本报讯近日，第三届健康大数据与智能医疗国际会议（ICHIH2024）在珠海举行，汇聚了全球顶尖的医疗大数据领域专家与学者。本次会议由珠海科技学院主办，围绕“健康大数据与智能医疗”的最新研究展开，旨在探讨智能医疗的最新进展和未来趋势。在这场汇聚了前沿研究与技术的盛会上，来自美国南阿拉巴马大学附属医院的高级商业智能分析师关赛青，作为最年轻的参会代表，以关于“医疗索赔拒付预测模型”的最新研究成果，吸引了众多专家学者的目光。

关赛青在此次会议上的分享，更是其研究成果的一次精彩展示。针对医疗索赔拒付这一复杂问题，她提出了创新解决方案，其预测模型通过分析患者信息、就诊医生、保险类型及自付金额等关键数据，能够准确评估医疗索赔的拒付率，为医疗机构提供有力的决策支持。这一研究不仅有助于降低医疗机构因拒付带来的经济损失和运营风险,还大大推动了医疗体系的数字化转型。

医疗拒付对医院、患者及保险公司有着不同程度的负面影响，而关赛青研究的医疗索赔拒付预测模型测试成功率为72%，应用后可极大降低拒付率，提升整体医疗运行效率和质量。医疗索赔拒付预测模型不仅为当前的医疗支付困境带来了有效工具，还为众多研究者提供了新思路和新视角，成为医疗大数据领域可借鉴的典范。

她能在这一领域取得如此显著的成果并非偶然。她毕业于美国佐治亚理工学院数量与计量经济学专业，并在智能医疗领域持续深耕。多年的学术积累和实践经验，使她具备了深厚的理论基础和敏锐的创新意识。除了医疗索赔拒付预测模型,她还参与了多项智能医疗研究项目，均旨在通过大数据提升医疗服务的质量和效率，为患者带来更好的就医体验。未来，关赛青表示，她将继续深耕智能医疗领域，为推动医疗体系的智能化发展贡献更多力量。　　　　　　　　　　　（文浩源）