数学建模-以医保欺诈行为探讨可能的欺诈记录

建立在医保欺诈中的应用模型摘要：本文围绕医保欺诈的识别而展开讨论，运用层次分析法和模糊综合评价相结合的方法对可能的医保欺诈进行判断。

首先，对附件中大量数据进行筛选整理得到所需可用的数据。

然后，根据层次分析法确定模型的准则层、方案层并确定各识别因子的权重。

接着，结合模糊综合评价确立的各识别因子的隶属函数和医保欺诈度阈值，建立了医保欺诈识别模型，找出了可能的医保欺诈。

对于医保欺诈的识别，首先运用EXCEL中数据透视表、VLOOKUP函数等对附件中多张表的大量数据进行筛选整理，提炼出病人ID号、性别、年龄、所对应的账单号、处方中药物的种类、单张处方费用、单张处方拿药次数、单张处方总费用、单张医保卡的使用次数等与欺诈有关的数据。

然后，根据层次分析法确定医保诈骗识别模型的准则层：单张医保卡使用次数和单张处方总费用，方案层：病人年龄、性别，处方中药物种类、单张处方费用、单张处方拿药次数，并确定各识别因子的权重。

接着运用模糊统计法确立各识别因子的隶属函数，并设定结点阀值作为检测判断的依据，最后，运用matlab语言对附件中的数据进行判断，得到可能的医保欺诈的数据。

该模型可以在一定程度上可以识别医保诈骗。

关键字：医疗保险；诈骗识别；层次分析；模糊综合评价一、问题重述医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。

骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。

下面这些情况都有可能是医保欺诈：单张处方药费特别高，一张卡在一定时间内反复多次拿药等。

请根据附件中的数据，找出可能的欺诈记录。

注：数据中病人姓名、身份证号、电话号码、医保卡号为非真实数据。

数据见2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6二、问题分析医疗保险是为补偿疾病所带来的医疗费用的一种保险，关系到国家民生和发展的重大问题，而从全国范围来看，医保欺诈呈逐年递增态势；医保欺诈不仅扭曲了保险定价机制，损害保险经营的最大诚信原则，而且还严重威胁医保基金安全，妨碍医保政策的有效实施。

医疗保险反欺诈技术研究随着医疗保险的普及，保险欺诈问题也愈发突出。

为了减少对医疗保险的滥用和欺诈行为，保险公司和科技公司正致力于研究和运用反欺诈技术。

本文将探讨医疗保险反欺诈技术的研究和应用，以及其对保险行业和消费者的影响。

首先，医疗保险反欺诈技术的研究目标是识别和预防保险欺诈行为。

这些技术使用先进的数据分析和人工智能算法来检测可疑的索赔和账单。

通过分析大数据集，这些技术可以识别出与正常索赔案例不符的模式和趋势，从而准确地检测出欺诈行为。

其次，医疗保险反欺诈技术主要有以下几种：数据挖掘和模式识别、人工智能和机器学习、智能监控和预警系统以及社交网络分析。

数据挖掘和模式识别技术能够自动发现隐藏在庞大数据集中的规律和模式，从而发现可疑的索赔案例。

人工智能和机器学习技术则通过训练算法，使系统能够根据以往的欺诈案例进行智能判断。

智能监控和预警系统能够实时监控索赔和账单，及时发现异常情况。

而社交网络分析技术则通过分析医生、患者和保险公司之间的关系，发现潜在的合谋欺诈行为。

然后，医疗保险反欺诈技术的应用可以有效地阻止保险欺诈行为和减少保险公司的损失。

通过及时识别和拦截欺诈索赔，保险公司可以减少不必要的支付，并提高保险费用的可承受性。

此外，反欺诈技术还可以帮助保险公司加强对医疗机构和医生的监管，确保他们遵守规定，并向消费者提供优质的医疗服务。

对于消费者来说，医疗保险反欺诈技术的应用也是有益的。

首先，反欺诈技术可以提高索赔的审核效率，减少索赔过程中的等待时间。

其次，通过减少保险欺诈行为，保险公司可以提供更加合理的保险费用，并在保险产品设计中考虑到消费者的利益。

此外，反欺诈技术的应用还可以帮助消费者更好地了解医疗保险，包括理解保险费用的构成和索赔政策，从而更好地保护自己的权益。

然而，医疗保险反欺诈技术的应用也面临一些挑战。

首先，隐私保护是一个重要问题。

反欺诈技术需要收集和分析大量的个人数据，包括病历、用药记录等敏感信息。

医疗保险欺诈一直是一个严重的社会问题，它不仅导致了医疗资源的浪费，也损害了医保系统的公平性和可持续性。

为了有效地检测医疗保险欺诈行为，人们利用各种机器学习和数据挖掘技术，其中条件随机场模型便是一种被广泛应用的方法。

条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种概率图模型，它在给定输入随机变量的条件下，对输出随机变量建模。

