问题医疗保险的保障范围、保障水平和报销比例等因素，会导致医疗保险的不公平问题。
不同层次的社会阶层在享受医疗保险的过程中，享有不同的优惠待遇，甚至需要面临高额的自费缴纳。
2. 医疗保险数学建模方法为解决医疗保险面临的问题，需要采用数学建模的方法对医疗保险的运作模式进行研究。
数学建模是指根据实际问题的特点，把问题转化为数学模型，采用数学方法进行求解的过程。
目前，与医疗保险相关的数学模型主要有以下几种：（1）医疗费用预测模型医疗保险的筹资与医疗费用的支出密切相关。
因此建立一个预测医疗费用模型是非常关键的。
医疗费用预测模型可以用来估算参保人员的医疗费用，并能够准确预测未来的医疗费用增长趋势。
（2）医疗保险支付模型医疗保险支付模型可以用来评估医疗保险的费用结构和变化趋势。
该模型能够找出影响医疗保险支出的主要因素，包括人口结构、医学技术水平、医生培训等。
通过对这些因素的分析，可以制定合适的医疗保险政策，以减少医疗费用支出。
（3）医疗保险改革模型医疗保险改革是为了解决医疗保险面临的瓶颈和问题，采取的新措施和政策。
医疗保险改革模型可以用来评估不同的医疗保险改革政策，并确定其对各方利益的影响。
数学建模练习题 医保欺诈的主动发现
医保欺诈的主动发现摘要随着城镇职工基本医疗保险覆盖面的逐步扩大，参保人员结构更为复杂，医疗保险基金在医疗领域面临欺诈的风险也越来越大。
防范医疗欺诈问题，是研究社会医疗保险的重要课题之一，以此医疗保险欺诈为背景提出了问题，本文运用聚类分析、等方法成功解决了这个问题，并在大量医保名单中找出了医保欺诈行为。
首先根据数据2.1，我们对数据进行了预处理，利用Excel的删除重复项功能对人数进行了识别，然后查找并删除了死亡患者的数据，最后得到58014个不同的ID号，然后利用SPSS分别对身份证号、医保手册号采取标记重复个案的方法，标识出重复数据，其次利用k均值聚类分析法对Userupdate（用户更新次数）进行了分析，确定了主个案和重复个案占的比重，并画出其占比重的饼状图，发现第二类聚类中心数大，以上三种数据特征则表示极可能是医保欺诈行为。
另外根据数据2.2，考虑到可能的欺诈行为，将其分为三类，分别为单张处方单价过高，但其与总价、数量之间存在着相互影响，对此我们先对单价、数量、总价进行相关分析，发现单价与总价呈弱相关；然后用聚类分析对医嘱子类、单价、数量、总价进行分类，案例数少的类即有欺诈嫌疑；其次，对病人ID号标记重复个案，由于重复个案所占比例较大，对重复个案进一步进行了聚类分析；最后，若下医嘱科室与病人科室不一致则可能为欺诈，对此我们绘制了简单线图，不在y=x直线上的即为欺诈记录。
最后，对所建立的模型和求解方法的优缺点给出了客观的评价，并指出了改进的方法。
关键词：医保欺诈 SPSS k均值聚类分析标志重复个案一、问题复述1.1 问题背景随着我国医疗保险事业快速发展,在保险赔付过程中,存在着一些借助病案进行医疗保险欺诈的事件,医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。
骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。
基于数据挖掘的医疗保险欺诈检测模型研究
基于数据挖掘的医疗保险欺诈检测模型研究1. 引言医疗保险欺诈是当前医疗保险行业面临的严重问题之一。
欺诈行为不仅导致保险公司巨额损失，还影响了医疗保险市场的正常运作。
因此，建立一个有效的医疗保险欺诈检测模型对于保险公司和整个医疗保险行业都具有重要意义。
2. 数据挖掘在医疗保险欺诈检测中的应用数据挖掘是从大量数据中发现模式和规律的技术，可以应用于医疗保险欺诈检测中。
大量的医疗保险数据可以通过数据挖掘技术来挖掘隐藏的关联关系和异常模式，从而识别出潜在的欺诈行为。
3. 数据预处理在建立医疗保险欺诈检测模型前，首先需要对原始数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，以提高数据的质量和准确性，并为后续的数据挖掘过程做好准备。
4. 特征选择特征选择是从所有可用特征中选择最重要和相关的特征，以提高分类模型的准确性和效率。
在医疗保险欺诈检测中，可以根据经验知识和专家意见，结合数据挖掘算法，选择与欺诈行为相关的特征进行分析。
