[發明專利]一種醫保詐騙行為檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 201910054527.5
• 申請日: 2019-01-21
• 公開（公告）號: CN109801175A
• 公開（公告）日: 2019-05-24
• 發明（設計）人: 王紅熳;張東寧;楊放春
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 丁蕓;項京

本發明實施例提供了一種醫保詐騙行為檢測方法和裝置，其中，該方法包括：確定多個待分析醫療賬單數據，待分析醫療賬單數據包括多個評價指標；將多個待分析醫療賬單數據進行劃分得到多個數據子集；針對各個數據子集，確定該數據子集對應的子集權重集；并根據該數據子集對應的子集權重集對該數據子集中包括的待分析醫療賬單數據進行聚類，得到該數據子集對應的聚類成員；確定所有待分析醫療賬單數據構成的全集對應的全集權重集；根據全集權重集對所有聚類成員進行融合；確定進行融合后得到的孤立待分析醫療賬單數據，并將孤立待分析醫療賬單數據作為可疑醫療賬單數據。如此，能夠減輕人工工作量。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別是涉及一種醫保詐騙行為檢測方法和裝置。

背景技術

眾所周知，我國現行的醫療補助力度是非常大的，人民的醫保福利水平也在日益提高，與此同時，一些醫保體系中的問題也日益顯著，其中焦點問題之一就是醫保詐騙行為。

關于醫保詐騙，主要是指公民、法人或者其他組織在參加醫療保險、繳納醫療保險費、享受醫療保險待遇過程中，故意捏造事實、弄虛作假、隱瞞真實情況等造成醫療保險基金損失的行為。

醫保詐騙形成的微觀機制則是由于健康和疾病風險的不確定性以及高度專業化的醫療服務，導致消費者和醫療服務的提供者之間信息的嚴重不對稱。這種信息不對稱使得醫療服務的供給方缺少內在的成本約束機制和激勵機制，產生了誘導性需求，使得醫療費用上漲的趨勢必然得不到有效控制。

針對現有的醫療騙保事件的調研以及實際數據的分析，醫保詐騙行為一般較多地表現以下三個方面：

1)單張單據的價格過高：藥物單據與醫囑不符(得了小病卻開了大量昂貴的藥物)、大量購買相同藥物等行為造成的高價單據。

2)同類型小額帳單出現多次：醫患勾結，將一個完整連續的醫療服務項目拆分成多個服務項目分別進行收費、將騙保額度過大的單據拆成多個小藥方等導致的短時間內反復多次拿藥。

3)冒用他人醫保卡：使用他人的醫保卡來辦理自己的醫療保險業務。

這些年本應作為公民福利項目的醫療保險被濫用，給國家造成的損失巨大，因此通過參保人員在醫院就醫后繳費的單據，發現其騙保行為，進行及時追責與后期預防，避免醫療保險基金的損失，成為了現階段極為重要的問題。

針對這些方面已有對醫保賬單數據處理的多種方式，其中一種方式是通過訓練好的模型對醫保賬單數據進行檢測，以得到醫保賬單數據是否是可疑醫療賬單數據，其中，可疑醫療賬單數據是可能存在醫保詐騙行為的醫療賬單數據。現有這種方式中，訓練模型的過程中，需要人工對大量的樣本醫療賬單數據進行標記，具體地，獲取多個樣本單據，人工對樣本單據進行標記，如標記該樣本單據是可疑醫療賬單數據或者不是可疑醫療賬單數據，然后基于標記后的多個樣本單據訓練用于檢測的模型。可以看出，現有這種方式中，標記過程會消耗過多的人力，人工工作量較大。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種醫保詐騙行為檢測方法和裝置，以減輕人工工作量。具體技術方案如下：

第一方面，本發明實施例提供了一種醫保詐騙行為檢測方法，包括：

確定多個待分析醫療賬單數據，所述待分析醫療賬單數據包括多個評價指標；

將多個待分析醫療賬單數據進行劃分得到多個數據子集；

針對各個數據子集，確定該數據子集對應的子集權重集；并根據該數據子集對應的子集權重集對該數據子集中包括的待分析醫療賬單數據進行聚類，得到該數據子集對應的聚類成員；

確定所有待分析醫療賬單數據構成的全集對應的全集權重集；

根據所述全集權重集對所有聚類成員進行融合，其中，所述所有聚類成員由各個數據子集分別對應的聚類成員組成；