在医疗保险欺诈检测中，CRF模型可以被用来分析和建模医疗保险数据，识别异常行为和欺诈模式。

首先，CRF模型可以用来建立医疗保险数据的关联性。

医疗保险数据通常包括患者的个人信息、就诊记录、疾病诊断、药物处方等内容，这些数据之间存在着复杂的关联关系。

CRF模型可以通过学习这些数据之间的关联性，识别出异常的数据模式和行为，从而发现潜在的欺诈行为。

其次，CRF模型可以用来识别医疗保险欺诈的特征。

医疗保险欺诈行为通常表现为异常的就诊模式、频繁的药物处方、虚假的疾病诊断等特征。

CRF模型可以通过学习这些特征的分布规律，构建欺诈行为的模式，从而识别出潜在的欺诈案例。

此外，CRF模型还可以用来建立医疗保险数据的时空关系。

医疗保险数据通常包括患者的就诊时间、地点等信息，这些信息之间存在着时空的关联关系。

CRF模型可以通过学习这些时空关系，发现异常的就诊轨迹和活动模式，从而识别出潜在的欺诈行为。

在实际应用中，人们可以利用CRF模型对医疗保险数据进行建模和分析，发现潜在的欺诈案例。

通过结合其他机器学习和数据挖掘技术，如聚类分析、异常检测等方法，人们可以构建一个完整的医疗保险欺诈检测系统，提高欺诈检测的准确性和效率。

总的来说，条件随机场模型在医疗保险欺诈检测中具有重要的应用前景。

它可以帮助人们分析和建模医疗保险数据，识别异常行为和欺诈模式，从而有效地检测和预防医疗保险欺诈行为。

随着机器学习和数据挖掘技术的不断发展，相信CRF 模型在医疗保险欺诈检测领域会发挥越来越重要的作用。

医疗保险存在的问题的数学建模医疗保险是一种经济制度，旨在为人们提供医疗保健服务而设计的。

它可以缓解贫困和保护人民免受医疗费用过高的冲击。

然而，随着人口老龄化和医疗费用的增加，医疗保险也面临着不少挑战和问题。

本文将通过数学建模的方法，探讨医疗保险存在的问题及解决方案。

1. 医疗保险面临的问题（1）医疗保险基金不足医疗保险基金的筹资主要来自参保人员和雇主的缴费。

由于医疗费用的快速增长，医疗保险基金逐渐亏空，无法承担所有的医疗费用。

这就导致了不少参保人员认为，他们的缴费并没有得到应有的保障。

（2）医疗费用的不断上升与各种医学技术的迅速发展相关的医疗费用上升是不争的事实。

在保障医疗质量的前提下，如何控制医疗费用的增长，是医疗保险所面临的主要问题。

（3）医疗保险的不公平问题医疗保险的保障范围、保障水平和报销比例等因素，会导致医疗保险的不公平问题。

不同层次的社会阶层在享受医疗保险的过程中，享有不同的优惠待遇，甚至需要面临高额的自费缴纳。

2. 医疗保险数学建模方法为解决医疗保险面临的问题，需要采用数学建模的方法对医疗保险的运作模式进行研究。

数学建模是指根据实际问题的特点，把问题转化为数学模型，采用数学方法进行求解的过程。

目前，与医疗保险相关的数学模型主要有以下几种：（1）医疗费用预测模型医疗保险的筹资与医疗费用的支出密切相关。

因此建立一个预测医疗费用模型是非常关键的。

医疗费用预测模型可以用来估算参保人员的医疗费用，并能够准确预测未来的医疗费用增长趋势。

（2）医疗保险支付模型医疗保险支付模型可以用来评估医疗保险的费用结构和变化趋势。

该模型能够找出影响医疗保险支出的主要因素，包括人口结构、医学技术水平、医生培训等。

通过对这些因素的分析，可以制定合适的医疗保险政策，以减少医疗费用支出。

（3）医疗保险改革模型医疗保险改革是为了解决医疗保险面临的瓶颈和问题，采取的新措施和政策。

医疗保险改革模型可以用来评估不同的医疗保险改革政策，并确定其对各方利益的影响。

医保欺诈的主动发现摘要随着城镇职工基本医疗保险覆盖面的逐步扩大，参保人员结构更为复杂，医疗保险基金在医疗领域面临欺诈的风险也越来越大。

防范医疗欺诈问题，是研究社会医疗保险的重要课题之一，以此医疗保险欺诈为背景提出了问题，本文运用聚类分析、等方法成功解决了这个问题，并在大量医保名单中找出了医保欺诈行为。

