hệ hỗ trợ dự đoán chi phí bảo hiểm y tế

Phí bảo hiểm Nói một cách đơn giản nhất, phí bảo hiểm được định nghĩa là số tiền mà công ty bảo hiểm sẽ tính cho bạn theo chính sách bảo hiểm mà bạn đang mua.. Trong khi luật về chăm sóc

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC

PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

HỆ HỖ TRỢ DỰ ĐOÁN CHI PHÍ BẢO HIỂM Y TẾ

Giảng viên hướng dẫn: TS LÊ CHÍ NGỌC

HÀ NỘI – 2020

MỤC LỤC

MỤC LỤC

I CHƯƠNG I: KHẢO SÁT HỆ THỐNG 3

1 Khảo sát hiện trạng 3

a Phí bảo hiểm 3

b Đặt vấn đề 3

2 Mô hình KNN 4

a Tổng quan về KNN ( K-nearest Neighbors) 4

b KNN cho hồi quy 5

3 Thiết kế mô hình dự đoán 6

a Dữ liệu 6

b Mô hình 6

c Kiểm định mô hình 6

4 Quy trình giải quyết bài toán 7

II CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG 7

1 Mô hình hóa nghiệp vụ 7

2 Kiến trúc hệ thống 7

3 Biểu đồ phân cấp chức năng 7

4 Biểu đồ luồng dữ liệu 8

CHƯƠNG III: THIẾT KẾ GIAO DIỆN HỆ THỐNG 10

1 Ngôn ngữ viết chương trình 10

2 Giao diện Website 11

I CHƯƠNG I: KHẢO SÁT HỆ THỐNG

1 Khảo sát hiện trạng

a Phí bảo hiểm Nói một cách đơn giản nhất, phí bảo hiểm được định nghĩa là số tiền mà công ty bảo hiểm sẽ tính cho bạn theo chính sách bảo hiểm

mà bạn đang mua Phí bảo hiểm là chi phí bảo hiểm của bạn

Phí bảo hiểm đôi khi được trả theo từng năm, nửa năm hoặc, như hầu hết các công ty ngày nay cho phép, trả phí bảo hiểm theo tháng

Phí bảo hiểm có thể bao gồm khoản thanh toán bảo hiểm, thuế và phí dịch vụ tùy theo luật bảo hiểm và nhà cung cấp hợp đồng bảo hiểm

Phí bảo hiểm sẽ đắt hơn hoặc rẻ hơn và chi phí có thể thay đổi tùy thuộc vào loại bảo hiểm bạn đang tìm kiếm, cũng như mức độ rủi ro

Khi một người tham gia một dịch vụ bảo hiểm và nộp phí bảo hiểm cho công ty thì công ty đó sẽ có trách nhiệm chi trả các chi phí khám chữa bệnh cho người đó theo các điều khoản trong hợp đồng bảo hiểm

b Đặt vấn đề Các công ty bảo hiểm sức khỏe có một nhiệm vụ khó khăn là xác định phí bảo hiểm cho khách hàng của họ Trong khi luật về chăm sóc sức khỏe tại USA có một số quy tắc cho các công ty tuân theo

để xác định phí bảo hiểm, nhưng thực tế thì phí bảo hiểm thực sự phụ thuộc vào các yếu tố mà công ty đánh giá là quan trọng ví dụ tuổi tác, chỉ số BMI, khách hàng có hút thuốc không, số con của họ, (ví dụ nếu bạn hút thuốc thì chi phí bảo hiểm sẽ cao hơn người cùng độ tuổi mà không hút thuốc)

Thị trường bảo hiểm thời gian gần đây rất sôi động, đặc biệt là khi ngày càng có nhiều dịch bệnh xảy ra, con người quan tâm tới sức khỏe của mình nhiều hơn Với số lượng khách hàng ngày càng lớn thì các công ty bảo hiểm cần có một hệ hỗ trợ dự đoán chi phí khám chữa bệnh của khách hàng dựa trên các số liệu cá nhân của

họ về tuổi tác, chỉ số BMI, tình trạng hút thuốc, số con … từ đó có

thể nhanh chóng đưa ra quyết định về chi phí bảo hiểm y tế mà khách hàng cần chi trả