5. 模型构建医疗保险欺诈检测模型的建立是整个研究的核心部分。
常用的数据挖掘算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。
这些算法可以通过对已知欺诈和非欺诈样本的训练，识别和预测未知样本的欺诈概率。
6. 模型评估模型评估是判断模型性能和准确性的重要步骤。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值和AUC等。
通过对模型进行评估，可以选择最优的模型，并对其进行进一步的优化。
7. 模型优化为了进一步提高医疗保险欺诈检测模型的性能，可以通过特征工程和模型调参等手段进行优化。
特征工程可以通过创建新的特征、组合特征和降维等方式来提取更有用的信息。
模型调参则是调整模型的超参数，以达到更好的分类效果。
8. 模型应用建立完善的医疗保险欺诈检测模型后，可以将其应用于实际保险业务中。
通过实时监测保险数据，检测潜在的欺诈行为，并采取相应的措施，如拒绝理赔、退保或调整保险费率等，以减少保险公司的损失。
数学建模医保欺诈模型地主动发现
全国大学生数学建模竞赛选拔赛承诺书我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理，并取消参赛资格。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A参赛队员(打印后再手签):：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(没有可不填写)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）日期： 2015 年 7 月 29 日医保欺诈的主动发现摘要医疗保险是关系到国计民生和国家发展的重大问题，医保欺诈问题严重威胁医保基金安全，妨碍医保政策的有效实施，因此医保欺诈行为的主动发现对医疗保险的发展、完善和社会稳定发展有重大的意义。
本提出了一种基于BP神经网络的识别的鉴别医保欺诈行为的方法。
对于数据的处理，我们选择了Excel和Access根据病人ID将表2.1病人资料和表2.2费用明细表进行了汇总和归一，并剔除了包括记录不完整、格式错误之内的无效数据，在这个过程中我们发现了所有的消费记录只是买药，并且在这个月的消费记录中只有极少数病人存在转科室行为，而且一部分病人是自费的，没有医保欺诈嫌疑，还有一些病人存在多人共用医保卡的现象，直接确定其为医保欺诈，这些病人的消费记录为我们训练BP神经网络提供了样本支持。
对于这个问题，我们首先用Excel和Access从大量的数据中筛选出了对欺诈识别有用的信息，其中包括病人的年龄，性别，所在科室，当月总消费以及当月消费频率等等你，又考虑到不同科室的消费情况存在差异因此我们求出了各个科室的平均消费额，并且做出了每个病人当月的消费对对应科室平均消费的相对差。
以医保欺诈行为探讨可能的欺诈记录
以医保欺诈行为探讨可能的欺诈记录摘要医疗保险是关系到国计民生和国家发展的重大问题，基金统筹定额标准对医疗保险的发展、完善和社会稳定发展有重要影响。
本文探讨了年基金支付总额与年龄之间的关系，给出新的定额标准，并对按参保人年龄结构分类的每一类定点医疗机构下一年的定额总费用进行预测。
针对问题一。
我们建立模型一和模型二。
模型一计算出人均支付基金总额，利用excel 画出折线图，并且根据折线图的分布进行不同区间对你曲线进行拟合，利用隶函数，确定出人均支付基金总额与年龄的之间的函数关系，并通过相关性检验，得到了相应的方程。
模型二分析得到年基金支付总额与看病次数近似成正比关系，然后将年基金支付总额 0 到 180 万分成 6 段，利用每个年龄看病次数占总的看病次数的比重求的每段一个平均年基金支付总额，再求的每个区间段的平均人数，平均总额与平均人数的比即为新的定价。
针对问题二，对附件 4 的数据进行分析，建立了聚类分析模型，对46 个医疗机构进行的分类，运用 SPSS 进行求解，把医疗机构分成了 5 类，然后在新的定额标准下，利用 excel 求的每一个医疗机构的总费用，最后用均值表示为每一类医疗机构的下一年的预测费用。
