医保欺诈行为的主动发现数学建模
大数据下医保欺诈的有效识别模型
大数据下医保欺诈的有效识别模型陈清凤;朱宁;朱亩鑫【摘要】针对现在社会医保诈骗问题,提出了大数据下医保欺诈的有效识别模型.首先运用excel对数据进行预处理,建立数据挖掘有效识别数据集;其次通过主成分分析构建欺诈识别的有效指标体系;再次由K-Means聚类得到可疑的医保欺诈行为的类别,并由判别分析中的交叉确认估计来确认可疑行为判断类别的准确性.随后,由因子分析中的数据映射关系找到与欺骗行为有关的科室、医生、医嘱子类,并把欺诈行为归为医疗保险服务供应方的诈骗行为、医疗保险需求方的诈骗行为和医疗保险服务供应方与需求方合谋的诈骗行为这三大类;最后把模型用于由样本经验分布的反函数生成的大数据中,解决了统计分析中样本少而使统计分析出现误差这一问题.【期刊名称】《汕头大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(033)001【总页数】9页(P40-48)【关键词】数据挖掘有效识别数据集;主成分分析;K-Means聚类;判别分析;因子分析;大数据【作者】陈清凤;朱宁;朱亩鑫【作者单位】桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】R195.10 引言随着参保覆盖面和基金规模的迅速扩大，定点服务机构的大量增加，我国的医保信息系统也得到了广泛的应用，如何利用海量的医疗数据建立有效的医保欺诈预警模型，为医保中心实施监管的工作提供决策支持，是当前所要解决的首要任务.对于医疗保险欺诈的理论分析和实证研究，国外学者主要从社会心理学、博弈论以及数据挖掘的角度进行研究.Arrow[1]根据信息不对称理论，首次对健康保险欺诈问题进行了探讨和研究.随后Pauly[2]，Schiller，Moreno[3]分别从管控道德风险和剔除受投保方操纵信号的方式反制欺诈.在此基础上，Artis[4]，Chiappori[5]，Brocket[6]等人分别采用Probit、AAG、Pridit、logit等统计模型，对具体的欺诈行为进行识别.但由于这些模型对数据有一定的要求，加上欺诈的复杂性，这使得传统的单一模型在实际的应用中受到很大的限制.为此Marisa S[7]，Sokol[8]，Lious[9]，等人把人工智能识别模型和统计回归模型进行有效的组合，分别建立了基于BP神经网络模型、遗传算法、贝叶斯网络、糊集聚类算法、数据挖掘的欺诈识别模型，并用于特定的例子中，识别效果较好.除此之外基于启发式和机器学习的电子欺诈识别技术也被广泛的应用于医疗保险欺诈识别.国内学者对医疗保险欺诈问题主要是运用信息不对称和博弈论，围绕欺诈的类型、表现形式、欺诈的成因分析和反欺诈措施等三个方面进行理论研究，关于社会医疗保险欺诈的识别和度量的研究还较少[10].对于社会医疗保险欺诈的识别，较早应用的是徐远纯[11]根据粗糙集理论的特征属性提出的欺诈风险识别方法，随后陈辉金、韩元杰[12]基于数据挖掘和信息融合技术建立孤立点集来挖掘可疑数据；梁子君[13]利用贝叶斯网络建立了识别、评估和管控欺诈风险的概念模型；叶明华[14]把统计回归和神经网络进行有效融合，建立了基于江、浙、沪机动车保险索赔数据构建了欺诈识别的BP神经网络模型.杨超[15]在叶明华的研究的基础上，运用嵌入logistic回归分析的BP神经网络模型研究识别被保险人道德风险引致的欺诈.总的来说，如何从海量的复杂隐秘的医疗保险数据中识别出具有欺诈行为的信息还没有得到具体的解决，为此把统计方法与大数据相结合的识别模型的研究是有意义的. 本文在大数据背景对医疗保险欺诈这一课题进行研究，首先对给定的医疗数据进行预处理，通过主成分分析构建欺诈识别的有效指标体系；其次由K-Means聚类得到可疑的医保欺诈行为的类别；再次，利用因子分析方法，根据特征因子分析诈骗类的特征确定其诈骗方式；最后把模型用于由样本经验分布的反函数生成的大数据中.具体流程如图1.图1 医保欺诈模型流程图1 数据预处理本文以2015年“深圳杯”数学建模夏令营A题：医保欺诈行C医保数据为研究数据，共289 001条记录.为了构造医保诈骗有效识别的数据集，本文利用大数据挖掘技术对参保人信息进行数据预处理，利用Excel软件中的vlookup函数对原始数据进行定性筛选，去掉不必要的数据.数据清洗基于课题的研究意义和方向，结合给出的6个表格的医疗数据，进行数据清洗.首先利用Excel中的透视表剔除缺失值个数大于列数20%的行，并删除对于本次数据挖掘没有意义数据，保留相关数据列，观察得到的数据集中没有重复记录，省去了对重复记录的处理.其次是对于缺失的必要数据，例如刷卡次数缺失的数据，其占总样本的25.5%，采用数据归约中多项式回归的方法填补空缺，其他指标也如此.数据的转换清洗得到的数据转换为便于处理的形式，日期采用“年-月-日”格式，医嘱ID号精简成数字型.生成有效识别数据集从给定的数据中提取出用于描述样本的指标，从而解释医疗数据的标签和分类的来由.根据参保人信息数据集和医保交易记录数据集中的属性对数据进行适当处理，进而派生出所需要的识别指标.对医保交易记录数据集中的重要属性进行不重复计数处理，派生出总费用、刷卡总次数、一次性消费最高额、平均消费金额以及医嘱子类、开嘱医ID、下医嘱科室、核算分类、执行科室和病人科室的不重复计数这10个指标.本文选取了具有代表性的属性，并根据参保人信息数据集中的PAPMI_PAPER_DR （身份证ID）和医保交易记录数据集中的WorkLoad_PAPMI_DR（病人病历ID）将两数据集进行自然连接，从而生成目标数据集，即医保诈骗有效识别数据集，见表1.此时数据集已经从初始的289 001条原始记录整合成58 014条目标记录.