医保欺诈行为的主动发现-优秀论文

医保欺诈行为的主动发现 摘要 随着我国医保制度推广范围的不断扩大 以及管理上存在的一定程度的疏忽 医保欺诈现象越发严重 造成了医疗资源的分配不公和公众利益的损失 本文着眼于分析医保欺诈的三种 常 方式三种 常 方式 探讨这些行为所具有的不同 特征 对这些手段 分别设计了检测方法 建立了三种不同的数学模型 模型一 对一张卡在一定时间 次 药 模型一 对一张卡在一定时间 次 药 对此我们可以统计出每张卡在 医院开药单的时间频率 同时还必须探究开药频率和病人自身属性的关联性 通过 比较数据在不同分类水平下的频率直方图 进一步通过列联表法列联表法检验了不同病人属 性下就诊频次之间的独立性是否存在 通过 制 式图 制 式图 通过分位数界定了一部 分离群点 作为高度怀疑的对象 模型 对于单张 方药 过高进行 别 模型 对于单张 方药 过高进行 别 对于特定类型的病人 医生往往会有 对应的开药模式 若某些外在因素相似的病人 在开药模式上呈现出很大的差异 性 则有理由怀疑为行为异常者 对此 我们采用了在 无监督机器学习在 无监督机器学习 建 立了 能过 器模型 能过 器模型 对于数据库中的离散分类数据和连续变量分别采用 SDLE SDEM方法 引入高 合模型高 合模型刻画其概率密度 基于新数据点对原有数据分布的 影响大小 计算了 Hellinger Distance Logarithmic Loss作为得分 得分越 高代表该数据点在与其类似的数据点中行为越异常 理论上结合经验阈值可以转 化为有监督机器学习模型有监督机器学习模型来优化原有模型 模型三探测一人 卡配药的 模型三探测一人 卡配药的 因为不同的病人去医院开药的行为通常是 相互独立的 如果若干张医保卡在开药行为上存在高度的一致性 则很可能这些医 保卡为同一人在使用 为探测这种关联性 采用了 Eclat 关联 则算法关联 则算法 对庞大的 数据库按时序进行数据挖掘 提 高度频繁项集提 高度频繁项集 作为怀疑的对象 我们队以上模型都基于现有数据库进行了模型仿真 对结果进行了评价 得到 了合理的结果 并对模型的进一步完善提出了展望 关 关 无监督机器学习 列联表 Hellinger 距离 对数损失 Eclat 频繁项集 1 1问题重述问题重述 的 的 的 的 的 重 题 求 附 的 建立模型求解 问题 1 的 2 的 3 重 的 2问题分析问题分析 问题 的 问题 的 的 的 的 的 的 的 的 分析 问题 的 问题 的 模 的 模 本 的 的 本题 的 的 问题 问题 的 本文 的 的 的 3模型基本假设模型基本假设 1 2 参 的 分 4模型的建立与求解模型的建立与求解 4 1模型 的 模型 的 题 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 2 附 的 本 的 的 附 的 录 的 的 的重 附 的 的 rowid 的 的 Q3 的 分 Q1 的 分 Q 分 的 4 1 1 的 的 分 8 0 70 10 分 70 的 的 的 分 1 1 述 的 的分 与 立与 立 立的 的 立 1 假设 与 立 2 r i 1 s j 1 nij n pi p j 2 n pi p j pi ni n p j n j n 3 1 1 2 3 4 5 6 7 0 10 7607222768730113681101 11 20 221850716469301310 21 30 84401955557152642214 31 40 104022696795311983625 41 50 63531531468175622539 51 60 3374886249120421220 61 70 206554418261231110 70 133941314786231916 2 2 r 1 s 1 分 8 分 7 r 8 s 7 2 2 42 nij n pi p j 2 2 1 2 3 4 5 6 7 0 10 8026 32066 007623 8922244 833191 7883942 0536845 12609 10 20 2169 406558 4153168 630166 1752524 8092311 3665712 19701 21 30 8072 4112077 876627 4765246 239692 3157242 2952845 38534 31 40 10348 452663 739804 3953315 6676118 344454 2205558 18187 41 50 6234 4321604 772484 6086190 174271 2966732 6652135 05171 51 60 3388 482872 211263 3901103 361738 7505217 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5064206 760894 72934101 6502 2 6 5 6 2 1 2 3 4 5 6 7 0 016640 5108990 1636180 0279090 0184852 4002116 459782 0 021830 6702220 2146420 0366130 024253 1487168 474264 2 22 1881 问题的 p value 1 2 22 1881 6 0 0011 0 005 的假设 假设 与 的 4 1 3 的 的 分 的 模 型 的 的分析 与 的 的 的 分 的 分 设 Q3 Q1 Q Q3 1 5 Q Q1 1 5 Q 的 的 的重 3 分 的 3 7 的 分 的重 6 