A题：医保欺诈行为的主动发现.pdf

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 2. 姓名： 曾宇 学院：土木院 学号：1104120116 电话 3. 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 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、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