表1 参保人信息和医保交易记录交叉数据集指标数据类型指标数据类型病人ID 主键执行科室非重复计数（x6）离散性刷卡次数（x1）离散值病人科室非重复计数（x7）离散值一次性消费最高金额（x2）连续值医嘱子类非重复计数（x8）离散值总费用（x3）连续值下医嘱科室非重复计数（x9）离散值平均消费金额（x4）连续值核算分类非重复计数（x10）离散值开嘱医生ID非重复计数（x5）离散值数据标准化根据zij＝（xij－x）i/si对提取出的数据集进行标准化处理，其中zij为标准化后的变量值，xij为实际变量值.2 欺诈识别的有效指标体系的构建由于得到的识别指标过多，如果对所有的指标进行分析可能会存在信息重叠，对部分个体的欺诈识别因子进行主成分分析，提取综合指标来消除指标间相关性.首先，对指标进行了相关分析，运用SAS统计软件导入包含58 014个医保人信息的数据集，计算出各指标之间的Pearson相关系数，结果如表2.由表2可以看出，部分指标之间存在着严重的相关性，如病人科室不重复计数和下医嘱科室不重复计数间的相关系数高达0.999，接近于1；一次性消费最高数额和总费用的相关系数也达到了0.758，说明原指标变量间有一定的相关性.此时如果直接对原来的指标进行分析就会造成信息的重复使用而使得结果不准确.表2 指标之间Pearson相关系数相关矩阵x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11.000 0 0.150 8 0.383 8-0.024 2 0.671 6 0.133 2 0.451 0 0.464 8 0.451 00.192 0 x2 0.150 8 1.000 0 0.853 8 0.943 8 0.097 7 0.117 4 0.101 8 0.084 2 0.102 2 0.095 2 x3 0.383 8 0.853 8 1.000 0 0.771 0 0.263 0 0.139 2 0.219 5 0.155 8 0.219 7 0.124 8 x4 -0.024 2 0.943 8 0.771 0 1.000 0-0.016 1 0.076 1-0.001 8-0.002 3-0.001 7 0.058 7 x5 0.671 6 0.097 7 0.263 0-0.016 1 1.000 0 0.110 9 0.674 8 0.476 0 0.675 2 0.173 6 x6 0.133 2 0.117 4 0.139 2 0.076 1 0.110 9 1.000 0 0.176 5 0.227 7 0.177 2 0.501 9 x7 0.451 0 0.101 8 0.219 6-0.001 8 0.674 8 0.176 5 1.000 0 0.326 8 0.999 2 0.193 1 x8 0.464 8 0.084 2 0.155 8-0.002 3 0.476 0 0.227 7 0.326 8 1.000 0 0.326 5 0.375 5 x9 0.451 0 0.102 2 0.219 7-0.001 7 0.675 2 0.177 2 0.999 2 0.326 5 1.000 0 0.192 6 x100.192 0 0.095 2 0.124 8 0.058 7 0.173 6 0.501 9 0.193 1 0.375 5 0.192 61.000 0随后，通过主成分分析来消除指标之间的相关性，提取出欺诈识别模型的综合指标，结果如表3.表3 主成分分析结果tˆ1tˆ2tˆ3tˆ4tˆ5特征值 3.731 230 06 2.496 450 93 1.402 224 97 0.912 311 35 0.559 715 42方差 1.234 779 13 1.094 225 96 0.489913 63 0.352 595 93 0.109 611 15贡献率 0.373 1 0.249 6 0.140 2 0.091 20.056 0累计贡献率 0.373 1 0.622 8 0.763 0 0.854 2 0.910 2由表3的数据可以看出，前五个主成分的累计贡献率已达到91.02%，可以认为它们能较好地概括原始指标的大部分信息，即用前五个主成分作为欺诈识别指标.3 欺诈识别的统计模型3.1 随机样本的类平均聚类为了更好的识别出医保数据中的欺诈行为，根据收集到的六万人的消费交易记录，利用类平均聚类对其进行聚类获取先验信息，将主成分分析得到的前五个主成分作为综合指标，通过无放回简单随机抽样方法抽取5组样本（每一组容量5 000）进行聚类，下面对其中一组建立医保诈骗识别模型.聚类的信息如表4.从R2统计量来看，当NCL（聚类数）＞5时下降较缓慢，且NCL＝5时下降较大，半偏相关统计量达到最大；从伪F统计量来看，NCL＝5时，取得极大值，且NCL＝5时，PST2（伪F统计量）取得极大值.由此可知，随机样本分成5类较合适.表4 随机样本类平均聚类结果聚类数频数半偏R方 R方近似期望R方立方聚类条件伪F统计量伪t方 NormRMS distance 10 25 0.001 7 0.873 0.935 -23755 23.9 0.613 3 9 14 0.000 7 0.872 0.927 -19 845 8.8 0.624 4 8 20 0.003 4 0.869 0.918 -16 939 61.1 0.647 3 7 39 0.008 5 0.860 0.906 -14 1 019 63.5 0.774 2 6 59 0.012 3 0.848 0.890 -12 1 109 39.2 0.863 7 5 3 0.002 7 0.845 0.868 -5.9 1 359 1.412 6 4 992 0.226 7 0.619 0.835 -33 539 1 477 1.536 6 3 994 0.028 2 0.590 0.779 -26 719 73.5 2.692 1 2 997 0.103 2 0.487 0.655 -15 948 251 4.229 7 1 1 000 0.487 2 0.000 0.000 0.000 948 9.034 1重复以上步骤，再对随机抽取的其他4组样本进行K-Means聚类分析，过程与上面样本类似.