的 的 7 16366725 45204820 23047220 30974818 52360518 16042918 42361116 21003516 33836216 17849515 24202015 36394915 4 1 4模型的 模型的 模型 的 分析 考 的 的分析 模型 的 考 的 的 的 考 的 述 4 2模型 的 模型 的 的 解 的问题 的 的 的 模 的 模 的 分析 的 的 的 K means 分析 的 本问题的 的 7 的 的 的 的分 的 解 解 基 建立 的 的 模型 模型 基 Hellinger Distance Logarithmic Loss 的 的 的参 模型 的 模型 4 2 1基本 基本 的 的 x y x 型的 y 型的 的 的 分 建立 的 模型 的 分 的参 的 1 k 的 的 A1 A2 Ak 假设 Ai 的 vi 的 分 Ai vi j 1A j i i j k 1 2 vi A 1 j1 A 2 j2 A n jn j1 j2 jn 的 的 SDLE Sequentially Discounting Laplace Estimation 的 p x 的 模型 p y x 假设 的 的 分 模型 的 SDEM Sequentially Discounting Expectation and Maximizing 的 分 p y x p x y p x p y x 的 分 的 的 4 2 2SDLE 参 rh 的 1 1 rh 的 j1 j2 jn T j1 j2 jn 0 t 本 j1 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p s 1 i s 1 i k 分 i的 的 的参 p s 1 i s 1 i ys 1 r p ys s 1 i s 1 i p s 1 i s 1 i k i 1p ys s 1 i s 1 i p s 1 i s 1 i r 1 k 的 p s 1 i s 1 i ys s i p s i s i 2 s 1 i s 1 i 的 参 r 的 的 重 s i 1 r s 1 i rp s 1 i s 1 i ys ys s i 1 r s 1 i rp s 1 i s 1 i ys ysyT s 3 s 1 i s 1 i 10 1 的 p s i s i s i E y s i s i E y s i s i p s i s i p s i s i s i s i s i E yyT s i s i E y s i s i ET y s i s i E yyT s i s i p s i s i p s i s i s i s i T s i s i s i s i T 的 s i s i 重 述 1 2 3 的录 S s i 的 4 2 4 的 基 分 的 的 基 分 的 Hellinger Distance 的 分 的 的 ScoreH xs ys 1 r2 x ps x y p s 1 x y 2dy ps x y 录 t x y 的 分 ps x y p x p y x p x p y s i s i r 的 参 ScoreH xs ys 的 述 解析 的 的 的 Logarithmic Loss ScoreL xs ys log ps 1 xs log ps 1 ys xs 解 假设 的 的 的 的 的 2 ScoreL xs ys 的 本题 的 的 问题 分 与问题的求解 的 模型 3 参 分 分 11 8 Logarithmic Loss 分 Logarithmic Loss 6825541163 77295 98764623 4050321884 3282 07782965 4779451674 81176 01373671 4630111884 3160 49272966 6086841860 9150 60193672 6282871302 63146 43623670 367970243 04124 94449316 642467487 2113 57943407 6282871860 9110 0583673 220040393 75108 68689455 524683706 2107 53041130 173602262 598 76463399 2175271884 398 65193713 6501343645 295 91364551 3974881884 389 51512606 6792270 160 21981014 6772130 160 21921013 6801280 160 21921015 6907970 160 2191020 6913200 160 21821021 6953170 160 21781022 6954240 160 21681023 6954240 160 21581024 1 参 分 的模 述 附 的 录 Logarithmic Loss 分 8 分 的 分 分 的 录 本 分 的 模型 的 的 分 的 本 本的 1000 的 4 2 5 的 的 的 的 参 分 参 的 O KM 分 O Kd K 分 的 M 的 d 的 的 O TK M d T 的 的求解 T 289000 12 K 的 5 的 的 M 528 d 1 的 考 本 的 录 参 录 的 参 O K M d 的 的 的 的 4 2 6模型的 模型的 本模型 的 模型 的 的 的模型 的 立 的 分 的 的 本模型 的 的 的 的 的 的 分 分 分 的 4 3模型 的 模型 的 的 的 模型 的 基 Eclat 的 模 4 3 1Eclat Eclat 的 重 的 