数学建模医保欺诈模型的主动发现【参考】.docVIP

全国大学生数学建模竞赛 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):： 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 摘要提出了一种基于BP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 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。有了这些欺诈因子和自费患者以及共用医保卡患者的消费记录我们建立了Logistic二元回归模型，来评估各个欺诈因子对欺诈的可能性大小的影响进而剔除了对欺诈BP神经进行训练，并且用训练后的网络对医保病人进行了欺诈识别。最终我们认为输出结果为 关键词 医保欺诈 Logistic二元回归问题重述 医疗保险是为解决公民或劳动者因为疾病和非因公负伤，丧失劳动能力后的治疗费用及服务，给予物质帮助的一种社会保险制度。医疗保险欺诈行为是指违反医疗保险管理法规和政策，采用虚构事实、隐瞒真相以及其他方法，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：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，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。我国自城镇职工医疗保险和新农村合作医疗制度实施以来，欺骗医保基金的案件不断发生，事实上，医疗保险欺诈在许多国家每年都有数亿美元的损失，对医保基金安全构成了重大的威胁，妨碍了各国医保政策的实施，因此医疗保险欺诈已成为各国非常重视的社会问题利用数学建模的方法医疗保险欺诈行为建立相应的数学模型可为发现医疗保险欺诈问题提供科学有力的依据 1.2 问题描述 问题分析 BP神经网络是一种按误差你传播算法训练的。 目前BP神经网络已在国内外相关经济研究领域得到广泛应用，在国内的证券、银行等相关领域已有学者开始运用BP网络进行研究，叶明华将该方法运用到机动车保险欺诈的研究当中，并且尝试了统计回归与神经网络的融合，证实了神经网络运用于保险欺诈的识别是可行的，并且通过回归分析精炼后的识别因子能够使神经网络具有更好的识别效果。 在这个问题中，数据量巨大，同时自费患者和欺诈患者（共用医保卡）提供了大量的样本，而这些样本恰好可以用于BP神经网络的训练Logistic二元回归分析筛选出影响显著的欺诈因子，将定量与定性相结合，使结果更准确。因此，对于这个问题，运用层次分析法和Logistic二元回归分析相结合的方法进行医保欺诈的识别。 模型假设 1.自费病人无医保欺诈嫌疑 3.忽略这个月内极少数病人转科室治疗的情况4.这个月当地没有地震 模型的建立与求解 预处理数据 根据附录表格Excel和Access的数据处理函数提取出包括病人科室病人所在科室的平均 表 欺诈因子汇总表 病人科室 各科室平均消费额 当月拿药频次 当月总费用 年龄 性别 363050 152 204 2220.05 29 1 627690 187 324 3160.25 52 1 168799 152 206 1018.29 46 2 178614 203 170.467056 9 7510.24 96 2 264972 187 325 1314.26 29 2 199056 187 326 1255.12 46 2 524738 152 203 721.5