通过对利用无放回简单随机抽取方法抽取到的5组样本量为5 000的样本依次进行主成分聚类分析，其中有3组样本认为聚成5类最合适，其余2组比较分散，将这些信息作为先验信息，根据最大似然函数的原理认为全部样本聚成5类是合适的.聚类结果如表5.表4 K-Means动态聚类聚类频数均方根标准差从种子到观测值的最大距离最近的聚类聚类质心间的距离1 263 235.6 964.1 3 1 452.8 2 4 383.3 1 072.3 4 2153.7 3 7 612 148.1 969.9 5 613.4 4 24 185.4 657.0 1 1 617.2 5 50 11154.297 6 566.0 3 613.4由表4看出第五类包含的样本最多，共有50 111条记录，其次是第三类，而第1、2、4类的个数较少.由于医疗保险诈骗事件属于小概率事件，且诈骗的形式有多种，比如拿着别人的医保卡配药、在不同的医院和医生处重复配药等，可以表现为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.由表4的数据可直观的认为第1、2、4类属于医保诈骗的可能性较大，因为它们组内均方根的标准差和从凝聚点到各类内观测值的最大距离都比较大，说明这些类之间有一定的差异，存在着问题，需要谨慎对待.3.2 模型检验—判别分析为了验证K-Means动态聚类结果的合理性，利用判别分析中的交叉确认估计来判断聚类准确性，结果如表5和表6.表5 各组错判具体情况分入“group”的观测数和百分比组别 1 2 3 4 5 合计先验0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1 254 96.58 0 0.00 0 0.00 0 3.42 0 0.00 263 100.00 2 00.00 2 50.00 0 0.00 2 50.00 0 0.00 4 100.00 3 387 5.08 0 0.00 7 224 94.90 0 0.00 1 0.01 7 612 100.00 4 2 8.33 0 0.00 0 0.00 22 91.67 0 0.00 24 100.00 54 0.01 0 0.00 3 560 7.10 0 0.00 46 547 92.89 50 111 100.00合计 647 1.12 2 0.00 10 784 18.59 33 0.06 46 548 80.24 58 014 100.00表6 错判概率“groun”的出错估计1 2 3 4 5合计比率 0.034 2 0.500 0 0.051 0 0.083 3 0.071 1 0.147 9先验 0.200 0 0.200 0 0.200 0 0.200 0 0.200 0由表5和表6的数据可知，聚类时总体的错判概率为0.147 9.其中第1组中错判的样本量为9个，错判概率为0.034 2，且这9个错判的样本都被错判到第4组；第2组中错判的样本量为2，错判概率高达0.500 0，且这2个错判的样本都被错判到第4组；第3组中错判的样本量为388，错判概率为0.051 0，其中387个样本被错判到第1组，1个样本被错判到第5组；第4组中错判的样本量为2，错判概率为0.083 3，且这2个错判的样本都被错判到1组；第5组中错判的样本量为3 564，错判概率高达0.071 1，其中4个样本被错判到第1组，3 560个样本被错判到第3组.结合K-Means聚类的结合和判别分析的结果可知，在57 723个非欺诈个体中有391个可能属于欺诈个体，错判概率为0.677%；而初始判断为欺诈类别的291个样本中有0个被错判，此时错判概率为0%.由此可以初始确定的诈骗类别是合理的.3.3 医保欺诈识别的特征模型—因子分析利用因子分析找出潜在的对医疗数据中较为可疑的医疗数据的特征进行分析，通过公共因子来查找出K-Means聚类中的第1，2，4类可疑诈骗的基本特征，最终确定诈骗方式.设特征值（Eigenvalues）、贡献率（Contribution rate）和累计贡献率分别用（Cumulative contribution rate）Eig、CR、CCR表示，则进行因子分析后的统计量如表7.表7 因子分析统计量指标因子载荷指标因子载荷x1 0.392 0.779 0.178 -0.378 x8 0.186 0.436 0.667 0.141 x2 -0.09 0.048 0.097 0.937 x9 0.396 0.182 0.173 0.098 x3 0.184 0.909 0.038 0.008 x10 -0.002 0.072 0.928 0.017 x4 -0.304 -0.412 -0.203 0.744 Eig 4.609 1.612 1.174 1.094 x5 0.768 0.340 0.037 0.232 CR 0.461 0.161 0.117 0.109 x6 0.460 -0.144 0.669 0.170 CCR 0.461 0.622 0.740 0.849 x7 0.936 0.182 0.173 0.098 f1 f3 f3 f4 f1 f2 f3 f4从表7可以看出，在以100%的累计方差贡献率确定的10个因子中，前4个因子特征值大于1，累计方差贡献率高达84.9%，故考虑提取4个公因子.