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《陕西省医疗票据打印管理系统》：是一套专门适合陕西省各中小型医院及门诊使用的软件。该软件套打门诊收费单和出院结算单，系统操作简单，使用方便，简单易懂。主要内容：

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全世界范围内，精神障碍患者的数量正在增加，并且他们的身体并发症患病率很高。 为了分析和比较精神障碍的费用与诸如精神障碍和身体障碍之类的总医疗费用，我们分析了精神障碍患者的费用。 我们使用2013年3月至2014年2月在日本A市的人们的健康保险声明调查了医疗费用的分布和疾病的特征。受试者患有以下4种精神障碍中的一种或多种：精神分裂症，酒精相关疾病，双相情感障碍失调和抑郁发作。 结果，每年符合入选标准的患者总数为7403（6522门诊病人和881住院病人）。 结果表明，精神障碍患者的住院率随着年龄的增长而增加，许多住院病人长期住院。 此外，还发现许多精神障碍患者处于复杂状态，患有一种以上的精神或身体疾病，并为这些合并症带来了医疗费用。 总之，该分析表明，随着年龄的增长，许多精神障碍患者从门诊转为住院治疗。 此外，他们为并发症管理花费了很多医疗费用。 为了改善他们的生活质量，有必要对他们的心理/身体健康，自我管理教育，服务协调以及对治疗决策的支持进行全面评估。

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健康保险 预测健康保险将涵盖的医疗费用（收费）的项目 链接到数据集（ ） 目的 建立机器学习模型以预测由保险公司支付的费用（作为费用），作为健康保险的保障范围。 评估指标：RSq 该解决方案包含七个线性模型。 发现吸烟者的受益人为保险公司支付了大量医疗费用。 对于吸烟者，BMI与收费量（正）密切相关。 随着BMI的增加，医疗费用也随之增加。 多项式特征和特征相互作用 仅使用原始功能不足以预测收费金额。 结果，年龄和吸烟者=“ Y”以及BMI和吸烟者=“ Y”之间的相互作用。 作为基准，RSq。 对所有七个模型而言，大约是测试集的75％。 功能交互改善了RSq。 （模型解释的方差量）在79-80％之间。作为一种最终技术，添加了年龄和BMI或受益人的二阶多项式作为特征。 这使RSq稍微增加了约0.03％。 其他改善技术 由于数据集很小，因此可以使用诸如决策树和随机森林之类的非线性模型 如果

预测医疗保险费用 该项目的主要目标是预测医疗费用。

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