医疗机构下一年总费用第一类医疗机构 6072315第二类医疗机构 21330.48第三类医疗机构 9025437第四类医疗机构 7327655第五类医疗机构 50665304关键词：统计回归聚类分析拟合一．问题重述近来，为给各县市居民的医保方便，各县市纷纷出台有关社会基本医疗保险，普通门诊统筹的相关办法。
其中职工医疗保险、外来劳务人员大病医疗保险、未成年人医疗保险、城乡居民基本医疗保险的参保人全部纳入门诊统筹的范围。
医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。
骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。
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医保欺诈行为的主动发现
摘要
医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。
骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。
下面这些情况都有可能是医保欺诈：单张处方药费特别高，一张卡在一定时间内反复多次拿药等。
请根据附件中的数据，找出可能的欺诈记录。
医疗保险是关系到国计民生和国家发展的重大问题，基金统筹定额标准对。
医疗保险的发展、完善和社会稳定发展有重要影响。
本文探讨了年基金支付总额与年龄之间的关系，给出新的定额标准，并对按参保分类的每类定点医疗机构下一度的定额总费用进行预测。
针对问题一，我们建立模型一和模型二。
模型一计算出人均支付基金总额，利用excel画出折线图，并且根据折线图的分布进行不同区间对你曲线进行拟合，利用隶函数，确定出人均支付基金总额与年龄的之间的函数关系，并通过相关性检验，得到了相应的方程。
模型二分析得到年基金支付总额与看病次数近似成正比关系，然后将年基金支付总额0到180万分成6段，利用每个年龄看病次数占总的看病次数的比重求的每段一个平均年基金支付总额，再求的每个区间段的平均人数，平均总额与平均人数的比即为新的定价。
针对问题二，对附件4的数据进行分析，建立了聚类分析模型，对46个医疗机构进行的分类，运用SPSS进行求解，把医疗机构分成了5类，分类结果见表五，然后在新的定额标准下，利用excel求的每一个医疗机构的总费用，最后用均值表示为每一类医疗机构的下一年的预测费用为：
医疗机构下一年总费用
第一类医疗机构6072315
第二类医疗机构21330.48
第三类医疗机构9025437
第四类医疗机构7327655
第五类医疗机构50665304
一、问题重述
近来，为给各县市居民的医保方便，各县市纷纷出台有关社会基本医疗保险普通门诊统筹的相关办法，其中，职工医疗保险、外来劳务人员大病医疗保险、未成年人医疗保险、城乡居民基本医疗保险的参保人全部纳入门诊统筹的范围。
医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。
骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。
下面这些情况都有可能是医保欺诈：单张处方药费特别高，一张卡在一定时间内反复多次拿药等。
社会基本医疗保险门诊统筹实行定点医疗。
某市医疗保险定点医疗机构为社区卫生服务机构及镇卫生院。
保险按照年度定额筹集，每人每年100元。
由于医疗保险基金收入规模是相对固定的，而医疗消费的种类与数量具有较大的不确定性，导致年基金支付额是相对不确定的，因此医院、医疗保险经办机构、患者三者的经济关系是相当复杂的，经过分析已有数据发现，参保人的实际医疗费用与其年龄有很大的关系，因此必须考虑年龄结构的因素来制定门诊统筹定额标准。
分析附件中的数据，并建立模型求解下列问题：
1.由已有数据分析年基金支付额与年龄之间的关系，并根据年龄的不同分成若干类，为各年龄段的人给出新的定额标准。
2.在新的定额标准下把各家定点医疗机构按照其目前定点签约人的年龄结构将其分成若干类，制定每一类定点医疗机构下一年度的定额总费用模型
二、问题分析