Hệ thống này chỉ hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định vì trên thực

tế chi phí bảo hiểm còn phụ thuộc vào phí dịch vụ, thuế theo quy định của luật bảo hiểm và chính sách của công ty bảo hiểm

2 Mô hình KNN

a Tổng quan về KNN ( K-nearest Neighbors) KNN (K-Nearest Neighbors) là một trong những thuật toán học

có giám sát đơn giản nhất được sử dụng nhiều trong khai phá dữ liệu và học máy Ý tưởng của thuật toán này là nó không học một điều gì từ tập dữ liệu học (nên KNN được xếp vào loại lazy learning), mọi tính toán được thực hiện khi nó cần dự đoán nhãn của dữ liệu mới

Lớp (nhãn) của một đối tượng dữ liệu mới có thể dự đoán từ các lớp (nhãn) của k hàng xóm gần nó nhất

Thuật toán gợi ý rằng nếu bạn giống với hàng xóm của mình, thì bạn là một trong số họ Ví dụ, nếu táo trông giống với đào, lê

và anh đào (trái cây) hơn khỉ, mèo hoặc chuột (động vật), thì rất

có thể táo là một loại trái cây KNN sử dụng một cách tiếp cận rất đơn giản để thực hiện phân loại Khi xét một dữ liệu mới, nó xem toàn bộ dữ liệu huấn luyện và tìm ra k dữ liệu huấn luyện gần nhất với dữ liệu mới Sau đó, nó gán nhãn lớp phổ biến nhất (trong số các dữ liệu huấn luyện) cho dữ liệu đó

Để tính khoảng cách giữa 2 điểm dữ liệu bất kỳ, có thể sử dụng 1 trong 3 khoảng cách sau

b KNN cho hồi quy Trong hồi quy, thuật toán KNN được sử dụng để ước tính các biến liên tục Thuật toán này hoạt động như sau

B1: Tính khoảng cách từ dữ liệu cần dự đoán đến các dữ liệu đã được gắn nhãn

B2: Sắp xếp dữ liệu theo khoảng cách B3: Tìm giá trị tối ưu của K – số hàng xóm gần nhất dựa vào RMSE (chọn K ứng với giá trị RMSE nhỏ nhất)

B4: Tính giá trị biến đầu ra bằng trung bình giá trị của K-hàng xóm gần nó nhất

c Ưu, nhược điểm của KNN

*Ưu điểm của KNN

Độ phức tạp tính toán của quá trình training là bằng 0

Việc dự đoán kết quả của dữ liệu mới rất đơn giản

Không cần giả sử gì về phân phối của các class

*Nhược điểm của KNN KNN rất nhạy cảm với nhiễu khi K nhỏ

KNN là một thuật toán mà mọi tính toán đều nằm ở khâu test Trong đó việc tính khoảng cách tới từng điểm dữ liệu trong training set sẽ tốn rất nhiều thời gian, đặc biệt là với các cơ sở

dữ liệu có số chiều lớn và có nhiều điểm dữ liệu Với K càng

lớn thì độ phức tạp cũng sẽ tăng lên Ngoài ra, việc lưu toàn bộ

dữ liệu trong bộ nhớ cũng ảnh hưởng tới hiệu năng của KNN

3 Thiết kế mô hình dự đoán

a Dữ liệu

Bộ dữ liệu gồm +1337 bản ghi +7 trường age (tuổi), sex (giới tính), bmi (chỉ số bmi-chỉ số khối cơ thể), children (số con), smoker (có hút thuốc không), region (vùng miền), expenses (chi phí khám chữa bệnh)

b Mô hình Chia tập dữ liệu thành tập train và test với tỉ lệ train: test = 8:2

Áp dụng thuật toán KNN cho hồi quy với số hàng xóm K=15

c Kiểm định mô hình + Hệ số

ESS: tổng các độ lệch bình phương phần dư TSS: tổng các độ lệch bình phương toàn bộ

+ Hệ số n=số lượng mẫu quan sát

k = số tham số của mô hình, bằng số lượng biến độc lập cộng 1

hiệu chỉnh = 0.974 tức là 97% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập

