摘要
本发明公开了一种面向医保基金监督的中高风险线索生成方法及系统。所述方法包括以下步骤:对医保业务数据进行预处理,输出清洗后的医保结算数据;利用清洗后的医保结算数据,基于预设的监督规则阈值,确定个体异常指数,输出个体异常卡集合;利用个体异常卡集合结合多维度规则监督与同频卡相似度评分方法挖掘异常卡,得到最终异常卡集合;利用基于密度‑层次聚类算法的自适应风险评估方法对最终异常卡集合进行风险聚类划分,得到不同风险等级的分类阈值,利用所述分类阈值提取中高风险分组作为中高风险线索评估结果,本方案在实现群体异常医保卡精准识别的同时,有效降低了对专家经验的依赖。
技术关键词
高风险
分类阈值
生成方法
线索
层次聚类算法
基金
评分方法
风险评估方法
表达式
加权欧氏距离
指数
指标
熵权法
数据
字段
信息熵
患者
密度
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机器学习模型构建方法
机器学习算法
免疫检查点抑制剂治疗
风险评估工具
梯度提升决策树
干预方法
强化学习算法
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措施
强化学习技术
多尺度特征金字塔
网格生成方法
融合特征
影像
掩膜