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【摘要】 目的 通过分析某高校学生2002-2005年获医保理赔病例，探索进一步做好高校在校学生预防保健工作的有效方法。方法 选取2002-2005年某高校医保理赔登记资料，建立模糊随机过程模型。结果 非体育运动引起的伤害占主要部分，其次为疾病，再次为体育运动。结论 模糊随机过程模型能够反映对学生的管理效果。
【关键词】 保险赔偿费 模糊数学 随机过程 学生
Analysis and the Fuzzy Stochastic Process Model of Payment Cases of University Students' Medical Insurance/
PANG Jinbiao*, LU Li.
* School of Mathematics and Physics, Anhui University of Technology, Maanshan(243002), Anhui Province, China
【Abstract】 Objective To analyze all university students in case of medical insurance claims, and to further explore better prevention of college students' health. Methods Medical insurance claims registration information of 2002-2005 was selected to establish the fuzzy stochastic process model. Results Nonsports injuries caused by accidents accounted for the major part, secondly by disease, thirdly by the sports. Conclusion The fuzzy stochastic process model can show the effect of students' management.
【Key words】 Insurance benifits; Fuzzy mathemetics; Stochastic processes; Students
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。
1 资料来源与方法
1.1 资料来源 选取某高校防保科登记的2002-2005年在校学生遭受侵害获医保理赔资料，各年度在校学生人数由教务处提供。
1.2 方法 对获医保理赔病例资料整理分为如下8类：篮球运动伤害；足球运动伤害；溜冰、跑步、练三节棍等其他伤害；从床上掉下、下楼梯摔伤、开水烫伤等其他意外伤害；动物咬伤；呼吸系统疾病；消化系统疾病；其他疾病。
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。
表1 某高校2002-2005年不同性别学生医保理赔病例情况（略）
注：()内数字为检出率/‰。
除2003年外，获医保理赔病例发生率基本呈现逐年上升趋势。性别对获医保理赔病例有影响，总体男生高于女生。进行不同性别获医保理赔病例χ2检验，各年度差异均有统计学意义(2002-2005年各年度χ2值分别为12.33，6.64，16.02，23.58，P值均＜0.01) 。
2.2 医保理赔病例模糊随机过程模型 记由2002-2003年，2003-2004年，2004-2005年的一步模糊转移矩阵，男生分别为A1，A2，A3，女生分别为B1，B2，B3。并以A1为例，其计算过程如下。
表2 某高校不同性别学生不同年份医保理赔各类病例发生率（略）
2002年与2003年医保理赔各类病例发生率用矩阵表示为
P2×8=0.1820.1250.0230.1700.0570.1020.2040.204
0.1050.0200.0100.1430 0.4780.0290.038
取随机变量ξi（第i类医保理赔病例，i=1，2，…，8)，由实际意义可近似得到(ξi，ξj)的联合分布为PT2×8p2×8，并得到一步模糊转移矩阵
A1=0.1810.1350.0210.1890.0420.0970.1650.169
0.1840.1390.0210.1960.1400.0970.1590.164
0.1790.1310.0210.1820.0450.0970.1710.174
0.1850.1410.0210.1990.0390.0970.1560.162
0.1700.1170.0210.1600.0530.0960.1920.192
0.1790.1320.0210.1850.0440.0970.1690.173
0.1730.1220.0210.1680.0500.0960.1840.185
0.1740.1240.0210.1710.0490.0960.1820.183
以2002年医保理赔各类病例发生率作为初始状态
V0=(0.182，0.125，0.023，0.170，0.057，0.102，0.204，0.204)
经过A1转移为下一个状态V1=V0A1；在相同的条件下，V1的下一个状态为V2=V1A1= V0A1A1=V0A21 ，当Vk=V0Ak1=V0Ak+11时，即Ak1=Ak+11，亦即Ak1为平稳状态，把Vk作为初始状态V0延展的最终状态，视为初始状态V0转移为下一个状态的理论值。该例为
A51=0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174
0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174
0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174
0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174
0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174
0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174
0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174
0.1790.1310.0210.1830.0450.0970.1710.174
V5=(0.191，0.140，0.023，0.195，0.048，0.103，0.182，0.185)
与2003年医保理赔各类病例实际发生率 (0.105 0，0.019 5，0.009 5，0.143 1，0，0.047 7，0.028 6，0.185 4)比较，得到2003年医保理赔各类病例实际发生率低于理论值。
用与计算A1及V5的同样方法，得到结果见表3。
表3 某高校不同性别学生2003-2005年医保理赔各类病例发生率理论值（略）
3 讨论
模型显示，2003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，2003年是一个特殊的年份。事实上，2003年因“非典”的原因，高校均采用封闭式管理的方法，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。例如对某种传染病的控制，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。
【参考文献】
［1］ 魏新民.大学生医疗保险存在的问题及对策.中国学校卫生,2005,26(12):1 065.
［2］ 胡月,冷明祥.江苏省高校学生医保现状与提高医保水平研究.医学与哲学,2006,27(4):29-31.
［3］ KWAKERNAAK H. Fuzzy random variables I. Inf Sci, 1978，15：1-29.
［4］ 钱峰.基于模糊逻辑的Markov链模型辨识方法.上海交通大学学报,2004,38(8):1 358-1 361.
作者单位：安徽工业大学数理学院，马鞍山 243002；安徽工业大学医院。