医疗保险是社会保障体系的重要内容,近年来随着医疗保险事业的不断发展,该领域内的风险因素越来越多,关系错综复杂。同时随着数据量的日益增多,如何根据医疗保险的自身特点进行有效的风险控制,挖掘蕴藏的运行规律,为领导层决策过程提供有力支撑,推动医疗保险事业发展与进步,已经成为该领域一个迫切需要解决的课题。本文的主要工作如下:对医疗保险数据的系统结构进行了分析,根据数据呈自相关性和层次性特征,提出一种面向医疗保险领域的多水平决策分析模型。针对医疗保险领域的数据特征给出了多水平模型的定义,进行了模型的构建,并以两水平模型为基础详细阐述了多水平模型的参数估计、假设检验以及扩展的方法。以医疗机构和病人为两个不同的水平单位,运用方差成分模型分析门诊费用风险因素的影响大小,依据水平单位间的方差、协方差和水平内的相关性等参数的值,得出分析结果比传统回归模型在单一层面上拟合的结果更为全面和准确。通过这个应用实例,验证了两水平模型在医疗保险门诊费用风险因素预测中的可行性。以多水平模型为基础进行了基于多水平决策分析医疗保险决策支持系统的设计。系统以数据仓库为基础,通过多维数据集市描述和组织层次结构化分析数据;结合多水平分析的特点运用联机分析处理技术对分析数据进行组织和筛选;通过多水平决策分析模型进行决策分析,为决策过程提供全面、准确和可靠的支持信息。同时,根据业务决策过程的需要设计了数据查询与统计、报表生成等辅助决策支持功能。最后,在实际项目应用中实现了本文提出的原型系统,通过实践验证了本文提出的模型和方法的正确性。