A题：医保欺诈行为的主动发现

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1、答卷编号（竞赛组委会填写）：答卷编号（竞赛组委会填写）：论文题目：A题：医保欺诈行为的主动发现参赛队员：1.姓名：谭斌学院：交通院学号：1104120113电话：152749588542.姓名：曾宇学院：土木院学号：1104120116电话：152008226733.姓名：学院：学号：电话：答卷编号（参赛报名号）：答卷编号（竞赛组委会填写）：评阅情况（评阅专家填写）：评阅1.评阅2.评阅3.医保欺诈行为的主动发现模型摘要中国的基本医疗保险制度改革正稳步推进，基本医疗保险的覆盖范围不断扩大。同时也面临着医保欺诈这一巨大

2、问题。医保欺诈模式有多种行为方式，文章针对其中三种情况建立数学模型，实现主动发现。文章首先对附件数据表中的数据进行了筛选，从6个表中的几百个数据中挑选了11种数据进行研究。并通过Access对数据进行关联并将数据缩减，得到新的数据表，作为之后模型建立求解的基础。对于情景一，一张卡到不同的医生处重复配药，本文先对数据条目进行处理，将92393条数据转化为32944个就诊病人与378个开嘱医生的映射关系，通过Matlab统计每一个病人ID号在一个月内到不同开嘱医生下就诊的频数。通过对频数转化为标准分数Z，可以得到异常频次

3、的数据223条，通过再计算异常数据频次在时间上分布的分散程度即标准差又可得到时间点分布密集的病人41人，可认定为有医保欺诈嫌疑的人。通过对模型结果的检验，可以看出模型有效。对于情节二，长时间重复配药的模型，本文将其时间制度定为1天，本文先将序列中仅有一天就医的序列删除，得到7594条数据。将每一位就诊人的就诊事件按时间排列，可得到一串时间序列，将时间序列里发生的时间简化为0和1可以得到不同就诊病人的简化的时间序列。将公共子序列在两向量中占的比值定义为相似度，对就诊模式进行挖掘，在不同的支持度和相似度下，可以得到不同的

4、异常序列的数量。最后取支持度为70%和相似度为0.3对就诊模式异常序列进行挖掘，得到37个具有异常就诊序列的就诊人。可以认定为有医保欺诈嫌疑的人。对于情景三，骗保人拿着别人的医保卡配药。一般可以认为就诊信息与费用明细有较大的关系，而就诊病人拿别人的医保卡配药会得到异常的关系。本文选取了年龄和性别，就诊费用以及次数进行研究，通过Matlab对数据进行预处理，得到每为就诊病人的就诊总费用及次数，再通过spss对处理后数据进行K-均值聚类分析。聚类数设置为5，通过对聚类后的数据进行分析，可得到异常数据所在的类，可以得打75

5、个具有异常数据的就诊人。可以认定为有医保欺诈嫌疑的人。关键词：医保欺诈重复拿药序列挖掘聚类分析§1问题重述1.1基本情况医疗保险制度是指一个国家或地区按照保险原则为解决居民防病治病问题而筹集、分配和使用医疗保险基金的制度。它是居民医疗保健事业的有效筹资机制，是构成社会保险制度的一种比较进步的制度，也是目前世界上应用相当普遍的一种卫生费用管理模式。中国的基本医疗保险制度改革正稳步推进，基本医疗保险的覆盖范围不断扩大。然而在我国医疗保险制度却面临着一个巨大的问题—医保欺诈。医保欺诈是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险

6、、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。1.2问题提出根据上述基本情况结合附件中的数据，建立科学合理的数学模型，找出可能的欺诈记录。§2问题分析医保欺诈的行为方式有多种情况，对于问题的解决可以通过建立不同的模型来找出不同形式的医保欺诈记录。2.1情况一：医保欺诈的一种行为

7、方式即表现为违规人使用同一张医保卡短时间内（一天内）在不同的医生处重复配药，使用保费低价买入大量药品后在市场出售,从而通过差价攫取高额利润。因此我们可以统计同一张医保卡对应的“病人”在一月份内到不同的开嘱医生处就诊次数，对于那些就诊次数比较大的“病人”，可以认为他们有实行医保欺诈的嫌疑性。并对这些“病人”的就诊配药时间间隔进行进一步分析，确定其是否存在医保欺诈行为。2.2情况二另一种医保诈骗的行为是一张卡在一定的时间内反复多次拿药，对于这种行为我们可以认定为是骗保人在几天内多次到医院进行拿药。若许多参保人具有相同或类

8、似的就诊频次和间隔,我们认为是一种就诊模式，通过对参保人就诊模式的挖掘，可以根据参保人的历史就诊记录来发现某些参保人共有或类似的就诊规律，就诊模式即是一种序列模式,通过对序列模式的挖掘,从而可以得到就诊模式异常的序列，也就是可以得到有欺诈嫌疑的人。2.3情况三再一种医保诈骗的行为可以认为是骗保人拿着别人的医保卡配药，而一般病人信息会与就诊的次数