的 分析 的 本 本模型 的 基 Eclat 的 的 模 Frequent Pattern FP K K K1 K2 Kp 模 K 模 D 的 D d1 d2 dq support D 31 31 的 模 Ki K dj D V alue Ki dj 1 K 2 的模 的 Eclat 的 k 求 k 1 k 1 的 k 1 求 k 2 13 解 Eclat 1 k 1 的 k 1 的 k 1 假设 的 k 1 的 的 a b a b k 1 的 k 的 C1 的 a k 1 的 C2 a C1 C2 述的 k 1 的 的 k 的 k 1 模 求 Eclat 9的 的 4 a b c d 模 的模 9 Eclat 模 K1 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survey of data mining based fraud detec tion research arXiv preprint arXiv 1009 6119 2010 2 Yamanishi Kenji et al On line unsupervised outlier detection using fi nite mix tures with discounting learning algorithms Proceedings of the sixth ACM SIGKD D international conference on Knowledge discovery and data mining ACM 2000 3 Li Jing et al A survey on statistical methods for health care fraud detection Health care management science 11 3 2008 275 287 4 的 与 MS thesis 2011 5 Ortega Pedro A Cristi n J Figueroa and Gonzalo A Ruz A Medical Claim Fraud Abuse Detection System based on Data Mining A Case Study in Chile DMIN 6 2006 26 29 6 Nikulin Mikhail S Hellinger distance Encyclopedia of Mathematics 2001 附录附录 本题 R 附 附 的 C include include include include define NORMDIM 5 define CID1 22 itemcat define CID2 3 TAREC define CID3 8 age definerh0 0003 18 define R 0 0005 definealpha2 0 definetrainThresh1000 usingnamespacestd const double PI atan 1 0 4 int hash 215 const inttotalcell CID1 CID2 CID3 structcellparams double frequency inttrain rec double prob double num NORMDIM 5 0 for c 1 for miu 2 for sigma 2 3 for es miu 4 fores sigma 2 cellold CID1 CID2 CID3 cellnew CID1 CID2 CID3 double quick calc voidinherit intt void renew double log calc intitemcat inttarec int age double price double calc norm double val double u double sq int main FILE fin fout fin fopen handle small csv r fout fopen scores2 csv w hash 1 1 hash 3 2 hash 4 3 hash 5 4 hash 6 5 hash 8 6 hash 10 7 hash 11 8 hash 12 9 hash 13 10 hash 14 11 hash 15 12 hash 18 13 hash 19 14 hash 20 15 hash 21 16 hash 23 17 hash 24 18 hash 25 19 hash 26 20 hash 209 21 hash 214 22 i n i t i a l i z a t i o n memset cellold 0 sizeof cellold memset cellnew 0 sizeof cellnew 19 for int c1 0 c1 CID1 c1 for int c2 0 c2 CID2 c2 for int c3 0 c3 CID3 c3 for intl 0 l NORMDIM l cellold c1 c2 c3 num l 0 1 0 NORMDIM cellold c1 c2 c3 num l 1 double rand 100 100 cellold c1 c2 c3 num l 2 double rand 100 10 cellold c1 c2 c3 num l 3 double rand 100 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