医疗保险欺诈检测的研究与应用

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4、学位论在解密后应守定签；签名：作者名导师１如．考＼｜＾八（＾；曰期年月日分类号密级注1UDC学位论文医疗保险欺诈检测的研究与应用（题名和副题名）郭涛（作者姓名）指导教师姓名高辉教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称计算机技术提交论文日期2016.03论文答辩日期2016.05学位授予单位和日期电子科技大学2016年06月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchandApplicationontheMedicalInsuranceFraudAMasterThesisSubm

5、ittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:GuoTaoAdvisor:GaoHuiSchool:SchoolofComputerScience&Engineering摘要摘要随着国内基本医疗制度的改革，医疗保险覆盖面越来越广，引发了越来越严重的医疗保险欺诈行为，严重影响了人们的看病就医。因此，建立完善的医疗保险欺诈检测系统，预防欺诈行为显得尤为重要。本文主要工作是通过研究医疗保险数据，提取合适的特征，采用无监督聚类和有监督分类相结合的方法，建立了一套医疗保

6、险欺诈检测模型。本文首先通过分析医疗保险数据规律，结合使用统计分析技术，对数据进行二级特征提取；一方面是根据医药使用知识和概率统计方法，提取了常用药关联性和诊疗方案合理性的二级特征；另一方面根据医药专业知识、高斯混合模型技术和学习积分知识提取了大类医药偏离度的二级特征。根据已有的医疗保险欺诈审核规则对数据集进行正常与欺诈的划分，并提出对医疗保险数据中存在的正常行为数据进行聚类建模，通过聚类算法，将数据中的正常行为数据聚出特定的类别，然后为每个正常行为数据聚类簇和欺诈数据分别建立一个分类模型。本文在提取新特征的基础上，对正常数据用高斯混合模型进行聚类分析，得到不同的聚类簇后，采用数据挖掘中

7、的随机森林和支持向量机分类算法将每个聚类簇与欺诈数据建立分类模型。建立模型后对新数据首先是特征提取，然后与聚类模型进行距离度量，选取距离最近的聚类簇所构建的分类模型，将新数据用选取的分类模型进行欺诈识别。本文使用医疗保险管理局的医疗保险数据，对建立的欺诈检测模型进行验证，实验结果表明欺诈检测模型具有很好的欺诈识别效果，证明本文提出的医疗保险欺诈检测模型在实际应用中有良好的性能。关键词：医疗保险，欺诈检测，二级特征提取，高斯混合模型，