医疗保险欺诈检测问题研究

发布时间：2017-04-02 01:01

  本文关键词：医疗保险欺诈检测问题研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：医疗保险是将发生保险合同约定的医疗行为作为给付保险金的先决条件,向被保险人提供在接受诊疗期间所产生的医疗费用支出的保险保障服务。可以保障患者因为就医带来的经济损失得以补偿。医疗保险是国家为了服务人民生活、保障人民健康的而设立的重要举措,涉及到每个参保人的切身利益。在利好的同时也客观存在着利益的驱使,医保欺诈行为成为与保险相伴的长期问题,各种欺诈行为屡见不鲜,新的欺诈手段也是层出不穷,流失的保险金是对被保人群利益的损害也是对医保体制建设的阻碍。欺诈与反欺诈已成为一种对弈现象,如何提高反欺诈手段是一个长期研究的课题。本文从医保领域数据入手,依靠大数据相关技术,分析医保领域数据中有价值的信息,找出潜在规律,实现检测医保欺诈行为的目的。医保数据背后反映更多的是参与者和医疗单位的隐性行为,所以需要找出这些存在有相互或相冲突的行为及关系等有规律性的东西,用于辅助管理者更高效的使用和管理。本文对医疗保险欺诈检测进行研究,主要针对参保人、医疗行为相关信息进行深度挖掘,旨在找出符合“正常”和“不正常”的医保卡使用行为,以及发现在开药、诊疗环节是否符合诊疗方法和常规药理。主要内容有：1)挖掘频繁的医保卡使用记录,根据出现较多和较少的记录进行语义冲突的挖掘,找出频繁项集和非频繁项集,建立事件图,对事件图聚类可以获得“绝对冲突”和“疑似冲突”两种模式。对“疑似冲突”的簇可以进一步通过学习确定属于“绝对冲突”范畴的行为,进而逐步完善行为模式的语义挖掘。实验表明,这种方法基于实际发生的数据记录,因而有着较高的查准率,根据冲突模式的检测可以有效的发现疑似“不正常”的医保卡使用行为的发生。2)基于LDA基本模型对处方内容、药品名称、病情种类文本记录建模,将处方内容、药品名称的文本信息映射到病情种类的主题空间,通过分析隐含在处方和药品组成的二元对中的病情种类因子,对药品的开药过程进行建模。依照LDA基本模型获得训练集中处方里每一个药品名称出现的概率,形成规范处方文本集合,与现实处方进行相似度比较,将比较计算后的初步结果与药典库做比对,引入惩罚参数r到遍历结果中,通过对比科学严谨的药品药理说明,获得更精准的结果。实验表明,加入药典库对比,查准率更高,检测结果更真实,能够很好的发现所开具的处方中的药品是否符合相应病情及药理说明要求,可靠的发现是否存在违规处方,更有利于医保反欺诈分析。
【关键词】：数据挖掘 医疗保险 欺诈检测 行为模式 LDA模型
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：D923;TP311.13;F842.684
【目录】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 绪论12-16
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 研究内容13
• 1.3 主要工作13-14
• 1.4 论文组织结构14-16
• 第二章 相关研究16-25
• 2.1 数据冲突检测16-20
• 2.1.1 数据冲突的分类16-17
• 2.1.2 数据冲突检测相关研究17-19
• 2.1.3 数据冲突检测在医保欺诈检测的应用19-20
• 2.2 LDA模型20-24
• 2.2.1 LDA基本模型简介21-22
• 2.2.2 LDA模型相关研究22-23
• 2.2.3 LDA模型应用23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第三章 基于实体行为模式的多源医保领域语义冲突检测研究25-35
• 3.1 基本概念26
• 3.2 基于实体行为模式的冲突检测26-29
• 3.2.1 转换Data-converted事件27
• 3.2.2 合并Data-converted事件27-28
• 3.2.3 频繁子图发现28-29
• 3.2.4 冲突模式发现29
• 3.3 算法描述29-30
• 3.4 实验30-33
• 3.4.1 实验环境30
• 3.4.2 数据集30-31
• 3.4.3 实验结果31-32
• 3.4.4 实验分析32-33
• 3.5 本章小结33-35
• 第四章 基于LDA-Γ模型的医保大处方欺诈检测研究35-48
• 4.1 建立LDA基本模型35-40
• 4.1.1 医疗处方LDA基础模型结构说明35-36
• 4.1.2 医疗处方LDA基础模型建模36-38
• 4.1.3 Gibbs抽样算法38-39
• 4.1.4 计算相似度39-40
• 4.2 基于LDA-Γ模型的医保欺诈检测方法40-44
• 4.2.1 主要思路40-42
• 4.2.2 方法实现42-44
• 4.3 实验44-47
• 4.3.1 实验环境44
• 4.3.2 数据集44
• 4.3.3 实验分析44-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第五章 总结与展望48-50
• 5.1 本文总结48
• 5.2 研究展望48-50
• 参考文献50-55
• 致谢55-56
• 攻读研究生期间发表论文56-57
• 攻读学位期间参与的科研项目情况57-58
• 学位论文评阅及答辩情况表58

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本文编号：281581