首先根据数据2.1，我们对数据进行了预处理，利用Excel的删除重复项功能对人数进行了识别，然后查找并删除了死亡患者的数据，最后得到58014个不同的ID号，然后利用SPSS分别对身份证号、医保手册号采取标记重复个案的方法，标识出重复数据，其次利用k均值聚类分析法对Userupdate（用户更新次数）进行了分析，确定了主个案和重复个案占的比重，并画出其占比重的饼状图，发现第二类聚类中心数大，以上三种数据特征则表示极可能是医保欺诈行为。

另外根据数据2.2，考虑到可能的欺诈行为，将其分为三类，分别为单张处方单价过高，但其与总价、数量之间存在着相互影响，对此我们先对单价、数量、总价进行相关分析，发现单价与总价呈弱相关；然后用聚类分析对医嘱子类、单价、数量、总价进行分类，案例数少的类即有欺诈嫌疑；其次，对病人ID号标记重复个案，由于重复个案所占比例较大，对重复个案进一步进行了聚类分析；最后，若下医嘱科室与病人科室不一致则可能为欺诈，对此我们绘制了简单线图，不在y=x直线上的即为欺诈记录。

最后，对所建立的模型和求解方法的优缺点给出了客观的评价，并指出了改进的方法。

关键词：医保欺诈 SPSS k均值聚类分析标志重复个案一、问题复述1.1 问题背景随着我国医疗保险事业快速发展,在保险赔付过程中,存在着一些借助病案进行医疗保险欺诈的事件,医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。

骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。

基于数据挖掘的医疗保险欺诈检测模型研究1. 引言医疗保险欺诈是当前医疗保险行业面临的严重问题之一。

欺诈行为不仅导致保险公司巨额损失，还影响了医疗保险市场的正常运作。

因此，建立一个有效的医疗保险欺诈检测模型对于保险公司和整个医疗保险行业都具有重要意义。

2. 数据挖掘在医疗保险欺诈检测中的应用数据挖掘是从大量数据中发现模式和规律的技术，可以应用于医疗保险欺诈检测中。

大量的医疗保险数据可以通过数据挖掘技术来挖掘隐藏的关联关系和异常模式，从而识别出潜在的欺诈行为。

3. 数据预处理在建立医疗保险欺诈检测模型前，首先需要对原始数据进行预处理。

预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，以提高数据的质量和准确性，并为后续的数据挖掘过程做好准备。

4. 特征选择特征选择是从所有可用特征中选择最重要和相关的特征，以提高分类模型的准确性和效率。

在医疗保险欺诈检测中，可以根据经验知识和专家意见，结合数据挖掘算法，选择与欺诈行为相关的特征进行分析。

5. 模型构建医疗保险欺诈检测模型的建立是整个研究的核心部分。

常用的数据挖掘算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。

这些算法可以通过对已知欺诈和非欺诈样本的训练，识别和预测未知样本的欺诈概率。

6. 模型评估模型评估是判断模型性能和准确性的重要步骤。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值和AUC等。

通过对模型进行评估，可以选择最优的模型，并对其进行进一步的优化。

7. 模型优化为了进一步提高医疗保险欺诈检测模型的性能，可以通过特征工程和模型调参等手段进行优化。

特征工程可以通过创建新的特征、组合特征和降维等方式来提取更有用的信息。

模型调参则是调整模型的超参数，以达到更好的分类效果。

8. 模型应用建立完善的医疗保险欺诈检测模型后，可以将其应用于实际保险业务中。

通过实时监测保险数据，检测潜在的欺诈行为，并采取相应的措施，如拒绝理赔、退保或调整保险费率等，以减少保险公司的损失。

全国大学生数学建模竞赛选拔赛承诺书我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、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则的，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。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，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。

以上内容请仔细核对，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发展的重大问题，医保欺诈问题严重威胁医保基金安全，妨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发展、完善和社会稳定发展有重大的意义。

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费用明细表进行了汇总和归一，并剔除了包括记录不完整、格式错误之内的无效数据，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，而且一部分病人是自费的，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。

以医保欺诈行为探讨可能的欺诈记录摘要医疗保险是关系到国计民生和国家发展的重大问题，基金统筹定额标准对医疗保险的发展、完善和社会稳定发展有重要影响。

本文探讨了年基金支付总额与年龄之间的关系，给出新的定额标准，并对按参保人年龄结构分类的每一类定点医疗机构下一年的定额总费用进行预测。

针对问题一。

我们建立模型一和模型二。

模型一计算出人均支付基金总额，利用excel 画出折线图，并且根据折线图的分布进行不同区间对你曲线进行拟合，利用隶函数，确定出人均支付基金总额与年龄的之间的函数关系，并通过相关性检验，得到了相应的方程。

