《医保欺诈的识别》由会员分享，可在线阅读，更多相关《医保欺诈的识别（285页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、2014 高教社杯全国大学生数学建模竞赛高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承承 诺诺 书书 我们仔细阅读了全国大学生数学建模竞赛章程和全国大学生数学建模竞赛参 赛规则（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站 下载）。 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
2、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。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展 示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从 A/B/C/D 中选择一项填写）： A 我们的报名参赛队号为（8 位数字组成的编号）： 14 所属学校（请填写完整的全名）： 延安大学西安创新学院 参赛队员 (打印并签名) ：1. 蒋伟 2. 李政璞 3. 涂冲 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： （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
3、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： 年 月 日 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 20142014 高教社杯全国大学生数学建模竞赛高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编编 号号 专专 用用 页页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： 医保欺诈行为的主动发现医保欺诈行为的主动发现 摘要摘要 医疗保险欺诈是指人为造成医疗保险基金损失的行为。本文针对我国医保 欺诈逐年递增的现
4、状，围绕医保欺诈的识别而展开讨论。首先，对附件中大量 数据中的无关数据进行筛选剔除，得到有效可用的数据。然后，运用 Excel 表 格对这些数据进行排序、筛选、分类汇总等方式整理提炼出与欺诈行为相关的 数据。 本文将问题分为四歩，第一步，本文利用数学软件 matlab 将 excel 初 步整理过的数据进行比较重复运算，建立了两种比较重复的算法。分别对应着 两种骗保行为识别的判断方法。第二步，利用在数据范围中出现的频度来作为 评判量度的标准，以此标准利用 excel 表格进一步识别判断得出可能的欺诈记 录。第三步利用数据透视表对多张表单中的大量数据进一步联系对应，筛选提 炼出病人 ID 号、医
5、嘱日期号、账单号并计数账单次数即看病次数。得出针对反 复多次使用医保卡的诈骗记录。 最后，本文对解决方案进行了评价，并且提出方案的改进方向。 关键词：关键词：医疗保险 诈骗识别 数据透视表 1 一、问题的提出一、问题的提出 医疗保险是为补偿疾病所带来的医疗费用的一种保险。医疗保险欺诈，是 指个人或者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。问题是如何从病人的
6、资料、病人费用明细表、医嘱表、医嘱子类、 核算分类与患者类别之间相关联的数据中找出骗保的行为以及可能的欺诈记录。 二、问题的分析二、问题的分析 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。因此寻找一种行之有效的欺诈识别尤为 重要。 问题要求通过数据来找出可能的骗保欺诈记录。本文可以依据骗保的手段与骗 保的情况从数据中找出可能的骗保记录。首先，根据骗保的手段及骗保的行为 可以得出通常的四种骗保行为。一、
7、骗保人持他人的医保卡去配药。二、骗保 人从不同的医院和不同的医生处重复配药。三、骗保人的单张处方药的费用特 别高。四、骗保人使用一张医保卡在一段时间内反复多次配药。可以根据上述 四种从病人的资料、病人费用明细表、医嘱表、医嘱子类、核算分类与患者类 别之间相关联的数据中找出骗保的行为以及可能的欺诈记录。 在本题中，数据量巨大，本文需要借助数学软件 matlab 进行计算。首先， 将表中数据的无关项进行剔除，进行第一步数据整理。然后，将表与表之间的 相关数据联系整理比较，将整理所得数据运用数学软件 matlab 进行计算输出， 得到可能存在欺诈的数据。 最后对模型进行检验，对模型进行分析和改进。
8、三、模型的假设三、模型的假设 2 （1）由于骗保的手段及骗保的现象情况纷繁复杂且不定，本文假设骗保人 只采用通常的四种骗保行为。即：一、骗保人持他人的医保卡去配药。二、骗 保人从不同的医院和不同的医生处重复配药。三、骗保人的单张处方药的费用 特别高。四、骗保人使用一张医保卡在一段时间内反复多次配药。 （2）从原题所提供的附件数据中，有许多数据列中没有数据，还有些数据 列中存在负数值，可以将这些数据列忽略。 （3） 医保欺诈只是患者单方面行为，不存在医患合谋和医疗机构“引至 欺诈”情况； 四、模型建设四、模型建设 根据骗保的手段及骗保的行为本文可以得出通常的四种骗保行为。一、骗 保人持他人的医保
