随着我国经济的快速发展及疾病结构和人口老龄化趋势的变化，我国居民对医疗服务的需求日益增长，使得卫生资源的供给不能与居民的卫生服务需求匹配，出现了“看病难，看病贵”的问题，导致我国居民的医疗费用支付逐年增加。而重特大疾病更是给我国居民带来巨大的精神压力和经济负担，往往导致因病致贫或因病返贫。与此同时，我国居民医疗费用支付在结构上还存在城乡差异的特征。近年来，我国许多城市启动新医改，在全面推行新医改和基本药物制度过程中，在一定程度上，降低了居民的医疗费用支付，提高了居民的健康状况。同时，针对重特大疾病，我国政府着力构建重特大疾病医疗保障和救助机制，推行重特大疾病医疗救助试点，这从某种意义上降低了我国居民防范重特大疾病的风险。但医疗费用支付的总体水平仍然偏高，重特大疾病救助的范围和比例仍然偏低，且存在严重的城乡差距。本文以某地区2013年城市和农村住院患者医疗费用支付数据为研究对象，运用经济学理论和多种数据挖掘工具，对城乡住院患者医疗费用支付影响因素差异性及重特大疾病类型对医疗费用支付影响分别进行了实证研究，探寻合理控制医疗费用支付上涨，加强重特大疾病保障力度及缩减城乡差异性的有效策略。本研究采用的数据挖掘方法均通过SPSS Clementine软件实现。本文首先阐述了课题研究的背景、意义，并回顾了大量相关文献。然后在此基础上，对获得的城乡住院患者医疗费用支付数据进行预处理。其次，运用特征选择算法分别对城市和农村住院患者属性进行变量的重要性筛选，并将选择出的重要影响因素分别作为城市和农村数据挖掘模型的自变量；采用k-means聚类分析分别将城市和农村住院患者医疗费用支付进行分类，作为医疗费用支付影响因素分析的因变量，为构建数据挖掘模型做准备。然后，本研究使用支持向量机方法分别对城市和农村住院患者医疗费用支付的影响因素进行重要性排序，比较城乡差异及筛选变量的合理性。城市住院患者医疗费用支付影响因素由大到小依次分别是：民族、家庭人均收入、就业状况、医院类型、住院医疗费用、住院天数、疾病类型和付款方式，而农村居民医疗费用支付影响因素由大到小分别是：疾病类型、医院类型、出院原因、住院医疗费用和住院天数。城乡住院患者医疗医疗费用支付影响因素差异性不仅体现在重要性排序的不同，还体现在重要性指数的不同。再次，本研究针对重特大疾病患者利用K-means聚类算法分析了城乡重特大疾病类型对医疗费用支付影响的差异性。农村患者患重特大疾病的比例多于城市，且患同一种重特大疾病的城市和农村患者支付的医疗费用存在差异性。最后，本研究从政府、医疗服务机构和个人三个层面制定了相应的医疗卫生策略，从而实现抑制医疗费用支付不断上涨，加强重特大疾病保障力度和缩小城乡差距的目标。