+ Sai số tuyệt đối

+ Sai số tương đối

RMSE%=10.46%

Với là kết quả dự đoán

là dữ liệu thực tế

là trung bình của dữ liệu thực tế

4 Quy trình giải quyết bài toán

Input: Dữ liệu của khách hàng

Kết quả dự đoán

Mô hình

Xử lý dữ liệu Thu thập dữ liệu

Output: Kết quả dự đoán chi phí y tế

II CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG

1 Mô hình hóa nghiệp vụ

Yêu cầu

Kết quả

Xử lý

2 Kiến trúc hệ thống

3 Biểu đồ phân cấp chức năng

Hệ hỗ trợ dự đoán chi phí bảo hiểm

Dự đoán Thống kê

4 Biểu đồ luồng dữ liệu

a Biểu đồ mức ngữ cảnh

b Biểu đồ mức đỉnh

Dự đoán chi phí y tế

Thống kê dữ liệu các khác hàng cũ

Các biểu đồ

Yêu cầu dự đoán

Hệ hỗ trợ

Kết quả Nhà quản lý

Yêu cầu thống kê

Kết quả

Dự đoán

Yêu cầu Trả lời

Nhà quản lý

Model Dữ liệu

Dữ liệu Yêu cầu

Thống kê

Kết quả Trả lời

c Biểu đồ mức dưới đỉnh

* Mức dưới đỉnh chức năng thống kê

* Mức dưới đỉnh chức năng dự đoán

Yêu cầu thống kê dữ liệu

Thống kê dữ liệu Dữ liệu trả về từ model Nhà quản lý

Hiển thị các biểu đồ

Dữ liệu cần dự đoán

Dự đoán Dữ liệu trả về từ model Nhà quản lý

Kết quả dự đoán

CHƯƠNG III: THIẾT KẾ GIAO DIỆN HỆ THỐNG

1 Ngôn ngữ viết chương trình

a HTML

HTML là từ viết tắt của HyperText Markup Language (ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) dùng mô tả cấu trúc của các trang Web và tạo ra các loại tài liệu có thể xem được trong trình duyệt

HTML được tạo ra và phát triển bởi tổ chức W3C (World Wide Web Consortium) Hiện nay phiên bản mới nhất của HTML là HTML5 với nhiều tính năng ưu việt so với các phiên bản cũ

b CSS

CSS (viết tắt của Cascading Style Sheets) là một ngôn ngữ định dạng được sử dụng để mô tả trình bày các trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí và phông chữ CSS cho phép chúng hiển thị nội dung tương thích trên các loại thiết bị có kích thước màn hình khác nhau, chẳng hạn như màn hình lớn, màn hình nhỏ như điện thoại hay máy tính bản CSS là độc lập với HTML và có thể được sử dụng với bất kỳ ngôn ngữ đánh dấu nào xây dựng dựa trên XML CSS tuân theo chuẩn chung do W3C quy định

c Python(Flask)

Sử dụng thư viện flask của python

Python là ngôn ngữ đơn giản và dễ sử dụng là một trong những ngôn ngữ thông dụng nhất hiện nay Python có thể được kết nối với các đối tượng của môi trường để cung cấp kiểm soát chương trình đối tượng với chúng

Python cho phép tính toán và sử dụng model một cách đơn giản và dễ dàng, tính toán đơn giản, và thực hiện một số giao tác đơn giản trên trang web

Python được hỗ trợ hầu như trên tất cả các trình duyệt như Firefox, Chorme, … thậm chí các trình duyệt trên thiết bị di dộng cũng có hỗ trợ

Hiện nay python là một trong những ngôn ngữ thông dụng nhất thế giới

2 Giao diện Website

a Home

b Dự đoán

c.Trang thống kê, biểu đồ

Chí Ngọc, em đã học được cách phân tích dữ liệu, lựa chọn mô hình phù hợp và đưa ra kết quả dự báo với độ chính xác tương đối tốt

Hệ hỗ trợ dự đoán chi phí bảo hiểm y tế được xây dựng có thể đưa ra những gợi ý cho nhà quản lý một cách nhanh chóng và đáng tin cậy