9、卡去配药。二、骗保人从不同的医院和不同的医生处重复配 药。三、骗保人的单张处方药的费用特别高。四、骗保人使用一张医保卡在一 段时间内反复多次配药。本文可以根据上述四种从病人的资料、病人费用明细 表、医嘱表、医嘱子类、核算分类与患者类别之间相关联的数据中找出骗保的 行为以及可能的欺诈记录。本文将问题也分为四种来解决。 4.14.1 问题一的求解问题一的求解 针对骗保行为一，本文比较病人资料中病人ID号与医保手册号是否一一对 应。如果一个医保手册号对应多个病人ID号，或者一个病人ID号对应多个医保 手册号，则表明骗保人使用他人的医保卡骗保。本文使用数学软件matlab来进 行重复比较运算。首先，比
10、较病人ID号是否有重复，如有重复，则表明病人资 料中有可能存在一个病人有多个医保手册的情况，即为可能骗保记录。 先对附件中病人资料表格中病人ID号、医保手册号这两列数据进行升序排 序，得到初步整理的数据中，医保手册号有大量为值为1的数据，本文保守忽略 这些数据，将剩余数据作为初步整理的数据。然后利用程序设计中的循环结构 和分支选择结构设计重复比较算法（见附录中算法1.1）。将升序排序的一列数 据中前一行数据与后一行数据进行比较，如果比较结果相等，则输出数据。不 然，就继续进行循环。运用数学软件matlab依次带入病人ID号与医保手册号这 两列数据，运行算法得出结果：未有病人ID号重复，但有医保
11、手册号重复的数 据。结果表明了存在多人共用一张医保手册的可能欺诈记录。见表1.1。 表 1.1 医保手册号重复的记录 医保手册号 重复次数 医保手册号 重复次数 医保手册号 重复次数 1331247250093000426194440762 1357441250100023026194700772 3 1592113250100507526196256572 1648629250100565726198146842 1716361250100601026198851472 2006854250103357026207056842 2336488250103405326209830322 267
12、5243250104261726209848162 2762350250107741526219046732 2897151250116374726219868402 3070484260011504826221820192 3122957260022679526222430592 3254029260046915726226650102 3320427260049730926227379382 6039417260050223436227790873 6051857260050223436227790873 7035053260060258026229683802 1046102292600
13、92248126230675252 500138134260094231826231295342 500432632260095762426231837722 500464864260096098526241013502 500466505260104360226244038882 500483842260129748526244555602 500483935260135865826246262042 500499578260145744026251134242 500523912260392037026252016362 500537510260396477426252939372 500
14、585860260398576126257817912 500585964260430546726259732212 500589613260434188126275596192 500625202260435882026281829612 500629557260446436526288774092 500630807260464258826295455762 500631002260487183926295548702 500632428260502819726296254202 500633082260514465526298710442 500644034260519865626299
15、115792 500719225260528547826305172622 500729634260534042926306315892 500734195260537561026313195882 500746562260546344426319128322 4 500750095260561553526324688242 500762757260587253326330150872 500831053260599876426341166432 500878934260603007826357977282 500881364260622874526360327442 500930004260
16、644047526142174342 501000230260655600526146986562 501005075260663240926149299982 501005657260669628726149768572 501006010260717546926150093802 501033570260758717426150360942 501034053260774280026150907172 501042617260817670626150909002 501077415260830238726154601022 501163747260850878626155754822 600115048260872884926161982982 600226795260910698726167289822 600