从附件中发现，本题带有较多的数据表，分析数据表发现，年基金支付额与参保人的年龄、看病次数、每个医疗机构的定点人数都有一定的相关性，可以先用spss对其进行相关性分析，根据结果和用excel绘制的各种图表进一步分析，建立模型，求解出年龄与年基金支付总额之间的关系，也可以根据各年龄的年基金支付总额对总基金支付额的贡献值来求出它们的关系。
然后可以根据年龄的不同将年支付基金按一定的标准进行划分为若干类，在均衡各医疗机构所得利益与居民所获基金赔偿的条件下，并为各个不同年龄段的人给出新的定额标准。
由附件中给出的医疗机构与定点签约人年龄的关系可以看出，定点医疗机构与定点签约人年龄的关系不是很明显，而且只有年龄这一个单一的因素来将医疗机分类，可以用模糊聚类分析法来考虑医疗机构的分类问题，选取合适的相似系数，建立模糊相似矩阵，从而对所有医保门诊进行分类。
但首先对所给数据进行标准化可以提高数据计算的精度，从而使计算结果的准确性得到进一步的提高，由新的定额标准结合各年龄的基金支付特点来考虑下一年度的定额总费用。
三、模型假设
假设该市基金金额只下一年度与年龄、参保人数，看保人数有关，因果影响假设不同人群间统济、统一管理和统一待遇水平
3、假设所有参件中的保人都遵相关数据真实可靠守医疗有发生侵害医疗筹共保险基金行为的参保人员
4、假设附所有保险的有关规定没各个指标
5、假设所有的相关数据具有独立性相呼影响
6、由于数据过少，假设参保排除其他人数与今年一样
四、定义与符号说明
表示年龄；
表示年基金支付总额；
表示每个年龄的总的看病次数；
表示每个年龄的年基金支付总额；
表示所有年龄对应的看病次数的总和；
表示看病次数的比重；
表示A段来说总的参保人数；
表示每个年龄的参保人数；
表示A区间段的最终定价；
表示对于B区间段每个年龄的基金支付总额；
表示对于B区间段每个年龄的看病次数占看病次数总和的比重；
表示平均基金支付总额；
表示对于B区间段平均参保人数；
表示B区间段的最终定价；
表示对于C区间段最终的定价；
表示C区间段的年基金支付总额；
表示C区间段平均参保人数；
表示对于D区间段最终的定价；
表示对于E区间段最终的定价；
表示对于F区间段最终的定价；
表示参保人员缴纳的总的费用；
表示所在年龄的年基金支付总额的和；
表示盈利比率；
表示第i个医疗机构m个年龄的年基金支付总额的指标；
表示第i个医疗机构第m个年龄的年基金支付总额；
表示正规化调整以后的第i个医疗机构第m个年龄的年基金支付总额；
表示调整以前第i个医疗机构第m个年龄的年基金支付总额；
表示第i个医疗机构中年基金支付总额的最大值；
五、模型的建立与求解
模型一
为了研究年基金支付与年龄的关系，对附件所给数据进行分析，分别得出年龄与看病人数、年龄与看病次数（见表五）、年龄与定点参保人数及年龄与年基金支付总额之间的关系图，其中年龄与基金支付总额见下表由上图可知，年龄与年基金支付总额之间并不是一直存在简单的线性、二次或三次的函数关系，故以图额的关系进行拟合，由图可将年龄分为三段：0到17岁、18到49岁、50到110岁。
模型二
从数据表中我们到180万这个区间范围内，因此，我们可以把年基金支付总额所属的区间段分为六段：A段年基金支付总额0到30万的区间；得出：年基金支付总额都在0 B段年基金支付总间；C段年基金支付总额60万到90万的区间；D 段年基金支付总额90万到120万的区间；E段额30万到60万的区
年基金支付总额120万到150万的区间；F段年基金支付总额150万到180万的区间
六、模型评价与推广
优点
1、本论文中采用几个多样化的模型，灵活独特的对题中所涉及的问题进行详细准确的求解。
2、思路清晰，语言严谨，假设比较合理，所用模型具有一般性，有利于推广，并且能合理的解决问题。
3、建立年龄与年基金支付总额之间的函数关系，选用spss进行拟合，具有一定的实际价值。
4、建立的模糊系，结合实际情况对问题进行求解，聚类模型分析模型能与实际紧密联使模型具有很好的通用性和推广性。
5、对附件中的中众多表格进行了处理找出了许多变量之间的潜在关系。
缺点：由于题中数据量很大，所建模型对数据的计算存在一定的难度，从而导致求解模型的最终结果不是很容易。
改进：本文所建模型为信息的反馈提供了依据，充分发挥了评价的导向和激发功能，从而促进学生综合素质的提高，但大量的数据计算浪费了大量的时间，故寻找合适的计算方法是本文所要改进的具体方向。