又从最大方差旋转的因子载荷矩阵可知，公因子f1主要在病人科室非重复计数、开嘱医生ID 非重复计数、执行科室非重复计数上具有较大的正载荷，故命名为科室分类因子；公共因子f2主要在刷卡次数、费用有很大的正载荷，故命名为刷卡费用因子；公共因子f3主要在执行科室非重复计数、医嘱子类非重复计数有较大的正载荷，故命名为医疗服务因子；公共因子f4主要在一次性消费最高金额、平均消费金额有很大的正载荷，故命名为费用因子.通过上述分析可发现此类有个共同特点就是一次性消费平均消费最高金额，病人科室非重复计数所占比率最高，存在故意串通医生开大处方行为，购大量药品等来套取统筹医保基金的嫌疑，属于医疗保险服务供方与需方合谋的诈骗行为.以此类推可以得到第2、第4类的诈骗方式.其中，第2类欺诈的方式可定义为贩卖药品诈骗，是指医保患者通过医保卡去不同的医保定点医院多次重复看病、取药，然后再将多取的药品贩卖，从而达到骗取医保基金的目的；第4类诈骗方式定义为分解收费诈骗，即定点医疗机构在为参保患者提供医疗服务过程中，人为地将一个完整的连续的医疗服务项目分成两个或两个以上的医疗服务项目，并按分割后的项目进行收费，从中获取差价进行医疗诈骗.综上所述，可将欺诈行为分成三大类：1.医疗保险服务供应方的诈骗行为；2.医疗保险需求方的诈骗行为；3.医疗保险服务供应方与需求方合谋的诈骗行为.结合各类的具体特征，又可以将各欺诈行为分别定义为分解收费诈骗、贩卖药品诈骗、提供虚假证明或伪造病历诈骗、冒名顶替诈骗.3.4 大数据下的模型的优越性为了验证模型的适用性，将识别模型应用于生成的海量数据中运行.首先，把第一个指标的数据（刷卡次数（x1））由origin软件拟合出样本的分布函数为：其次，产生符合该分布随机，通过分布F（x）反函数求出随机数对应的样本x值，重复以上步骤便可得其他各指标的数据的样本的分布函数，最后把提出的识别欺诈模型带入求得的样本值中，再利用上述方法重新运行一遍，以便验证之前所用方法是否正确.4 结论研究结果表明：基于主成分K-Means聚类和因子分析的数据挖掘方法对医保欺诈行为能够进行较为准确的预警，与直接进行聚类相比，文中提出的模型运行速度较快、效率较高，并适用于大数据中的欺诈行为的识别.在设计思路上从统计分析的角度出发，定量地研究了如何从大量数据中识别出少数的可疑的医保诈骗行为.参考文献[1]ARROW K J.Uncertainty and the welfare economics of medicalcare[J].Uncertainty in Economics，1978，82（2）：141-149.[2]PAULY M V.Taxation，health insurance，and market failure in the medical economy[J].Journal of Economic Literature，1986，24（2）：629-675.[3]SCHILLER J.The impact of insurance fraud detection systems[J].Journalof Risk and Insurance，2006，73（3）：421-438.[4]ARTÍS M， AYUSO M，GUILLÉN M.Detection of automobile insurance fraud with discrete choice models and misclassified claims[J].Journal of Risk and Insurance，2002，69（3）：325-340.[5]CHIAPPORI P A，SALANIE B.Testing for asymmetric information in insurance markets[J].Journal of Political Economy，2000，108（1）：56-78.[6]BROCKETT P L.Fraud classification using principal component analysis of RIDITs[J].Journal of Risk and Insurance，2002，69（3）：341-371.[7]VIVEROSMS，NEARHOSJ P，ROTHMAN MJ.Applying data miningtechniques to a health insurance information system[C]//VLDB'96 Proceedings of the 22th International Conference on Very Large Data Bases.San Francisco：Morgan Kaufmann Publishers Inc.1996：286-294. [8]SOKOL L，GARCIA B，RODRIGUEZ J，et ing data mining to find fraud in HCFA health care claims[J].Topics in Health Information Management，2001，22（1）：1-13.[9]LIOU FM，TANG Y C，CHEN J Y.Detecting hospital fraud and claim abuse through diabetic outpatient services[J].Health Care Management Science，2008，11（4）：353-358.[10]林源.国内外医疗保险欺诈研究现状分析[J].保险研究，2010（12）：115-122.[11]徐远纯，柳炳祥，盛昭瀚.一种基于粗集的欺诈风险分析方法[J].计算机应用，2004，24（1）：20-21.[12]陈辉金，韩元杰.数据挖掘和信息融合在保险业欺诈识别中的应用[J].计算机与现代化，2005（9）：110-112.[13]梁子君.保险公司操作风险管理——用贝叶斯网络评估和管理保险欺诈[D].上海：上海财经大学，2006.[14]叶明华.基于BP神经网络的保险欺诈识别研究——以中国机动车保险索赔为例[J].保险研究，2011（3）：79-86.[15]杨超.基于BP神经网络的健康保险欺诈识别研究[D].青岛：青岛大学，2014.。
