醫(yī)療保險違規(guī)和欺詐主要是指為達到經(jīng)濟目的,違反醫(yī)療保險管理法規(guī)和政策,采取虛構(gòu)就醫(yī)行為以及其他方法直接或間接騙取醫(yī)療保險基金的行為。這些違規(guī)欺詐行為嚴重干擾了醫(yī)療保險制度的正常運行,危害醫(yī)療保險基金的安全,損害了參保人的利益。隨著醫(yī)療保險信息化工作的大幅推進,各級醫(yī)保機構(gòu)積累了包括醫(yī)療診斷信息、診療明細、處方明細以及醫(yī)療服務(wù)過程中產(chǎn)生的數(shù)字化醫(yī)療檔案的醫(yī)療保險大數(shù)據(jù),其中隱藏了醫(yī)療服務(wù)知識和規(guī)律,也隱藏了非常少量的欺詐記錄。醫(yī)保欺詐檢測需要在醫(yī)療保險大數(shù)據(jù)中抽繭剝絲,從絕大部分正常合理的醫(yī)療數(shù)據(jù)中區(qū)分出極少量的欺詐記錄,由于醫(yī)療保險大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快、數(shù)據(jù)維度高、數(shù)據(jù)分布不均、違規(guī)行為相對隱蔽等特點,使得醫(yī)保欺詐檢測成為一項具有挑戰(zhàn)性的工作,主要原因在于:1.治療流程規(guī)律隱藏在病人的醫(yī)療診斷信息、診療明細、處方明細之中,但由于表示就醫(yī)活動的治療/用藥項目數(shù)量大,頻繁模式挖掘過程中易于出現(xiàn)高維詛咒現(xiàn)象,能夠被發(fā)現(xiàn)的頻繁模式數(shù)量急劇下降,治療流程規(guī)律不能被有效識別。2.門診慢性病患者常常組織在一起進行醫(yī)保欺詐,欺詐者之間行為高度相似,而大多數(shù)正�；颊唠m然彼此之間有不同的行為... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：164 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 面臨挑戰(zhàn)
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 本文貢獻
    1.5 論文結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)研究
    2.1 引言
    2.2 基于分類方法的欺詐檢測
    2.3 基于離群點檢測技術(shù)的欺詐檢測
    2.4 基于行為模式挖掘技術(shù)的欺詐檢測
    2.5 基于圖挖掘技術(shù)的欺詐檢測
    2.6 基于深度學(xué)習(xí)的欺詐檢測
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于粗粒度行為模式發(fā)現(xiàn)的異常醫(yī)療流程發(fā)現(xiàn)
    3.1 引言
    3.2 問題定義
    3.3 基于行為模式發(fā)現(xiàn)的欺詐檢測
        3.3.1 行為序列圖化
        3.3.2 獲得活動類
        3.3.3 粗粒度行為模式識別
        3.3.4 異常檢測
    3.4 實驗
        3.4.1 數(shù)據(jù)集及評價標準
        3.4.2 實驗結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于異常群組的患者協(xié)同欺詐檢測
    4.1 引言
    4.2 問題定義
    4.3 異常群組檢測
        4.3.1 人物相似度計算
        4.3.2 異常群組挖掘
        4.3.3 特征選擇
    4.4 實驗
        4.4.1 數(shù)據(jù)集及評價標準
        4.4.2 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)離群點檢測的醫(yī)生欺詐發(fā)現(xiàn)
    5.1 引言
    5.2 問題定義
    5.3 基于社區(qū)離群點的欺詐者識別
        5.3.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        5.3.2 社區(qū)劃分
        5.3.3 社區(qū)離群點檢測
    5.4 實驗
        5.4.1 數(shù)據(jù)集及評價標準
        5.4.2 實驗結(jié)果和分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 醫(yī)保欺詐檢測原型系統(tǒng)
    6.1 引言
    6.2 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺介紹
        6.2.1 整體架構(gòu)
        6.2.2 數(shù)據(jù)采集與存儲技術(shù)實現(xiàn)
        6.2.3 深度分析建模過程
    6.3 醫(yī)保欺詐檢測算法的實現(xiàn)與部署
        6.3.1 算法部署
        6.3.2 輸入數(shù)據(jù)準備
        6.3.3 模型調(diào)度
        6.3.4 結(jié)果輸出
    6.4 醫(yī)保欺詐檢測算法應(yīng)用效果評價
    6.5 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻
致謝
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攻讀學(xué)位期間獲獎情況
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本文編號：3148840