模型二分析得到年基金支付总额与看病次数近似成正比关系，然后将年基金支付总额 0 到 180 万分成 6 段，利用每个年龄看病次数占总的看病次数的比重求的每段一个平均年基金支付总额，再求的每个区间段的平均人数，平均总额与平均人数的比即为新的定价。

针对问题二，对附件 4 的数据进行分析，建立了聚类分析模型，对46 个医疗机构进行的分类，运用 SPSS 进行求解，把医疗机构分成了 5 类，然后在新的定额标准下，利用 excel 求的每一个医疗机构的总费用，最后用均值表示为每一类医疗机构的下一年的预测费用。

医疗机构下一年总费用第一类医疗机构 6072315第二类医疗机构 21330.48第三类医疗机构 9025437第四类医疗机构 7327655第五类医疗机构 50665304关键词：统计回归聚类分析拟合一．问题重述近来，为给各县市居民的医保方便，各县市纷纷出台有关社会基本医疗保险，普通门诊统筹的相关办法。

其中职工医疗保险、外来劳务人员大病医疗保险、未成年人医疗保险、城乡居民基本医疗保险的参保人全部纳入门诊统筹的范围。

医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。

骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。

关于医疗保险欺诈与反欺诈问题的研究报告第一篇：关于医疗保险欺诈与反欺诈问题的研究报告关于医疗保险欺诈与反欺诈问题的研究报告文/天津市社会保险基金管理中心课题组内容提要：遏制医疗保险欺诈行为，是防范医疗保险基金风险，保证医保制度健康稳健运行的重要课题。

本文紧密结合管理实践，试图对医保欺诈的行为特征、主要特点进行深入研究，对其性质进行科学界定，同时从管理层面和社会学角度，对医保欺诈行为产生的原因进行认真剖析和理性思考，着重就防范和打击医疗机构和参保人的欺诈行为，从“三改”并举联动推进、健全法制建设、构建社会诚信、规范医保管理和加强宣传教育等五个方面提出对策建议。

关键词：医疗保险反欺诈研究遏制社会保险欺诈行为是防范社会保险基金风险的重要课题，尤其是在基本医疗保险领域，基金管理的过程，在一定程度上就是管理者与违规欺诈者的博弈。

本课题研究，试图结合医保基金的管理实践，对医保欺诈行为进行分析，对医保反欺诈，重点是防范和打击医疗机构和参保人的欺诈行为提出对策建议。

一、医疗保险欺诈行为的基本特征及主要特点欺诈行为就是诈骗行为，是指以非法占有为目的，用虚构事实或者隐瞒真相的方法，骗取公私财物的行为。

医疗保险欺诈是指违反医疗保险管理法规和政策，采用虚构保险事故以及其他方法，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，具有两个基本特征：首先，在主观方面表现为直接故意，并且以非法占有医保基金或非法获得医保待遇为目的。

据对天津市医保启动以来发生的26件医保违规案例分析，其中绝大部分案例中的行为人的行为是以欺骗手段获取医保待遇或医保基金，并且在主观上是故意的，具有诈骗性质，涉及诈骗金额共计211.79 万元。

