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正在进行安全检测...
正在进行安全检测...
发布时间:2024-01-09 20:28:05 来源:
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医保欺诈行为的主动发现
摘要
对于医保诈骗行为,我们认为仅通过一个模型直接找出所有的欺诈类型既不准
确,操作起来又比较困难。所以我们根据题附件中的费用明细表,通过分析费用数
据与诈骗行为之间的关系建立模型一;根据各个表中出现的异常值,我们将异常值
视为可能是医保欺诈行为,并由此建立模型二。
针对模型一,我们从三方面考虑。首先,单张处方的总价过高可能为欺诈,但
是考虑到总价与单价、数量之间的相互影响,对此我们先对单价、数量、总价进行
相关分析,发现单价与总价呈弱相关;然后用聚类分析对医嘱子类、单价、数量、
总价进行分类,
案例数少的类即有欺诈嫌疑;
其次,
对病人
ID
号标记重复个案,
由
于重复个案所占比例较大,对重复个案进一步进行了聚类分析;最后,若下医嘱科
室与病人科室不一致则可能为欺诈,对此我们绘制了简单线图,不在
y=x
直线上的
即为欺诈记录。
针对模型二,
建立合理的欺诈评判标准,检测其中的异常数据,进而对医保
行为作出识别。
首先,
构建基于
Logistic
分析的精炼欺诈识别因子模型。
建立
Logit
回归模型并用
SPSS
软件进行统计分析,通过分析回归模型的拟合优度和因素显著
性检验,
提取出具有显著有效性的欺诈识别因子作为后续模型的学习样本标准。
构
建无导师学习的自组织特征映射
(
SOFM
)
神经网络模型。
即以
Logit
统计分析提取
的具有显著有效性的欺诈识别因子作为输入变量建立
SOFM
神经网络模型,导入所
有待检测数据,通过
SOFM
神经网络模型仿真,将所有数据信息进行分类,输出结
果为不同类型的数据,即可对医保欺诈行为进行主动识别。
关键词:
医保欺诈
标记重复个案
相关分析
logit
模型
SOFM
神经网络
一、问题重述
1.1
问题的背景
随着我国社会医疗保险体系的不断发展,人民的医保福利水平日益提高,一些
医保体系中的问题也日益显著,其中焦点问题之一就是医保诈骗行为。
1.2
问题的复述
医疗保险欺诈,是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险
费、享受医疗保险待遇过程中,故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医
疗保险基金损失的行为。骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段,一是拿着别人的
医保卡配药,二是在不同的医院和医生处重复配药。下面这些情况都有可能是医保
欺诈:单张处方药费特别高,一张卡在一定时间内反复多次拿药等。请根据附件中
的数据,找出可能的欺诈记录。
二、问题分析
根据问题中对骗保人进行医保欺诈时的常用手段,
以及可能属于医保欺诈行为
的情况,经过分析我们可以将问题分为以下几个方面来解决。
1
、判断是否为医保欺诈行为,需要从病人资料中的身份证号、医保手册号、
Userupdate
(用户更新次数)
这三方面考虑。
对此利用
SPSS
软件使用标识重复个案、
聚类分析的方法,通过分析运行结果,做出重复个案与主个案所占比例、聚类中两
类所占比例的饼状图。
通过饼状图,
可直观看出,
所占比例的小的可能为欺诈记录。
2
、
首先第一步,对数据进行分析,构建基于
Logistic
分析的精炼欺诈识别因子模
型。
基于第一步处理的欺诈案评判标准数据间的关系,建立
Logit
回归模型并用
SPSS
软件进行统计分析,
通过分析回归模型的拟合优度和因素显著性检验,
提取出
具有显著有效性的欺诈识别因子作为后续模型的学习样本标准。
1
本文来源:
https://www.2haoxitong.net/k/doc/eaf97d8652d380eb63946d22.html
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