[发明专利]医疗保险群体欺诈监测方法、系统及存储介质

说明书

本发明提供一种医疗保险群体欺诈监测方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，生成患者的分析数据集；步骤S2，计算患者间的相似度；步骤S3，挖掘互为高度相似的极大群体；步骤S4，根据群体成员的就诊明细人工审查并判断可疑群体。本发明还提出一种医疗保险群体欺诈监测系统，包括：存储器，存储有计算机程序；处理器，用于运行所述计算机程序，所述计算机程序运行时执行如上文中除了步骤S4之外的方法的步骤。本发明便于精准高效的识别出存在医疗保险基金欺诈违法违规行为的异常群体。

技术领域

本发明涉及医疗保险基金反欺诈领域，尤其是一种医疗保险群体欺诈监测方法及系统。

背景技术

目前，我国医保反欺诈领域的应用系统主要是通过总结实际业务中已发生的欺诈案件建立规则库，随着时间的推移，欺诈行为的模式越来越复杂多样，固化的规则库很难再去识别新的欺诈行为。且由专家定义的欺诈检测规则来圈定疑似欺诈行为，规则中阈值、权重的选择非常困难，而且治疗中诊断治疗专业性强、欺诈行为相对隐蔽，按照规则一刀切的欺诈检测方式也存在一定的不合理性使得准确率极低。

现实中，由于欺诈行为的隐蔽性、行为主体的复杂性，欺诈案件的高发性、多样性，以及医保部门反欺诈能力的局限性，都使得对欺诈行为的直观判断是非常困难的，直接筛选欺诈行为案件更是难上加难。但是从大数据的背景来说，任何主体的欺诈行为都必然记录在医保数据当中，医保领域内的数据管理系统中记录着每一个行为人的医疗机构的数据，因此可以借助专业的数据分析技术从就诊行为中找寻潜在的医保欺诈行为规律，形成模式进行预判，用于医疗服务行为检测，发现欺诈行为的存在，避免医疗保险基金的损失。

总体来说，医保欺诈行为监测具有非常重要的作用和意义，利用大数据挖掘算法，挖掘数据背后隐藏的规律，通过构建医疗欺诈行为智能监测模型的方式，精准识别出存在医疗保险基金欺诈违法违规行为的群组，以实现：

(1)查出医疗保险基金的不正当使用，减少医疗保险基金无意义的浪费。

(2)有针对有范围的缩小嫌疑欺诈行为，提高工作效率。

(3)找寻业务规则以外的潜在隐蔽的欺诈行为。

在利益的驱动下，骗保欺诈案件高频发生，以前仅是参保人的个人违规行为也逐渐发展成当下有组织的群体欺诈的违法行为。在当前的医保欺诈中，群体欺诈往往涉及的医保基金数额巨大，例如违法组织通过收购众多参保人的医保卡，由个人前往医院代为就医，频繁购买医保统筹范围内的药品。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种医疗保险群体欺诈监测方法及系统，实现医保基金监测从人工抽单审核向大数据全方位、全流程智能监控的转变，便于精准高效的识别出存在医疗保险基金欺诈违法违规行为的异常群体。

第一方面，本发明实施例提出一种医疗保险群体欺诈监测方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，生成患者的分析数据集；

步骤S2，计算患者间的相似度；

步骤S3，挖掘互为高度相似的极大群体。

进一步地，该方法中，

用P＝{p₁，p₂，...，p_m}表示就诊患者的集合，用G＝{g₁，g₂，...，g_n}表示就诊行为相似的群体；且G中任意两个患者个体g_i、g_j就诊行为高度相以；

就诊行为是指一个患者在一次就医时产生的活动；患者p在某时间t、某地点s就医的行为b，记录为b＝(p，t，s)；地点s包括医生或科室或医院；