其中：虚假申报费用骗取医保基金的12例，涉及金额107.65万元。

违规出让医保专用票据，骗取医保基金的4例，涉及金额 99万元。

将非医保项目按医保项目申报，骗取医保基金的6例。

涉及金额2.18万元。

采取“挂床”住院的办法骗取医保基金的4例，查实145人次。

基于大数据的医疗保险欺诈问题与对策研究一、引言医疗保险作为社会保障体系的重要组成部分，对于保障民众的健康和减轻医疗负担起着至关重要的作用。

然而，随着医疗保险制度的不断发展和普及，医疗保险欺诈问题也日益凸显。

医疗保险欺诈不仅给医疗保险基金造成了巨大的损失，也严重影响了医疗保险制度的公平性和可持续性。

在大数据时代，利用大数据技术来防范和打击医疗保险欺诈已成为当务之急。

二、医疗保险欺诈的常见形式（一）虚假就医一些不法分子通过伪造病历、诊断证明等医疗文件，虚构就医事实，骗取医疗保险基金。

（二）过度医疗医疗机构或医务人员为了获取更多的经济利益，对患者进行不必要的检查、治疗或用药，导致医疗保险基金的浪费。

（三）冒名顶替患者使用他人的医疗保险卡进行就医，或者医疗机构将非参保人员的医疗费用纳入医疗保险报销范围。

（四）串换药品和诊疗项目将不能报销的药品和诊疗项目篡改为可以报销的项目，从而骗取医疗保险基金。

三、医疗保险欺诈产生的原因（一）利益驱动不法分子为了获取非法利益，不惜铤而走险，实施医疗保险欺诈行为。

（二）信息不对称医疗保险机构与医疗机构、患者之间存在信息不对称，使得欺诈行为难以被及时发现。

（三）监管漏洞医疗保险监管制度不完善，监管手段相对落后，对欺诈行为的打击力度不够。

（四）道德风险部分医疗机构和医务人员缺乏职业道德，为了追求经济利益而参与医疗保险欺诈。

四、大数据在医疗保险欺诈防范中的应用（一）数据整合与分析通过整合医疗保险系统内部的数据，如参保人员信息、就医记录、费用结算等，以及外部数据，如医疗机构的诊疗数据、药品销售数据等，运用大数据分析技术，挖掘潜在的欺诈模式和规律。

（二）实时监控与预警利用大数据实时监控参保人员的就医行为和医疗机构的诊疗行为，对异常数据进行实时预警，及时发现可能存在的欺诈行为。

（三）风险评估与模型构建基于大数据建立医疗保险欺诈风险评估模型，对参保人员和医疗机构进行风险评估，为监管部门提供决策依据。

医疗保险常见欺诈违规行为及对策探讨摘要我国医疗保险制度实施以来，欺诈违规行为随之出现，形式和手段不断翻新，对医疗保险基金的安全造成极大的影响，社会危害极大。

随着我国医疗卫生体制改革的深入，医疗保险参保人数将迅速增加，基金规模不断扩大，医保欺诈行为内容、形式更具有欺骗性，遏制医疗保险欺诈违规行为困难逐步加剧。

我们结合基层工作实践，对常见的医疗保险欺诈违规行为及其形式进行了总结分析，并对其防范对策措施进行探讨。

一、我国医疗保险欺诈违规行为现状“欺诈行为”是指“当事人一方故意制造虚假或歪曲事实,或者故意隐匿事实真相,使表意人陷入错误而作出意思表示的行为”,其构成要件之一是“须有欺诈的故意”。

从欺诈行为性质来划分 ,可以分为民事欺诈和刑事欺诈。

民事欺诈是传统民法探讨的概念。

是指一方当事人故意告知对方虚假情况 ,或者故意隐瞒真实情况 ,诱使对方当事人作出错误意思表示的行为。

刑事欺诈即刑法中所指的诈骗罪。

是指以非法占有为目的，用虚构事实或者隐瞒真相的方法，骗取公私财物的行为。

医疗保险欺诈是指违反医疗保险管理法规和政策，采用虚构保险事故以及其他方法，直接或间接骗取医保基金的行为，这一行为，具有两个基本特征：一是主观表现为直接故意，并且以非法占有医保基金或非法获得医保待遇为目的。

第二是实施手段主要是通过虚构事实和隐瞒真相。

即故意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大损失程度，以达到骗取医疗保险基金或医疗保险待遇的目的。

根据有关部门的调查资料，我们列举了2005年15个调查地区查处的医疗保险基金欺诈违规行为，以及例数、金额等，通过对比分析不难看出一些问题。

15个调查地区查处的医疗保险基金欺诈行为情况（2005年）从上表所列欺诈违规行为看，形式多样，发生的频率和金额不等，发生欺诈违规频率比较多的是“过度医疗（检查、用药）”、“分解住院”、“降低入院标准”、“分解收费”、“串换药品名和诊疗项目”、“冒用与出借医保卡”等。

