[发明专利]医保异常检测的方法及系统

说明书

本发明公开了一种医保异常检测的方法及系统，涉及信息技术领域，该医保异常检测的方法及系统通过对医保数据进行处理后，利用机器学习xgboost分类算法对其进行建模，并构建规则数据库，在此基础上搭建医保异常检测系统，能够高效准确的对医保费用数据中异常和违规行为进行甄别并有效预测基金趋势。大大缩小了医保审核人员的工作量，并提高了审核的准确度。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体来说，本发明涉及一种医保异常检测的方法及系统。

背景技术

近年来，中国的医疗保险制度在不断的发展，在覆盖深度和广度上都有了很大的提高，它涵盖了与人们生活息息相关的养老、医疗、失业、生育等诸多领域。随着我国医疗保险制度的不断发展，覆盖的人数也在不断增长，医保欺诈行为正在呈现愈演愈烈之势。医疗保险欺诈是指通过虚构或夸大医疗行为等方法违反医疗保险管理的相关政策和法律法规，非法获得相应医保待遇或医保基金的行为。

由于欺诈的形式多样，而且操作隐秘，加上中国缺少反欺诈的相关经验，所以现阶段医保反欺诈工作面临着很大的挑战。目前对医保欺诈行为的查处，还主要是依靠工作人员对海量单据进行抽检，再根据自身的经验进行判断。这样做不仅工作量巨大、效率低，而且不能保证欺诈行为的正确发现。另一方面中国的医院信息化系统积累了大量病人的就诊记录，然而其中的信息并没有得到充分的利用。

医疗保险的审核工作既与参保人的利益紧密相关，同时也与医保基金的合理支出和承受能力密切相关。而现阶段的医保费用控制工作，一般采用较为粗放的审核方式。一是制定一次诊断或某些项目、检查的费用上限，或是增加自负比例，以避免医保基金的浪费；二是通过抽查，或接到举报后到现场进行检查核实，如定期到医院稽查住院患者是否存在未在医院的情况、药店是否存在售卖非药品物品的情况；三是在信息系统中进行简单的统计、查询、筛选和分析。医保审核人员需要对病人费用清单上的多项内容进行检查，如：患者的医保卡是否到期；患者的入院和出院日期是否正确有效；给患者开具的药品的用量与种类是否符合规范；治疗项目和病种是否在医保诊疗目录库范围内；医用材料是不是可报销项目，如一些进口材料是不可报销的；药店消费是否有非药品消费信息；诊断与性别、年龄等是否相符等等。医保审核的工作量巨大同时，医保审核又是一项专业性极强的工作，对没有专业知识的人员，要正确的对单据进行审核是十分困难的，而医保审核工作人员素质参差不齐，对医保审核的正确性和全面性也不能够保证。目前，也有某些地市开始对医保审核工作进行改革，但总体上看，各地开发的系统都以统计或是结算为主，或仅仅是在历史数据的基础上进行预测和跟踪，费用监控不是其主要目的，缺乏智能的，可以对医保异常进行高效的审核的系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种医保异常检测的方法及系统，通过采用热粘合技术制造隐形袜，以解决现有的隐形袜制造工艺复杂，穿着不舒适，弹性差，使用寿命短的缺陷。

为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

该医保异常检测的方法及系统包括如下步骤：

(1)构建医保检测数据中心；

(2)特征工程提取数据特征：定时对采集的医保数据进行数据分析处理，提取目标特征；

所述目标特征提取步骤包括以下子步骤：

数据预处理：对结构化的医保数据进行重复数据的清洗、完整性检查、数据有效性、一致性验证；

目标特征提取：利用标准化，归一化，特征的离散化方法转化数据，使之成为有效的特征；

目标特征存储：将获取到的目标特征存储至缓存器中；

(3)利用经过处理的样本数据训练Xgboost分类模型；

(4)通过测试集测试分类器的分类性能，不断调整参数优化模型；