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臺北醫學大學 管理學院生物科技高階管理碩士在職專班 謝邦昌所指導 楊淑美的 智慧醫療在保險業保單設計之研究-以糖尿病為例 (2017),提出國泰 東森折扣碼關鍵因素是什麼,來自於智慧醫療、保單設計、糖尿病、機器學習、外溢型保單。

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智慧醫療在保險業保單設計之研究-以糖尿病為例

為了解決國泰 東森折扣碼的問題,作者楊淑美 這樣論述:

由於國人經濟結構的蓬勃發展,逐漸老化的人口結構,飲食型態及生活習慣逐漸西方化,運動機會減少而致肥胖盛行率增高,再加上良好的醫療照護而延長平均餘命等因素,使得慢性疾病持續增加,特別是糖尿病的發生率與盛行率逐年快速上升。糖尿病合併症導致大血管疾病及小血管疾病;於失明、腦中風、冠狀動脈疾病、尿毒、感染及截肢明顯增加危險性。目前保險公司對糖尿病族群,大多為拒保或重度加費,實在相當可惜。若保單設計能運用智慧醫療,針對糖尿病客戶提供壽險及健康險保障,則應該可以大幅降低該族群及家屬之醫療負擔。運用智慧醫療與保單設計結合,專為糖尿病族群量身訂做設計之智慧保單。 糖尿病智慧保單模型的建立是透過了機器學

習運用羅吉斯迴歸分析方法,只要放入血糖、血脂、血壓及身體質量指數四個預測因子為判斷,就能將糖尿病對應成三種程度: 輕度糖尿病、中度糖尿病、重度糖尿病。依據糖尿病不同類型,從大數據資料分析以模型驗證,將糖尿病模型分三期而設計糖尿病智慧保單。也就是未來依照糖尿病不同類型的併發症,照護的方式也隨之改變,使得大部分(本研究為66.67%)的糖尿病可以被照顧到,根據糖尿病控制程度分類,而相對能降低糖尿病理賠的風險。本研究根據糖尿病文獻定義輕度、中度與重度糖尿病,本研究運用羅吉斯迴歸模型分析,其中輕度糖尿病人數為0,因此分析中度與重度糖尿病,除了導入糖化血色素、HDL膽固醇、身體質量指數、血壓四個變數之外

,我們再增加了喝酒、吸菸及心臟疾病、年齡、性別與泌尿腎臟疾病六個變數合計十項變數,但結果只有糖化血色素、HDL膽固醇、身體質量指數、血壓四個變數顯著,相當有助於糖尿病嚴重程度之判斷,也符合文獻之定義。但喝酒、吸菸及心臟疾病三項變數對糖尿病影響不顯著,另外,年齡、性別、泌尿腎臟疾病之變數,因為不顯著故沒有影響力。 推廣保險業運用雲端技術之智慧保單,打破糖尿病時空約束,設計糖尿病智慧保單,將不同程度糖尿病,透過智慧型穿戴裝置推動保護踏出健康步伐,將智慧醫療與保單設計結合,專為糖尿病族群量身訂做設計之智慧保單。並能持續關心瞭解及監測健康狀況,對於健康狀況維持良好之客戶,給予降低保費之優惠或提高保

障額度。因為本研究模型是以科技公司員工體檢資料模擬,年齡層為年輕族群,實際罹患糖尿病樣本數偏低,且全數集中於男性,而影響數據造成結果偏差。未來人工智慧時代,資料品質是我們要特別注意,因為它會影響其結果。因此,建議未來導入較廣泛年齡層及性別之糖尿病實際數據相關資料,則應該更為準確。