临床医学大数据分析与挖掘—基于Python机器学习与临床决策-第11章-数据挖掘建模平台实现全
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基于大数据技术的医疗保险欺诈检测技术研究
基于大数据技术的医疗保险欺诈检测技术研究随着社会的不断进步，医疗保险作为一项非常重要的社会保障制度，已经对维护人民的健康和生命安全起到了至关重要的作用。
然而，在医疗保险的账单管理过程中，欺诈行为是一个不可避免的问题。
欺诈行为可以通过虚构医疗诊断，虚高医疗费用和滥用医疗保险等手段实施。
这种欺诈行为会使医疗保险的支出成本激增，降低医疗保险的可持续性。
针对这个问题，基于大数据技术的医疗保险欺诈检测技术的研究和发展已经成为当前值得关注的重要领域。
首先，医疗保险欺诈检测技术需要基于大数据技术的支持。
目前，医疗保险数据已经成为庞大的数据集合，其包含了大量的患者就医、医生提供的医疗服务以及保险公司的理赔信息。
大数据技术允许我们在短时间内处理这些数据，并从中提取特征，识别欺诈行为的规律和模式，形成欺诈检测算法。
在欺诈检测中，我们要从保险数据中识别出异常数据和涉嫌欺诈的数据点，然后在这些数据点中寻找欺诈行为的模式。
大数据技术可以帮助我们分析保险数据集的特征，例如服务、费用、频率、时长和地理位置等，然后根据这些特征来判断是否存在欺诈行为。
其次，医疗保险欺诈检测技术需要借助机器学习技术来提高欺诈检测的效率和准确率。
不同于传统的规则引擎，机器学习技术的发展使得欺诈检测过程更加自动化和准确。
机器学习技术的应用可以使得欺诈检测算法更加自适应和适应性的，提高欺诈检测的效率和准确度。
机器学习技术能够自动提取特征、发现规律、建立模型并优化模型参数。
我们可以为欺诈检测模型提供海量的医疗保险数据，让机器学习算法自己学习，并不断优化欺诈检测算法的性能。
例如，我们可以采用基于机器学习的异常检测算法，快速识别出异常的数据点，并对其进行进一步分析和处理。
另外，在医疗保险欺诈检测技术的研究和实践中，需要运用组合优化算法。
这也是在大数据、机器学习领域中逐渐被大家认知的优化算法之一。
组合优化算法针对的是如何寻找最优的组合方案，可以用来寻找最优的欺诈检测技术。
电信诈骗数学建模
电信诈骗数学建模
电信诈骗是一种令人头痛的犯罪行为。
为此，有必要借助数学建模来发现和预防诈骗。
电信诈骗的建模分析主要基于诈骗是一种网络犯罪，可以迅速传播。
数学模型可以分析该犯罪过程中所涉及的变量，并对诈骗模型有效地实施变量管理。
首先，通过建立普通最小二乘回归模型，可以找出诈骗行为的有效预测因素，从而及时发现隐藏的诈骗行为。
这样，可以有效地分析和识别诈骗行为的典型特征，从而可以避免未来可能发生的诈骗案件。
其次，结合统计分析技术，对诈骗行为的发生数量和分布特征进行研究，以分析可能的发生诈骗的原因及其分布特征，从而可以有效地实施诈骗防范措施。
综上所述，借助数学建模分析，可以及时发现或者预防电信诈骗。
准确诊断和模式把握将有助于识别诈骗行为的特点，有效地防范该类犯罪。
数据挖掘技术在医疗保险欺诈检测中的应用研究
数据挖掘技术在医疗保险欺诈检测中的应用研究随着医疗保险行业的发展，保险欺诈问题日益严重，给保险公司和整个保险行业带来了巨大的损失。
为了及时发现和阻止保险欺诈行为，医疗保险公司积极探索采用数据挖掘技术来提高欺诈检测的准确性和效率。
数据挖掘技术是指从大量的数据中提取规律、模式、信息的一种技术手段。
在医疗保险欺诈检测中，数据挖掘技术可以通过分析和挖掘大量的医疗数据，发现潜在的欺诈行为，并提供相应的预警和反欺诈策略。
首先，数据挖掘技术可以应用于医疗保险欺诈检测中的数据预处理阶段。
该阶段的主要目的是将原始的医疗数据进行清理和转换，以便后续的分析和挖掘。
常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
通过对医疗数据的预处理，可以减少数据中的噪声和冗余信息，提高后续分析的准确性和效率。
其次，数据挖掘技术可以应用于医疗保险欺诈检测中的特征选择阶段。
特征选择是指从所有可能的特征中选择出最相关且最有用的特征，用于判别和分类欺诈行为。
在医疗保险欺诈检测中，可以借助数据挖掘技术对各个特征与欺诈行为之间的关联性进行分析和挖掘，从而筛选出最具有预测能力的特征。
常用的特征选择方法包括信息增益、卡方检验和相关系数等。
然后，数据挖掘技术可以应用于医疗保险欺诈检测中的模型构建阶段。
模型构建是指通过建立数学模型来描述和预测医疗保险欺诈行为。
常见的建模方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
通过分析和挖掘医疗数据，可以构建出具有较高预测准确性的欺诈检测模型。
同时，数据挖掘技术还可用于模型的评估和优化，以提高模型的预测性能和稳定性。
