基于改进生成对抗网络的存在骗保行为的患者识别方法

    公开(公告)号:CN113628057B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202110936287.9

    申请日:2021-08-16

    IPC分类号: G06Q40/08 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了基于改进生成对抗网络的存在骗保行为的患者识别方法,包括:获取普通住院与普通门诊类型的发生骗保行为医院的年度医保报销数据;对该医院所有患者住院和门诊数据进行预处理;构建患者训练数据集D1和测试数据集D2;利用训练数据集D1训练改进生成对抗网络模型;利用训练后的改进生成对抗网络模型,输入测试数据集D2,得到异常分值集合,据此挑选异常阈值;利用异常阈值构建分类识别模型;定期更新医院新的结算数据,更新训练集与测试集中的样本。本发明能够在骗保样本较少的情况下训练识别模型,极大缩小了当地医保部门基金监管审查数据的范围,提高工作效率。

    基于改进生成对抗网络的存在骗保行为的患者识别方法

    公开(公告)号:CN113628057A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110936287.9

    申请日:2021-08-16

    IPC分类号: G06Q40/08 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了基于改进生成对抗网络的存在骗保行为的患者识别方法,包括:获取普通住院与普通门诊类型的发生骗保行为医院的年度医保报销数据;对该医院所有患者住院和门诊数据进行预处理;构建患者训练数据集D1和测试数据集D2;利用训练数据集D1训练改进生成对抗网络模型;利用训练后的改进生成对抗网络模型,输入测试数据集D2,得到异常分值集合,据此挑选异常阈值;利用异常阈值构建分类识别模型;定期更新医院新的结算数据,更新训练集与测试集中的样本。本发明能够在骗保样本较少的情况下训练识别模型,极大缩小了当地医保部门基金监管审查数据的范围,提高工作效率。