基于数据挖掘的医疗保险欺诈检测与防范研究在现代社会中，医疗保险是社会保障的重要部分，对于保障人民健康和生活质量具有极其重要的作用。

然而，随着医疗保险的普及和医疗服务的改善，保险欺诈现象也日益增多，严重影响了社会正常秩序和公平竞争。

为了有效防范和打击保险欺诈现象，需要运用数据挖掘技术对医疗保险欺诈行为进行检测和防范。

一、医疗保险欺诈行为的现状保险欺诈行为一般包括虚假保险理赔、捏造保险事故、伪造证明材料等多种形式。

针对医疗保险而言，欺诈行为无疑是十分普遍的。

例如：医疗人员为了私利，虚报诊疗费用、开具虚假处方等行为；患者为了骗取保险金，捏造疾病信息或错误使用保险等。

这些保险欺诈现象给社会带来的影响十分显著和严重。

保险欺诈行为的存在，既会使保险公司遭受重大的经济损失，也会扰乱市场秩序。

同时，还会使准确的统计数据受到影响，从而影响政府制定和实施相关政策的科学性和有效性。

因此，对保险欺诈现象的高效检测和预警，对于维护社会公平竞争和市场秩序是至关重要的。

二、基于数据挖掘的医疗保险欺诈检测方法数据挖掘技术是一种处理大量数据，发掘隐含信息的有效手段。

在医疗保险欺诈检测中，数据挖掘技术可以对涉嫌欺诈的数据进行预测、分类和聚类等处理，从而更加准确地发现欺诈者。

1. 数据预处理在数据挖掘的过程中，数据预处理是非常重要的一步。

对于医疗保险欺诈检测而言，数据预处理包括数据清洗、数据融合和数据转换等步骤。

其中，数据清洗的目的是将数据中存在的噪声、异常值和缺失值进行清除或填补。

数据融合是将来自不同渠道的数据进行整合，形成一个完整的数据集。

数据转换是利用某些方法将原始数据转化为适合数据挖掘的形式。

2. 特征选择在欺诈检测中，选择适当的特征是至关重要的。

特征选择可以将原始数据集中的相关信息提取出来，帮助分类器更准确地区分欺诈者。

其中常用的特征选择方法包括信息增益、卡方检验、互信息等。

3. 数据建模数据建模指对数据进行建模处理，将其转换为机器学习算法所需要的形式。

医保欺诈行为的主动发现摘要本文所致力于解决的问题为“摘取可能的医保欺诈记录”，而在解决问题的过程中最大的难点在于数据中有可能混杂着大量的虚假数据，对分析有着较大的影响。

我们对问题进行了全面的分析，将问题化解为三个阶段，化繁为简进行分析。

首先，我们对研究对象进行了分类。

我们查询了多份权威论文，对可选择影响因素进行了查找与筛选，并利用SPSS，对数据进行了整理、选择、分析，得到了年龄与医保消费最为相关的结论。

然后，我们以年龄为自变量，套用样本选择模型、二部模型，并利用MATLAB对数据进行拟合、求解未知系数，并得到了最接近于正常消费的“费用—年龄关系”和“频率-年龄关系”。

以此为基础，我们初步筛选出了可能的医保欺诈数据。

最后，我们参考了“接近死亡效应假说”，进一步建立模型，对得出的结论进行修正，得到最准确的结论。

【1】本文的亮点在于，一是利用统计学知识，对给出的数据进行了一定的整理与筛选，对一部分无效数据进行了舍弃；二是在样本中可能充斥着大量虚假数据的情况下，选择样本选择模型来处理数据，使得结果最接近于真实【2】；三是加入了“接近死亡效应假说”，对于现有的医保欺诈计算模型进行了一定的修正。

目录医保欺诈行为的主动发现 (1)摘要 (1)关键词 (2)问题重述 (2)问题分析 (3)数据处理 (4)一．影响医保消费因素研究 (5)软件应用 (5)模型假设与符号说明 (6)模型求解 (7)结果分析 (8)二．“医保消费—年龄关系”的准确关系及初步结论 (9)模型假设与符号说明 (9)模型求解 (10)模型的优缺点 (13)结果分析 (13)三．模型结果的稳健性检验和模型修正 (14)数据筛选 (15)结果分析 (15)结果分析 (15)参考文献 (18)附录 (19)附录一 (19)附录二 (20)附录三 (20)附录四 (23)关键词医保欺诈，“医保消费—年龄模型”，样本选择模型，接近死亡效应假说，SPSS，MATLAB。

