【摘要】：隨著醫(yī)療信息化的推進,醫(yī)療保險欺詐案件逐年增加。在醫(yī)保欺詐案件中,實施欺詐行為的人員復雜,欺詐手段繁多,嚴重危害到了醫(yī)�；鸬陌踩�。我國醫(yī)療保險事業(yè)起步晚,參保人數眾多且醫(yī)�；鹨�(guī)模巨大,醫(yī)保欺詐的問題更加突出,加大反欺詐力度,確�；鸢踩珓菰诒匦小ａt(yī)保欺詐問題一直存在,但現存的方法并沒有很好地解決這個問題�；谝�(guī)則的檢測方法需要既精通欺詐檢測研究又熟悉醫(yī)保業(yè)務的專家來設計規(guī)則,同時欺詐者也會盡可能的去規(guī)避檢測規(guī)則。異常檢測是目前進行欺詐者檢測的主要技術之一,該類方法多集中于尋找全局異常值,無法有效的檢測局部異常值。在醫(yī)療欺詐者檢測問題中,很難根據醫(yī)生和病人的統計學特征對他們進行有效的聚類。因此,現存的檢測方法并沒有很好地解決欺詐檢測的問題。醫(yī)保數據錯綜復雜且分布不平衡,多數醫(yī)療記錄對醫(yī)生和患者的個人信息記錄并不完備,傳統的方法很難根據醫(yī)生或病人的統計學特征對其進行有效的聚類。網絡社區(qū)劃分方法作為一種聚類方法,用來發(fā)現網絡中的社區(qū)結構,將問題空間的每一個個體轉化為網絡上的節(jié)點,聚類過程中更加關注節(jié)點之間的關系而非節(jié)點上的屬性,這個方法非常適合用來解決醫(yī)保欺詐檢測問題。目前該方法多應用于同構信息網絡。由于醫(yī)保領域存在著多種類型的實體,考慮使用異構網絡社區(qū)劃分方法來解決醫(yī)保欺詐檢測問題。本文對醫(yī)保領域中的異常主體檢測做出了一些有效的研究,具體工作和貢獻概括如下:1.提出將醫(yī)保數據建模為異構加權網絡。醫(yī)保數據中包含醫(yī)生、病人、藥品等多種不同類型的主體,將醫(yī)生、病人和藥品抽象成異構網絡中的節(jié)點,根據醫(yī)生、病人和藥品之間的關系,為其分配權重。將數據放到異構網絡中可以更加清晰的找到醫(yī)療數據中各主體之間的關系,有利于后續(xù)欺詐檢測問題的解決。2.提出基于標簽傳播算法的欺詐病人檢測方法FDBLPA。將醫(yī)保數據構建成病人-藥品異構加權網絡;使用改進的重疊社區(qū)標簽傳播算法NSLPA對網絡進行劃分;最終,在劃分好的社區(qū)內檢測異常病人。該方法根據疾病編碼對節(jié)點進行初始化操作,降低了原始方法的隨機性。同時,為其設計了符合數據特征的標簽傳播規(guī)則,提高了異常病人檢測的準確性。3.提出基于模塊度優(yōu)化算法的欺詐醫(yī)生檢測方法FDMOA。針對普通住院數據,將數據中的醫(yī)生和藥品建模為異構加權網絡;使用模塊度優(yōu)化算法FNO將醫(yī)生和藥品劃分到相應的社區(qū)。最后,通過醫(yī)生社區(qū)和藥品社區(qū)的對比,發(fā)現異常的醫(yī)生。根據醫(yī)生科室和疾病編碼對醫(yī)生和藥品節(jié)點進行社區(qū)的初始化劃分,提高了算法的效率。同時,在進行節(jié)點合并的過程中,將不同的邊權重考慮其中,提高了算法的準確性。
【圖文】：

基于網絡的社區(qū)劃分可以分為同構網絡的社區(qū)劃分和異構網絡的社區(qū)劃分，逡逑根據社區(qū)是否為重疊的，，又可以分為同構網絡非重疊社區(qū)、同構網絡重疊社區(qū)和逡逑異構網絡重疊社區(qū)，圖３－１對這三種網絡分別進行了展示。近年來隨著數據量的逡逑１３逡逑

（＾ｒ逡逑（Ｃ）異構重疊社區(qū)逡逑圖３－１社區(qū)類型逡逑基于網絡的社區(qū)劃分可以分為同構網絡的社區(qū)劃分和異構網絡的社區(qū)劃分，逡逑根據社區(qū)是否為重疊的，又可以分為同構網絡非重疊社區(qū)、同構網絡重疊社區(qū)和逡逑異構網絡重疊社區(qū)，圖３－１對這三種網絡分別進行了展示。近年來隨著數據量的逡逑１３逡逑
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R-05;TP301.6

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