基于BP神经网络的新农合欺诈识别实证研究——以定点医疗机构欺诈滥用为中心

发布时间：2018-12-08 09:17

【摘要】：有效识别新农合定点医疗机构欺诈滥用行为对新农合基金的安全有重大意义。为此,本文旨在构建新农合欺诈识别指标体系,利用主成分分析法结合BP神经网络模型,对定点医疗机构住院医疗服务的欺诈滥用行为识别进行实证研究,并与Logistic回归模型的性能进行比较。研究表明,BP神经网络模型具有较高的识别能力,其性能优于Logistic回归模型。因此,将其应用于新农合管理实践将有助于提高医疗费用支付审核的效率和准确性。
[Abstract]:It is of great significance to identify the fraud and abuse of NCMS medical institutions effectively. Therefore, the purpose of this paper is to construct a new index system of fraud identification for rural cooperative medical institutions. Using principal component analysis (PCA) combined with BP neural network model, this paper makes an empirical study on the identification of fraud and abuse of in-patient medical services in designated medical institutions. The performance of the model is compared with that of Logistic regression model. The research shows that the BP neural network model has a high recognition ability and its performance is better than that of the Logistic regression model. Therefore, it will be helpful to improve the efficiency and accuracy of the audit of medical expenses by applying it to the management practice of NCMS.
【作者单位】： 怀化学院经济系;
【基金】：国家社科基金项目“新型农村合作医疗保险风险管理研究”(12BGL091) 教育部人文社科研究规划基金一般项目“新型农村合作医疗保险反欺诈研究”(12YJAZH069) 教育部人文社科研究项目“我国社会医疗保险欺诈风险管理研究”(13YJC630128) “怀化学院重点学科金融学建设点”资助项目
【分类号】：TP183;R197.1;F842.684;F323.89

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3 郭N，

本文编号：2368098