最后，数据挖掘技术可以应用于医疗保险欺诈检测中的结果解释和可视化阶段。
在医疗保险欺诈检测中，通过数据挖掘技术挖掘出的模式和规律可以为保险公司提供重要的信息和决策依据。
通过适当的结果解释和可视化手段，可以帮助保险公司理解和利用挖掘结果，从而制定相应的反欺诈策略。
虽然数据挖掘技术在医疗保险欺诈检测中具有广泛的应用前景，但仍然存在一些挑战和问题。
基于大数据分析的医疗保险欺诈检测与防范策略研究
基于大数据分析的医疗保险欺诈检测与防范策略研究随着医疗保险的普及和进一步发展，医疗保险欺诈问题也日益突出。
欺诈行为不仅损害了医疗保险市场的公平竞争环境，也对个人和社会造成了经济损失。
因此，如何通过大数据分析来检测和防范医疗保险欺诈成为了当今社会的一个重要问题。
一、大数据分析在医疗保险欺诈检测中的应用大数据分析是指通过从海量数据中提取、分析和利用信息来获得新的认知、提供智能化决策支持的过程。
在医疗保险欺诈检测中，大数据分析可以帮助发现潜在的欺诈行为模式和异常。
首先，通过大数据分析可以检测和分析大量的医疗保险数据，包括保险索赔记录、医疗服务数据、个人身体健康数据等。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，可以发现欺诈行为的模式和规律。
其次，大数据分析可以利用机器学习算法和模型来识别异常行为和欺诈模式。
通过建立机器学习模型和数据挖掘算法，可以将医疗保险欺诈行为和正常行为进行分类，并提高检测的准确性和效率。
最后，大数据分析还可以通过建立数据标准化和共享机制，实现跨机构数据的共享和整合，从而进一步提高欺诈检测的效果和能力。
二、医疗保险欺诈的检测策略1. 数据预处理在对医疗保险数据进行分析之前，需要进行数据预处理的阶段。
这包括数据清洗、去重、异常值处理等步骤，以确保数据的质量和准确性。
同时，还需要进行数据的统一标准化，将不同来源和格式的数据进行整合和转换，以便于后续的分析和挖掘。
2. 特征选择和提取在进行欺诈检测之前，需要对医疗保险数据进行特征选择和提取。
特征选择是指从众多的特征中选取出最具有区分度和预测能力的特征。
特征提取则是通过对原始数据进行转换和计算，将数据转化为更高维度的特征向量，以便于后续的模型训练和分析。
在医疗保险欺诈检测中，一些常用的特征包括就医次数、就医地点、药品购买记录等。
3. 模型构建和训练在特征选择和提取之后，需要构建适当的模型来进行医疗保险欺诈检测。
常见的模型包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等。
基于大数据分析的医疗保险欺诈检测方法研究
基于大数据分析的医疗保险欺诈检测方法研究随着科技的不断发展，大数据分析在各个领域中扮演着日益重要的角色。
在医疗保险领域，利用大数据分析手段来检测和防范欺诈行为已经成为一项迫切的需求。
本文将探讨基于大数据分析的医疗保险欺诈检测方法的研究，以期提出一种有效的检测方案。
一、背景介绍医疗保险欺诈是指为了获得不应享有的医疗保险报销或赔偿而故意提供虚假或欺骗性的医疗信息的行为。
这种行为既耗费了保险公司的资源，也损害了正当的医疗保险参与者的利益。
因此，如何快速准确地检测医疗保险欺诈行为成为了一个亟待解决的问题。
二、大数据分析在医疗保险欺诈检测中的应用大数据分析技术在医疗保险领域的应用已经取得了一些初步成果。
通过对庞大的医疗数据进行深入分析，可以识别出异常的模式和行为，从而有助于检测欺诈行为。
具体而言，大数据分析可以通过以下几个方面来实现：1. 数据预处理医疗数据通常具有高维度和复杂性。
为了能够有效地进行分析，首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成和数据规约等步骤。
只有在数据清洗合理完成的基础上，才能进行后续的分析工作。
2. 特征提取在医疗保险欺诈检测中，需要从大量的医疗数据中提取有用的特征信息。
特征提取的目的是将原始数据转化为能够反映出欺诈行为的特征，例如患者的就诊频率、医疗费用等。
通过选取适当的特征指标，可以更好地描述患者的病情和行为特征。
3. 建立模型基于提取到的特征信息，可以建立欺诈检测的数学模型。
常见的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
这些模型可以通过训练和学习，识别出存在欺诈嫌疑的患者。
4. 数据挖掘当模型建立完成后，可以应用数据挖掘技术对医疗数据进行挖掘。
数据挖掘的目标是发现隐藏在数据中的规律和模式，进一步加强对欺诈行为的检测和预测能力。
通过数据挖掘，可以快速发现潜在的欺诈者，提高欺诈检测的精确度和效率。
三、挑战与应对在基于大数据分析的医疗保险欺诈检测中，仍然存在一些挑战需要应对。
数学解决医疗保险问题的方法
数学解决医疗保险问题的方法随着社会的发展，医疗保险成为了人们生活中不可或缺的一部分。
然而，如何准确计算医疗保险费用、设计合理的保险方案以及评估风险等问题一直困扰着医疗保险业界。
幸运的是，数学提供了一些有效的方法来解决这些问题。
本文将探讨数学解决医疗保险问题的方法。
一、风险评估与费率计算医疗保险公司需要对被保人的风险进行准确评估，以确定合理的保险费率。
数学的概率论和统计学方法可以帮助保险公司分析大量的历史数据，预测未来的赔付概率，并据此制定保险费率。
例如，可以利用贝叶斯定理来根据被保人的个人信息和健康状况，计算其患某种疾病的概率，从而确定相应的保险费率。
二、风险分散与合理赔付医疗保险的核心目标是为被保人提供经济保障。
然而，在实际操作中，保险公司需要平衡赔付金额与保险费收入之间的关系，避免因高额赔付而导致亏损。
数学理论提供了可行的方法来解决这一问题。
