基于离群点分析技术的医保欺诈检测模型的研究与实现

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1、学校代码:10286分类号:TP311密级:公开UDC:004.4学号:151506基于离群点分析技术的医保欺诈检测模型的研究与实现研究生姓名:王煜导师姓名:高志强教授申请学位类别工学硕士学位授予单位东南大学一级学科名称软件工程论文答辩日期2018年6月8日二级学科名称学位授予日期2018年月日答辩委员会主席翟玉庆教授评阅人翟玉庆教授院盲2018年6月19日硕硕硕士学位论文硕士学位论文士学位论文士学位论文基于离群点分析技术的医保欺诈检测模型的研究与实现专业名称:软件工程研究生姓名:王煜导师姓名:高志强教授本工作受

2、到国家自然科学基金61170165、61602260、61502095和61702279的资助。RESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFMEDICAREFRAUDDETECTIONMODELBASEDONOUTLIERANALYSISTECHNOLOGYAThesissubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYWangYuSupervisedby:Prof.GaoZhiqiangSchoolofCo

3、mputerScience&EngineeringSoutheastUniversityJune19,2018东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研宂工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我—同工作的同志对本研允所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研宄生签名?:立?日期?东南大学学位论文使用授

4、权声明东南大学、中国科学技术信总研宄所、国家图书馆、《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司、万方数据电子出版社、北京万方数据股份有限公司有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被査阅和借阅,可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研宄生院办理。研宂生签名:EUtO:摘要随着

5、医疗保险的不断普及、医疗信息化水平的不断提高,医疗保险欺诈也逐渐成为了一种社会问题。例如制药企业、医用耗材生产厂家倾销药物、耗材,医疗机构伪造病人记录,医生无适应症用药,参保人伪造处方获取超量受限制药物、盗用他人医保卡、与医疗机构共谋造假等。上述行为都是较为常见的医疗保险欺诈模式,这些欺诈行为不仅损害了普通被保险人的利益,也严重阻碍了医保政策的实施与推广。本文针对威海市、烟台市医疗保险业务的实际问题,提出了针对医疗保险业务数据的特征表示及特征抽取方法。基于这种特征表示与特征抽取方法,比较了有监督与无监督方法的优缺

6、点,提出了混合有监督与无监督方法的医保欺诈检测模型,实验表明本文提出的模型和方法具有较好的实验结果。本文的主要工作有:(1)医疗保险数据的特征表示及特征抽取方法。在医疗保险数据覆盖的多种业务角色中,参保人是医疗保险数据最细粒度的基本实体,因此本文选择了参保人作为医疗保险数据异常程度的评价对象。针对医保欺诈检测任务,提出了围绕参保人的医疗保险数据的特征表示方法。在前述的特征表示方法的基础上,本文比较了PCA、KPCA、Autoencoder三种降维方法对医疗保险数据进行特征抽取的效果。实验表明本文应用的特征表示及特

7、征抽取方法,在医疗保险数据的欺诈检测任务上,具有较好的实验效果。(2)医疗保险欺诈检测模型。本文提出一种混合有监督与无监督方法的医保欺诈检测模型。通过无监督的方法对无标签数据进行离群点分析,对找出的离群点进行人工审核,利用产生的数据标签训练有监督的模型,从而应用有监督的模型对医保新生数据先进行一次审核。通过这种方式能够减少待检测的医疗保险数据的积压,提高人工审核与机器审核的工作效率。(3)医疗保险欺诈检测系统的的设计与实现。本文针对提出的医保欺诈检测模型完成了其设计与实现。本文将模型各个逻辑单元完成服务封装。并通

8、过web端页面实现系统的控制以及对机器检出的异常数据的人工审核。关键䆡:医保欺诈检测模型,核主成分分析,自动编码器,离群点分析IAbstractWiththeincreasingpopularityofmedicalinsuranceandthecontinuousimprovementofmedicalinformatization,MedicareFraudhasbe

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