医疗保险存在的问题的数学建模医疗保险是现代社会对于公众健康和医疗照顾的一种保障措施。

但是，不论是在发达国家还是发展中国家，医疗保险都存在着一系列的问题。

为了更好地解决这些问题，需要进行数学建模以寻求最优的解决方案。

一、医疗保险的需求问题在医疗保险中，需要考虑到人们使用医疗保险的需求问题。

医疗保险的需求涉及到人的生命质量，社会公平和利益分配等多个方面。

其中，生命质量的提高是一个长期的目标，而社会公平和利益分配是一个更加紧迫的问题。

为了模拟医疗保险需求的变化，需要研究人口的构成和人口结构的变化趋势。

例如，人口中老年人口的比例日益增加，作为医疗保险使用的主要人群，他们的需求也会随之增加。

此外，由于新兴疾病的不断出现，需求也会不断增长。

因此，在建立医疗保险的数学模型时，需要考虑人口的变化趋势和需求的变化趋势，以制定合理的医疗保险政策。

二、医疗保险的险种问题医疗保险的险种问题也是影响医疗保险效果的重要因素之一。

险种是保险公司针对不同人群设置的不同保障措施。

同样的保险险种，不同人群的保费和保险合同内容也会不同。

例如，在医疗保险中，住院险、门诊险、重疾险等是较为常见的险种。

这些险种覆盖面不同，保费水平不同，购买的保险合同权益也会存在差异。

当然，随着社会对医疗保险需求的不断变化，医疗保险险种也在不断的发展进步。

因此，建立一个完备的数学模型需要涉及到各种不同类型的人群，根据他们的特征来选择相应的医疗保险险种，以制定合理的险种调整政策。

三、医疗保险的赔付问题医疗保险的赔付问题也是一个需要考虑的问题。

医疗保险的赔付是指医院确认后，保险公司向保险人提供的经济补助。

医疗保险的赔付需要遵守一定的规则和标准，以保障医疗保险投保人的权益。

例如，常见的医疗保险赔付有：按比例赔付、按实际支出赔付或者按照医保政策规定赔付等。

不同的赔付方式对保险公司的利益和风险控制也会产生不同的影响。

因此，在建立医疗保险的数学模型时，需要考虑到不同赔付方法的特点，选择最优的赔付方式以及制定合理的赔偿标准。

医疗保险存在的主要问题的数学建模引言：随着人口老龄化趋势和医疗费用不断上升，医疗保险在保障个人和家庭健康方面扮演了重要角色。

然而，医疗保险体系还存在一些主要问题，如风险选择、负担分担不公平、成本螺旋上升等。

为了更好地解决这些问题，我们可以运用数学建模方法分析及预测医疗保险领域存在的主要问题，并提出相应的解决方案。

一、风险选择问题风险选择是指被保险人针对自身健康状态有意或无意地选择适合其利益最大化的医疗保险契约。

这会导致低风险群体购买较低费率计划，从而使高风险群体成为高费率计划的主要选项，最终导致整个市场不公平。

1.1 模型描述我们可以使用评估不同风险组别所需费率的数学模型来定量分析风险选择问题。

首先，收集被保险人的健康数据，并对其进行分类，如年龄、性别、患病史等。

然后，通过数据分析方法，建立被保险人在不同风险组别下的医疗费用预测模型。

最后，在此基础上计算不同风险组别所需的费率，并比较其差异。

1.2 解决方案为了解决风险选择问题，我们可以采取以下几个措施：- 建立统一的风险评估模型，以确保对每个被保险人进行公平而全面的评估。

- 调整费率结构，使高风险群体能够负担得起医疗保险，从而减少他们选择较低费率计划的动机。

- 设立反选补偿基金或重大疾病援助基金，用于帮助高风险群体支付医疗费用。

二、负担分担不公平问题在现有医疗保险体系中存在着负担分担不公平的问题。

这是因为医疗保险缴费金额与个人收入、职业等因素没有充分相关联导致的。

2.1 模型描述数学建模可以帮助我们定量分析和评估负担分担不公平问题。

首先，收集被保险人的个人收入、职业等信息。

然后，建立一个数学模型，以个人收入或职业作为独立变量，医疗保险缴费金额作为因变量。

最后，通过对模型进行参数估计和回归分析，得出医疗保险缴费金额与个人收入、职业之间的关系。

2.2 解决方案为了解决负担分担不公平问题，我们可以考虑以下几个解决方案：- 设立差额补贴机制，对低收入人群给予一定程度的经济支持。

医保欺诈行为的主动发现摘要医疗保险是关系到国计民生和国家发展的重大问题，基金统筹定额标准对医疗保险的发展、完善和社会稳定发展有重要影响。

本文通过一系列科学计算，得出了新的定额标准，并对按参保人年龄结构分类的每一类定点医疗机构下一年度的定额总费用进行预测。

针对问题一，我们建立模型一，计算出人均支付基金总额，利用 excel 画出折线图，并且根据折线图的分布进行不同区间对你曲线进行拟合，利用隶函数，确定出人均支付基金总额与年龄的之间的函数关系，并通过相关性检验，得到了相应的方程。

针对问题二，对数据进行分析之后，建立了聚类分析模型，对 46 个医疗机构进行的分类，运用 SPSS 进行求解，把医疗机构分成了 5 类，分类结果见表五，然后在新的定额标准下，利用 excel 求的每一个医疗机构的总费用，最后用均值表示为每一类医疗机构的下一年的预测费用为：医疗机构下一年总费用第一类医疗机构 6072315 第二类医疗机构 21330.48 第三类医疗机构 9025437 第四类医疗机构 7327655 第五类医疗机构 50665304 一、问题重述近来，为给各县市居民的医保方便，各县市纷纷出台有关社会基本医疗保险普通门诊统筹的相关办法，其中，职工医疗保险、外来劳务人员大病医疗保险、未成年人医疗保险、城乡居民基本医疗保险的参保人全部纳入门诊统筹的范围。