例如，可以使用卡方分布来评估保险公司的资金储备是否足够抵御大额赔付，从而规避财务风险。
此外，数学模型也可以帮助保险公司制定风险分散策略，通过合理的投资组合来平衡风险与回报。
三、医疗成本控制与优化医疗保险是一项需要长期投入的业务，医疗成本的控制与优化是保险公司的重要任务。
数学的线性规划和优化理论可以应用于医疗成本管理中。
例如，可以通过建立数学模型来优化医疗服务网络的布局，以降低服务成本并提高效率。
此外，数学模型还可以帮助保险公司制定合理的医疗服务定价策略，从而在保证服务质量的前提下最大限度地控制医疗成本。
四、欺诈检测与反欺诈策略医疗保险欺诈是一个严重的问题，不仅对保险公司造成损失，也损害了整个医疗保险行业的信誉。
数学的数据挖掘和机器学习技术可以用于欺诈检测与反欺诈策略的制定。
例如，可以利用聚类分析和异常检测方法来识别异常的医疗保险索赔案例；同时，可以应用决策树和人工神经网络等算法来构建欺诈检测模型，及时发现潜在的欺诈行为。
五、风险定价与策略优化医疗保险公司在制定保险策略和定价策略时，需要综合考虑患者的风险水平、市场需求以及自身的盈利能力。
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医保欺诈行为的主动发现摘 要本文从病人和医生两个角度分析可能存在的骗保行为。
从病人的角度分析，病人的医保费用与参保人的年龄、看病次数具有一定的相关联性。
首先建立年龄与医保费用关系模型，模型如下：｛第一个公式是病人的前五个年龄段与医保费用的模型，第二个公式是后五个年龄段与医保费用的模型。
两个R 2非常接近1，拟合程度较好。
根据模型公式计算出拟合后的不同年龄段的医保支付平均费用，然后与原始数据进行配对T-检验，两组数据是否存在显著性差异，经验证不存在显著差异。
因此，由拟合的两个公式算出的费用，再根据病人年龄判断所属的年龄段，如果超过该年龄段的医保支付平均费用，说明该病人可能存在骗保行为。
随后，建立了病人就诊次数模型。
该模型主要通过stata 软件进行编程。
与处方量相关的变量有就诊ID 、病人ID 以及就诊日期三个变量。
并以7天为分界线对病人的看病次数进行统计分析，每次开处方为1张，7天内开处方2张以上的列为可能具有欺诈行为，这又从另一方面反映出医生对同一病人所开出的处方量，有助于推断医生的欺诈行为。
医生欺诈的手段主要有加大开处方量以及增加处方费用上。
由于从病人角度和从医生角度建立的模型相互关联，因此，同一模型可从不同角度说明病人的欺诈行为以及医生的欺诈行为。
首先，病人就诊次数模型可以说明如果对于同一个病人，医生开具的处方量不同，若在7天内对同一个病人的所开的处方量超过2张（包含2张），则该医生有骗保嫌疑。
在单张处方费用模型中，主要涉及的变量有“就诊ID”、“下医嘱医生”以及“费用”，该模型主要通过excel 对涉及的变量数据进行筛选，结果是医生开处方的费用越高，其骗保嫌疑越大。
因此，要结合模型三、四决定医生的骗保行为。
y=87.732e 0.2247X ， R 2=0.9908 （0-49岁） y=93X 2-1242.8X+4434.1， R 2=0.9806 （>50岁）关键词: 医保欺诈T检验主动发现数学模型1 问题的提出医疗保险欺诈，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。
1、根据附件中的资料，确定可能存在欺诈的影响因素，并给出可能出现欺诈的情况分析。
2、建立不同种欺诈情况下的模型分析与判别，并对你的模型有效进行欺诈识别进行检验。
2 问题的分析从附件中发现，本题带有较多的数据表，首先从病人的角度分析可能的骗保行为，通过分析数据表发现，病人的医保费用与参保人的年龄、看病次数具有一定的相关联性，可以先用excel对相关数据进行预处理，然后，根据结果和用excel 绘制的各种图表进一步分析，建立模型，求解出年龄与医保费用、以及看病次数与医保费用之间的关系。
其次，从医生的角度分析，可能的骗保行为，通过分析数据表发现，医生可以通过增加开处方的量、增加单张处方的费用来推动骗保行为，因此，在该层面，主要通过分析医生对单个病人所开出的处方量以及单张处方的费用来分析医生的骗保行为，数据的处理方法与辨别病人骗保数据的处理方法相同。
3 基本假设（1）假设数据的不完全分析，即抽取的样本可以代表整个样本库，对于模型的构建不会产生较大的影响；（2）假设所给出的数据具有合理性，数据间具有相关性。
（3）假设不同人群间统济，即进行统一管理和具有统一待遇水平；（4）假设医保支付费用与病人年龄、一定时间与处方次数有关；（5）假设一天内病人就诊一次，医生给同一病人开一张处方；4 定义符号说明id-就诊IDv2-病人IDv3-就诊日期v4下医嘱医生tag1-就诊次数diff-就诊时间间隔tag2-就诊时间间隔是否超过七天tag-过度列5 骗保行为模型的分析和建立5.1病人的年龄与医保费用模型（模型一）5.1.1 模型建立假设处在同一年龄段的病人的身体状况基本相同，且医疗花费基本相同，可以通过医保支付费用与年龄之间建立联系。
如果病人的医保支付费用超过该年龄段的平均花费，说明可能存在骗保行为。
为了减少误差，我们组根据病人年龄以及费用数据进行分析，发现小于等于49岁的病人花费的费用明显少于50岁之后的病人，我们推断，以50岁为分界线，病人的身体状况存在明显的差异，所进行的诊疗不同，50岁以上的病人的药费和诊疗费会明显高于50岁以下的病人，因此要分为两部分进行分析建模，否则会存在很大的误差。
为了研究医保支付费用与年龄的关系，对附件1、2、3所给数据进行分析，根据出生日期计算出年龄，需要注意的是是按费用发生时的时刻计算年龄。
