ارائه یک سیستم پیش بینی بیمه سلامت کارآمد با استفاده از یادگیری ماشین

بیمه نامه های درمانی کمک های مالی را برای پوشش هزینه های درمانی و کاهش اثرات مالی بیماری ها فراهم می کنند. عواملمختلفی در هزینه مراقبت های بهداشتی و بیمه سلامت نقش دارند. پیش بینی زودهنگام هزینه های بیمه سلامت می تواند به تعیینمیزان پوشش مناسب و شناسایی مزایای بالقوه کمک کند. یادگیری ماشین می تواند کارایی بیمه نامه را در صنعت بیمه بهبودبخشد. در مراقبت های بهداشتی، الگوریتم های یادگیری ماشین در پیش بینی هزینه های پزشکی پرهزینه بهتر هستند. یادگیریماشین می تواند اثربخشی زبان برنامه بیمه را در بخش بیمه افزایش دهد. در کسب و کار بیمه، الگوریتم های یادگیری ماشین ML به پیش بینی و آسان کردن فرآیند بین بیمه گذار و بیمه گر کمک می کنند، زیرا مسافت به کمک فناوری در قالب بیمه دیجیتال به صفر رسیده است. برخلاف بیمه درمانی سنتی موجود، بیمه دیجیتال با کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به پیش بینی حق بیمه مورد نیاز برای بیمه شدن یک فرد خاص بر اساس فاکتورهایی مانند سن، جنسیت BMI، روال مصرف سیگار، موقعیت جغرافیایی و تعداد فرزندان کمک می کند. از این رو در این مقاله با استفاده از الگوریتم XGBRF Regressor حداقل حق بیمه برای یک فرد پیش بینی خواهد شد

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ML ، بیمه سلامت ، پیش بینی ، XGBRFRegressor