基于医保数据的风险防控算法研究

发布时间：2020-05-02 18:33

【摘要】：随着医疗保险制度体系的不断完善,医疗保障的覆盖面得以不断扩大。然而,在医保事业快速发展的同时,一些深层次的问题逐渐暴露出来,如不断加剧的老龄化问题、愈演愈烈的违规骗保行为等。这些问题严重威胁着医保基金的正常运行。因此,如何有效识别医保基金运行过程中潜在的风险因素,及时预警并有针对性地采取风险防控措施是确保医保基金可持续运行的关键。本文以X市城镇职工医保基金风险防控算法研究为对象,系统地分析影响医保基金收支平衡的风险因素,重点研究结余风险预测和违规欺诈风险检测算法,并最终建立医保基金风险防控平台以辅助医保基金的决策和管理。本文主要贡献如下:·基于时间序列的结余风险预测针对结余风险预测环节中的统筹基金收入和支出预测问题,以时间序列预测方法为基础分别提出了基于单变量的统筹收入组合预测模型ES_ARIMA和基于多变量的统筹支出预测模型RXSR。通过在真实医保数据上的多组对比实验证明了两种模型具有良好的预测效果。·基于局部异常因子的欺诈风险检测针对欺诈风险检测中住院费用异常问题,以局部异常因子算法为基础,通过引入DBSCAN聚类方法和重定义局部异常因子计算方式,提出了FDC和FDP两种异常费用检测算法,并从异常检出率、时间消耗等方面验证了两种算法的有效性。此外,引入基于规则的异常频次检测方法,使全过程的欺诈行为监督成为可能。·医保基金风险防控平台的研究与实现以数据仓库及数据挖掘技术为支撑,通过融合Spark分布式计算框架、MVC设计模式、Java EE开发框架,设计并实现了医保基金风险防控平台。该平台主要包括查询统计、分析挖掘、预警监控、管理维护等功能模块,用以辅助医保基金的决策和管理。
【图文】：

疗卫生资源分配以及医疗服务需求的增长情况。违规欺诈风险防控致力于从事前、事后两个角度对医保涉及的多方主体进行有效监督，从一定程度上减少甚至杜绝欺诈行为的发生。6.3系统实现本文选取当前主流的 Web 开发框架 Struts2+Mybatis 完成了平台部分功能的开发工作。平台功能涵盖政策风险防控、运营风险防控、供需矛盾风险防控及违规欺诈风险防控等四个方面内容，，可为医保基金风险防控提供信息支持、辅助决策。政策风险防控 政策变量的制定是否合理关系着医保基金是否能保持长期动态平衡。通过对政策变量影响分析以及相关变量调整效应的预测，为决策层调整或者制定政策指标提供可靠的科学依据。

运营风险防控 运营风险防控模块主要是为决策层、管理层用户提供个性化服务，关注基金收支影响因素、基金结余风险、统筹费用支出细节及基金收支未来走向等方面的内容，功能模块如图6.4、图6.5所示。图 6.4: 决策层模块功能图针对决策层用户，主要提供趋势分析、总体分布及收支预测等结果。趋势分析模块包含历年收支走向、统筹账户及个人账户当期结余情况、参保人数、平均73
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F842.684;TP311.13;R197.1

【参考文献】

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本文编号：2647368