然后根据病人ID 号对不同表中的年龄、医保支付费用、性别、就诊号等进行匹配。
使用SPSS将年龄分成十个阶段：0到9岁、10到19岁、20到29岁、30到39岁、40到49岁、50到59岁、60到69岁、70到79岁、80到89岁、90岁以上分别用“1、2、3、4、5、6、7、8、9、10”表示各年龄段。
如果设置信区间为向上浮动5%，则可以算出平均费用置信区间的上限（由于费用越少越好，区间的下限无意义）。
在EXCEL表中使用分类汇总操作，计算出各阶段医保支付费用平均值及平均费用置信区间的上限。
如下表5-1：年龄段医保支付平均费用置信区间的上限1 114.50 120.232 133.14 139.793 165.99 174.294 216.47 227.305 276.25 290.066 301.08 316.147 325.17 341.438 489.51 513.989 687.77 722.1610 1,345.90 1413.19表5-1 不同年龄段的医保支付平均费用及其上限由表5-1可知，年龄与医保支付平均费用之间并不是一直存在简单的线性函数关系。
通过网络资料查阅我们发现回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。
通过观测散点走势来确定拟合函数,利用散点但又不拘泥于散点。
该方法与我们的数据分析非常相似，因此我们决定采用回归分析法对数据进行建模。
又由于第十个年龄段的散点与曲线不相拟合，因此十个年龄段无法用一条回归曲线准确表示。
前五个年龄段和后五个年龄段分别拟合出一条曲线。
根据散点的趋势（图5-1）可以看出年龄与医保支付平均费用之间存在非线性关系，通过添加趋势线得到指数曲线关系图5-2。
图5-1 前五个年龄段的医保支付平均费用的回归曲线图5-2 后五个年龄段的医保支付平均费用的回归曲线得到的回归模型为｛由于R 值越接近1，说明回归曲线对观测值的拟合程度越好；图5-1中得到R 2=0.9908，图5-2中得到R 2=0.9806，可以判断拟合程度较好。
根据拟合的公式y=87.732e 0.2247X 和y=93X 2-1242.8X+4434.1重新计算出年龄段和医保支付平均费用，如果设置信区间为向上浮动5%，则可以算出平均费用置信区间的上限（由于费用越少越好，区间的下限无意义）。
如表5-2所示。
年龄段 拟合后的医保费用 置信区间的上限1109.84 115.33 2137.51 144.38 3172.15 180.76 4215.53 226.30 5269.83 283.32 6325.30 341.57 7291.50 306.08 8443.70 465.89 9781.90 821.00 10 1306.10 1371.41表5-2 根据拟合曲线得到的年龄段与医保支付平均费用由表5-2可知，根据病人年龄判断所属的年龄段，如果超过该年龄段的医保支付平y=87.732e 0.2247X ， R 2=0.9908 （0-49岁） y=93X 2-1242.8X+4434.1， R 2=0.9806 （>50岁）均费用的置信区间的上限，说明该病人可能存在骗保行为。
最后，使用MySQL数据库对上述筛选过程进行编程。
将excel表格导入MySQL数据库，然后编写查询语句，得出筛选结果，如图5-4。
图5-4 筛选结果MySQL数据库中输入的查询语句如下：SELECT id AS 编号,cost AS 花费,age AS 年龄,sex AS 性别FROM infra_dateWHERE age BETWEEN 0 AND 9 AND cost>115.33OR age BETWEEN 10 AND 19 AND cost>144.38OR age BETWEEN 20 AND 29 AND cost>180.76OR age BETWEEN 30 AND 39 AND cost>226.30OR age BETWEEN 40 AND 49 AND cost>283.32OR age BETWEEN 50 AND 59 AND cost>341.57OR age BETWEEN 60 AND 69 AND cost>306.08OR age BETWEEN 70 AND 79 AND cost>465.89OR age BETWEEN 80 AND 89 AND cost>821.00OR age BETWEEN 90 AND 99 AND cost>1371.41;5.1.2 对模型一的检验——T检验从模型一抽取的一万条样本之后，再抽取一千条样本用于检验模型一中的医保支付平均费用是否具有统计学意义。
根据抽取的一千条数据进行汇总，同样得到不同年龄段的医保支付平均费用。
检验两组数据是否存在显著性差异。
原始医保费用拟合后的医保费用114.50 109.84133.14 137.51165.99 172.15216.47 215.53276.25 269.83301.08 325.30325.17 291.50489.51 443.70687.77 781.901,345.90 1306.10首先,分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable View 选项卡，在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据然后，进行数据分析(配对样本T检验)，在输出窗口中看到输出结果，如图5-5所示，然后看最右边的x对应的Sig值，若sig=0.985比之前所设定的 a=0.05大(a值也就是显著性水平)，则认为这两组数不存在显著性差异。
说明模型中的平均值具有统计学意义。