Regroupement d'acteurs de la santé à l'aide de la consommation de santé.

Résumé Sur le papier, la prévention semble être un bon complément à l'assurance maladie. Toutefois, sa mise en œuvre est souvent coûteuse. Pour maximiser l'impact et l'efficacité des plans de prévention, ceux-ci devraient cibler des groupes particuliers d'assurés. Dans cet article, nous proposons une méthode de regroupement des assurés qui pourrait être un point de départ pour le ciblage des plans de prévention. Cette méthode en deux étapes consiste principalement à classer les assurés en fonction de leur consommation de santé. Cette dimension est d'abord réduite à l'aide d'un algorithme de factorisation de matrices non négatives, produisant des clusters intermédiaires de produits de santé. Nous effectuons ensuite un regroupement en utilisant l'algorithme de carte de Kohonen. Cela conduit à une visualisation naturelle des résultats, permettant la comparaison simple des résultats de différentes bases de données. Nous appliquons notre méthode à deux ensembles de données réels d'assureurs santé. Nous effectuons un certain nombre de tests (y compris des tests sur une base de données de text-mining) de la stabilité de la méthode et de la capacité de clustering. La méthode s'avère stable, facilement compréhensible et capable de regrouper efficacement la plupart des assurés.