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数学建模医保欺诈模型的主动发现.doc
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数学建模医保欺诈模型的主动发现.doc
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全国大学生数学建模竞赛选拔赛
承诺书
我们完全明白,在竞赛开场后参赛队员不能以任何方式〔包括、电子、网上咨询
等〕与队外的任何人〔包括指导教师〕研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规那么的,如果引用别人的成果
或其他公开的资料〔包括网上查到的资料〕,必须按照规定的参考文献的表述方式在
正文引用处和参考文献中明确列出。
我们重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规那么,以保证竞赛的公正、公平性。如有
违反竞赛章程和参赛规那么的行为,我们将受到严肃处理,并取消参赛资格。
我们参赛选择的题号是〔从 A/B/C/D 中选择一项填写〕:A
参赛队员(打印后再手签)::1.
2.
3.
指导教师或指导教师组负责人 (没有可不填写):
〔论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上容请
仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取消评奖资
格。〕
日期:2015
年 7
月 29
日
医保欺诈的主动发现
摘要
医疗保险是关系到国计民生和国家开展的重大问题,医保欺诈问题严重威胁医保
基金平安,阻碍医保政策的有效实施,因此医保欺诈行为的主动发现对医疗保险的开
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展、完善和社会稳定开展有重大的意义。本提出了一种基于 BP 神经网络的识别的鉴别
医保欺诈行为的方法。
对于数据的处理,我们选择了 Excel 和 Access 根据病人 ID 将表 2.1 病人资料和
表 2.2 费用明细表进展了汇总和归一,并剔除了包括记录不完整、格式错误之的无效
数据,在这个过程中我们发现了所有的消费记录只是买药,并且在这个月的消费记录
中只有极少数病人存在转科室行为,而且一局部病人是自费的,没有医保欺诈嫌疑,
还有一些病人存在多人共用医保卡的现象,直接确定其为医保欺诈,这些病人的消费
记录为我们训练 BP 神经网络提供了样本支持。
对于这个问题,我们首先用 Excel 和 Access 从大量的数据中筛选出了对欺诈识
别有用的信息,其中包括病人的年龄,性别,所在科室,当月总消费以及当月消费频
率等等你,又考虑到不同科室的消费情况存在差异因此我们求出了各个科室的平均消
费额,并且做出了每个病人当月的消费对对应科室平均消费的相对差。有了这些欺诈
因子和自费患者以及共用医保卡患者的消费记录,我们建立了 Logistic 二元回归模型,
来评估各个欺诈因子对欺诈的可能性大小的影响进而剔除了对欺诈可能性无效的欺诈
因子,保存了对欺诈可能性影响显著的欺诈因子作为输入向量对 BP 神经进展训练,并
且用训练后的网络对医保病人进展了欺诈识别。最终我们认为输出结果为 1 的病人具
有重大医保欺诈嫌疑。
关键词
医保欺诈 Logistic 二元回归 BP 神经网络 数据
一、 问题重述
1.1 问题背景
医疗保险是为解决公民或劳动者因为疾病和非因公负伤,丧失劳动能力后的治疗
费用及效劳,给予物质帮助的一种社会保险制度。医疗保险欺诈行为是指违反医疗保
险管理法规和政策,采用虚构事实、隐瞒真相以及其他方法,向医保基金管理机构骗
取医保基金或医保待遇的行为。这一行为具有两个根本特征:一是主观表现为直接成
心,并且以非法占有医保基金或非法获得医保待遇为目的,二是实施手段主要是通过
虚构事实和隐瞒真相,即成心虚构未曾发生的保险事故,或者对发生的保险事故编造
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虚假的原因或者夸张损失程度,以到达骗取医疗保险基金或医疗保险待遇的目的。我
国自城镇职工医疗保险和新农村合作医疗制度实施以来,欺骗医保基金的案件不断发
生,事实上,医疗保险欺诈在许多国家每年都有数亿美元的损失,对医保基金平安构
成了重大的威胁,阻碍了各国医保政策的实施,因此医疗保险欺诈已成为各国非常重
视的社会问题 利用数学建模的方法分析医疗保险欺诈行为,建立相应的数学模型可
为发现医疗保险欺诈问题提供科学有力的依据。
1.2 问题描述
医疗保险欺诈行为具有两个根本特征:一是主观表现为直接成心,并且以非法占
有医保基金或非法获得医保待遇为目的;二是实施手段主要是通过虚构事实和隐瞒真
相,即成心虚构未曾发生的保险事故,或者对发生的保险事故编造虚假的原因或者夸
张损失程度,以到达骗取医疗保险基金或医疗保险待遇的目的。骗保人进展医保欺诈
时通常使用的手段有冒用他人医疗保险证、卡就医;异地就医人员伪造或虚开医疗票
据回来报销;“挂床〞住院就医;要求医院开具本人不必要的诊疗工程或药品,由他人
代作或代用等。下面这些情况都有可能是医保欺诈:单处方药费特别高,一卡在一定
时间反复屡次拿药等。
二、 问题分析
BP 神经网络是一种按误差你传播算法训练的前馈网络,学习过程由信号的正向传
播与误差的逆向传播两个过程组成. 正向传播时, 模式作用于输入层, 经隐层处理后, 传
入误差的逆向传播阶段, 将输出误差按某形式, 通过隐层向输入层逐层返回, 并“分摊〞
给各层的所有单元, 从而获得各层单元的参考误差或称误差信号, 以作为修改各单元权
值的依据. 权值不断修改的过程, 也就是网络学习过程. 此过程一直进展到网络输出的
误差准逐渐减少到可承受的程度或到达设定的学习次数为止 。
目前 BP 神经网络已在国外相关经济研究领域得到广泛应用,在国的证券、银行等
相关领域已有学者开场运用 BP 网络进展研究,叶明华将该方法运用到机动车保险欺诈
的研究当中,并且尝试了统计回归与神经网络的融合,证实了神经网络运用于保险欺
诈的识别是可行的,并且通过回归分析精炼后的识别因子能够使神经网络具有更好的
识别效果。
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gjmm89
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