تحليل توقعات التكلفة في التأمين الطبي باستخدام نماذج الانحدار الحديثة

هناك أنواع مختلفة من التأمين، لكن المجال الأكثر تشبعاً هو التأمين الطبي (الحياة). مع استثمار عدد كبير من السكان في التأمين الصحي، يصبح من الصعب تتبع الاتجاهات. تؤدي التحليلات غير الفعالة للبيانات إلى تجاوزات في التكاليف وعدم عدالة التأمين، مما يجعل الوصول إليه صعباً. هناك حاجة لتحليل بيانات التأمين بشكل نقدي ووضع سياسة تأمينية تتكيف بشكل جيد مع الوضعين الجغرافي والمالي للمؤمنِين. تهدف هذه الدراسة إلى توقع تكاليف التأمين الطبي المناسبة استنادًا إلى العوامل البيولوجية والديموغرافية للمريض باستخدام تقنيات الانحدار من التعلم الآلي. تم تطبيق أربعة نماذج على مجموعة بيانات قائمة على الولايات المتحدة. المحسن الانحداري، محسن آدا، الانحدار من النوع لاسو والانحدار الشبكي المرن. تم استخدام وظائف فقدان متنوعة لاستخراج أفضل نموذج بناءً على معايير مختلفة. بشكل عام، كانت أفضل أداء من حيث الحد الأقصى لـ R2 وتقليل الفقد قد تم تقديمه من خلال تقنيات التعزيز مقارنةً بتقنيات التنظيم. سيساعد النظام المقترح المنظمات في تصميم سياسات التأمين الطبي الأكثر توجهاً نحو الجمهور والتي تفيد المستخدمين وتعمل أيضًا على تحسين الإيرادات للمنظمة.