医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。

骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。

下面这些情况都有可能是医保欺诈：单张处方药费特别高，一张卡在一定时间内反复多次拿药等。

请根据附件中的数据，找出可能的欺诈记录。

社会基本医疗保险门诊统筹实行定点医疗。

某市医疗保险定点医疗机构为社区卫生服务机构及镇卫生院。

医疗保险欺诈检测模型研究随着医疗保险制度的进步和完善，越来越多的人开始参加医疗保险，这无疑会带来更多的便利和福利。

然而，美好的事物总是伴随着一些挑战和问题。

其中，医疗保险欺诈就是一个不可忽视的问题。

医疗保险欺诈是指医疗机构、医生和病人为了获取不当利益而在医疗保险费用支付过程中，有意诱导或骗取医疗保险公司的医疗费用支付的行为。

由于医疗保险欺诈已经成为一个全球性的问题，美国各州政府已经开始采取措施，使用数据挖掘技术和人工智能技术来检测和防止医疗保险欺诈的发生。

在医疗保险欺诈检测的过程中，一个有效的检测模型是必不可少的。

在对医疗保险欺诈检测的现有模型进行研究和分析的基础上，可以发现现有的医疗保险欺诈检测模型主要有两种类型，即基于统计分析和基于深度学习。

基于统计分析的医疗保险欺诈检测模型通常通过建立一个统计学模型来分析患者的病历、诊疗记录、医生的开单、费用明细等数据信息，以便识别出有欺诈嫌疑的病例。

常见的统计分析方法有回归分析、聚类分析、卡方检验、贝叶斯网络分析等。

然而，基于统计分析的医疗保险欺诈检测模型存在一定的局限性，例如无法有效地处理大量和复杂的数据、容易被过度拟合等问题。

与基于统计分析的方法不同，基于深度学习的医疗保险欺诈检测模型采用了深度神经网络等算法来处理大量和复杂的数据，通过自动学习和认知来识别医疗保险欺诈病例。

基于深度学习的医疗保险欺诈检测模型通常包括数据预处理、特征提取、模型训练和测试等步骤。

其中，数据预处理主要是对原始数据进行清洗、转换和归一化等处理；特征提取是提取数据中最具区分性的特征，以便让模型能够更好地区分欺诈病例和正常病例；模型训练是使用已标注的数据来训练深度神经网络，并不断优化模型的参数，使其能够更好地适应数据；测试是测试和验证模型的性能和准确率。

总之，在医疗保险欺诈检测模型的研究中，基于深度学习的模型具有更好的检测准确率和鲁棒性，但需要更多的数据和计算资源。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况和需求选择最合适的医疗保险欺诈检测模型。

医保欺诈行为的主动发现摘 要本文从病人和医生两个角度分析可能存在的骗保行为。

从病人的角度分析，病人的医保费用与参保人的年龄、看病次数具有一定的相关联性。

首先建立年龄与医保费用关系模型，模型如下：｛第一个公式是病人的前五个年龄段与医保费用的模型，第二个公式是后五个年龄段与医保费用的模型。

两个R 2非常接近1，拟合程度较好。

根据模型公式计算出拟合后的不同年龄段的医保支付平均费用，然后与原始数据进行配对T-检验，两组数据是否存在显著性差异，经验证不存在显著差异。

因此，由拟合的两个公式算出的费用，再根据病人年龄判断所属的年龄段，如果超过该年龄段的医保支付平均费用，说明该病人可能存在骗保行为。

随后，建立了病人就诊次数模型。

该模型主要通过stata 软件进行编程。

与处方量相关的变量有就诊ID 、病人ID 以及就诊日期三个变量。

并以7天为分界线对病人的看病次数进行统计分析，每次开处方为1张，7天内开处方2张以上的列为可能具有欺诈行为，这又从另一方面反映出医生对同一病人所开出的处方量，有助于推断医生的欺诈行为。

医生欺诈的手段主要有加大开处方量以及增加处方费用上。

由于从病人角度和从医生角度建立的模型相互关联，因此，同一模型可从不同角度说明病人的欺诈行为以及医生的欺诈行为。

首先，病人就诊次数模型可以说明如果对于同一个病人，医生开具的处方量不同，若在7天内对同一个病人的所开的处方量超过2张（包含2张），则该医生有骗保嫌疑。

在单张处方费用模型中，主要涉及的变量有“就诊ID”、“下医嘱医生”以及“费用”，该模型主要通过excel 对涉及的变量数据进行筛选，结果是医生开处方的费用越高，其骗保嫌疑越大。

因此，要结合模型三、四决定医生的骗保行为。

y=87.732e 0.2247X ， R 2=0.9908 （0-49岁） y=93X 2-1242.8X+4434.1， R 2=0.9806 （>50岁）关键词: 医保欺诈T检验主动发现数学模型1 问题的提出医疗保险欺诈，是指公民、法人或者其他组织在参加医疗保险、缴纳医疗保险费、享受医疗保险待遇过程中，故意捏造事实、弄虚作假、隐瞒真实情况等造成医疗保险基金损失的行为。