Insuring Smiles: Predicting routine dental coverage using Spark ML

要約

米国の個人や中小企業にとって、適切な健康保険の適用範囲を見つけるのは困難な場合があります。
CMS が提供する Health Insurance Exchange Public Use Files (Exchange PUF) データセットは、健康および歯科政策に関する貴重な情報を提供します [1]。
この論文では、機械学習アルゴリズムを活用して、健康保険プランが成人の日常的な歯科サービスをカバーしているかどうかを予測します。
プランの種類、地域、控除額、自己負担限度額、自己負担額を分析することにより、ロジスティック回帰、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、勾配ブースト、因数分解モデル、サポート ベクター マシン アルゴリズムを採用します。
私たちの目標は、個人や家族が収入と支出に基づいて最適な保険プランを選択できる臨床戦略を提供することです。

要約(オリジナル)

Finding suitable health insurance coverage can be challenging for individuals and small enterprises in the USA. The Health Insurance Exchange Public Use Files (Exchange PUFs) dataset provided by CMS offers valuable information on health and dental policies [1]. In this paper, we leverage machine learning algorithms to predict if a health insurance plan covers routine dental services for adults. By analyzing plan type, region, deductibles, out-of-pocket maximums, and copayments, we employ Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boost, Factorization Model and Support Vector Machine algorithms. Our goal is to provide a clinical strategy for individuals and families to select the most suitable insurance plan based on income and expenses.

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