[发明专利]医保违规行为的检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种医保违规行为的检测方法，其特征在于，所述医保违规行为的检测方法包括：

接收终端发送的初始数据获取请求，并根据所述初始数据获取请求，获取初始就医信息集；

基于所述初始就医信息集中每条就医记录，构建多条无向边，并基于每条就医记录中的就医人员编号和问诊科室信息构建多对网络节点，以及将每条无向边连接一对网络节点，得到初始二部图网络；

基于所述初始二部图网络和Fraudar算法，进行可疑群体检测，得到第一可疑群体；

将所述第一可疑群体从所述初始二部图网络移除，得到二部图网络，并对所述二部图网络进行可疑群体检测，得到第二可疑群体；

根据预设的迭代次数，对所述第二可疑群体进行迭代，得到至少一个第三可疑群体，并计算所述第一可疑群体、所述第二可疑群体以及所述第三可疑群体的并集，得到所述初始就医信息集中的虚假就医可疑群体，以及根据所述初始就医信息集中的虚假就医可疑群体，生成医保违规行为的检测报告。

2.根据权利要求1所述的医保违规行为的检测方法，其特征在于，所述接收终端发送的初始数据获取请求，并根据所述初始数据获取请求，获取初始就医信息集包括：

接收终端发送的初始数据获取请求，其中，所述初始数据获取请求中包括数据库标识参数和时间片段参数；

根据所述数据库标识参数，调用目标数据库；

基于所述时间片段参数，从所述目标数据库中获取初始就医信息集。

3.根据权利要求2所述的医保违规行为的检测方法，其特征在于，所述基于所述初始二部图网络和Fraudar算法，进行可疑群体检测，得到第一可疑群体包括：

计算所述初始二部图网络中每个网络节点的节点可疑度；

根据所述初始二部图网络中每个网络节点的节点可疑度，对所述初始二部图网络中的目标网络节点及与所述目标网络节点相连的无向边进行迭代移除，直至所述初始二部图网络的体积为零，得到多个候选二部图网络，其中，所述目标网络节点为所述节点可疑度最大的网络节点；

计算每个候选二部图网络对应的全局平均可疑度，并确定全局平均可疑度最大的目标二部图网络；

解析所述目标二部图网络的网络节点，得到第一可疑群体。

4.根据权利要求3中所述的医保违规行为的检测方法，其特征在于，在所述计算所述初始二部图网络中每个网络节点的节点可疑度之后，在所述根据所述初始二部图网络中每个网络节点的节点可疑度，对所述初始二部图网络中的目标网络节点及与所述目标网络节点相连的无向边进行迭代移除，直至所述初始二部图网络的体积为零，得到多个候选二部图网络之前还包括：

基于所述初始二部图网络中每个网络节点的节点可疑度大小，将所述初始二部图网络以优先树结构进行存储。

5.根据权利要求4所述的医保违规行为的检测方法，其特征在于，所述计算所述初始二部图网络中每个网络节点的节点可疑度包括：

确定所述初始二部图网络中每个网络节点所连接的无向边，并计算每个网络节点所连接的无向边的边可疑度；

计算每个网络节点所连接的无向边的边可疑度之和，得到每个网络节点的节点可疑度。

6.根据权利要求5所述的医保违规行为的检测方法，其特征在于，所述计算每个候选二部图网络对应的全局平均可疑度，并确定全局平均可疑度最大的目标二部图网络还包括：

计算每个候选二部图网络中网络节点的节点可疑度之和，得到每个候选二部图网络的全局可疑度，并统计每个候选二部图网络中网络节点的总数目；

根据每个候选二部图网络的全局可疑度和每个候选二部图网络中网络节点的总数，计算每个候选二部图网络对应的全局平均可疑度，并确定全局平均可疑度最大的目标二部图网络。