隨著醫(yī)療保險的不斷普及、醫(yī)療信息化水平的不斷提高,醫(yī)療保險欺詐也逐漸成為了一種社會問題。例如制藥企業(yè)、醫(yī)用耗材生產廠家傾銷藥物、耗材,醫(yī)療機構偽造病人記錄,醫(yī)生無適應癥用藥,參保人偽造處方獲取超量受限制藥物、盜用他人醫(yī)保卡、與醫(yī)療機構共謀造假等。上述行為都是較為常見的醫(yī)療保險欺詐模式,這些欺詐行為不僅損害了普通被保險人的利益,也嚴重阻礙了醫(yī)保政策的實施與推廣。本文針對威海市、煙臺市醫(yī)療保險業(yè)務的實際問題,提出了針對醫(yī)療保險業(yè)務數(shù)據(jù)的特征表示及特征抽取方法。基于這種特征表示與特征抽取方法,比較了有監(jiān)督與無監(jiān)督方法的優(yōu)缺點,提出了混合有監(jiān)督與無監(jiān)督方法的醫(yī)保欺詐檢測模型,實驗表明本文提出的模型和方法具有較好的實驗結果。本文的主要工作有:（1）醫(yī)療保險數(shù)據(jù)的特征表示及特征抽取方法。在醫(yī)療保險數(shù)據(jù)覆蓋的多種業(yè)務角色中,參保人是醫(yī)療保險數(shù)據(jù)最細粒度的基本實體,因此本文選擇了參保人作為醫(yī)療保險數(shù)據(jù)異常程度的評價對象。針對醫(yī)保欺詐檢測任務,提出了圍繞參保人的醫(yī)療保險數(shù)據(jù)的特征表示方法。在前述的特征表示方法的基礎上,本文比較了PCA、KPCA、Autoencoder三種降維方法對醫(yī)療保險數(shù)據(jù)進行特征抽... 

【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

一個參保人的醫(yī)療保險結算主記錄

一個治療單項，一個治療單項產生一條醫(yī)療保險結算明細記錄。圖 3.3: 一個參保人單次就診的的醫(yī)療保險結算明細記錄一個參保人的一次就診會對應多條醫(yī)療保險結算明細記錄。如圖3.3，通常一條醫(yī)療保險結算明細記錄包含結算單據(jù)標識編碼、醫(yī)療項目編碼、醫(yī)療項目名稱、使用量、單價、單條記錄總費用、醫(yī)保報銷付費、自付費等屬性。本文選用了部分與本文任務相關的屬性，設定每次治療涉及的醫(yī)療項目數(shù)為 M，單條記錄記為14

(4) 參保人全年醫(yī)療項目記錄少于 3 項，并且全為糖尿病常用醫(yī)療報銷藥物在全年的 1395 個數(shù)據(jù)樣本中，共標注出了 205 個樣本存在疑似欺詐嫌疑，占比14.6%。參保人的平均用藥種數(shù)為 8 種，涉及的醫(yī)療項目種類為 331 種。圖3.5給出了參保人用藥結構單一的示例。18

【參考文獻】：
期刊論文
[1]核主元分析及其在人臉識別中的應用[J]. 黃國宏,邵惠鶴.  計算機工程. 2004(13)



本文編號：3060458