申请/专利权人：深圳平安医疗健康科技服务有限公司

申请日：2021-08-31

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN113656652B

主分类号：G06F16/901

分类号：G06F16/901;G06F17/18;G06F16/242

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2022.06.10#专利申请权的转移;2021.12.03#实质审查的生效;2021.11.16#公开

摘要：本发明涉及数字医疗领域，公开了一种医保违规行为的检测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：接收数据获取请求，并根据该请求获取就医信息集；基于就医信息集中的每条就医记录，构建初始二部图网络；基于该网络和Fraudar算法进行可疑群体检测，得到第一可疑群体；将第一可疑群体从该网络中移除，并对移除后的二部图网络进行可疑群体检测，得到第二可疑群体；对第二可疑群体迭代预设次数，得到至少一个第三可疑群体，并计算第一可疑群体、第二可疑群体以及第三可疑群体的并集，得到虚假就医可疑群体，并以此生成医保违规行为的检测结果。本发明基于每条就医记录构建将将群体特征进行量化表达的二部图网络，进而提升医保违规行为检测的准确性。

主权项：1.一种医保违规行为的检测方法，其特征在于，所述医保违规行为的检测方法包括：接收终端发送的初始数据获取请求，并根据所述初始数据获取请求，获取初始就医信息集；基于所述初始就医信息集中每条就医记录，构建多条无向边，并基于每条就医记录中的就医人员编号和问诊科室信息构建多对网络节点，以及将每条无向边连接一对网络节点，得到初始二部图网络；基于所述初始二部图网络和Fraudar算法，进行可疑群体检测，得到第一可疑群体；将所述第一可疑群体从所述初始二部图网络移除，得到二部图网络，并对所述二部图网络进行可疑群体检测，得到第二可疑群体；根据预设的迭代次数，对所述第二可疑群体进行迭代，得到至少一个第三可疑群体，并计算所述第一可疑群体、所述第二可疑群体以及所述第三可疑群体的并集，得到所述初始就医信息集中的虚假就医可疑群体，以及根据所述初始就医信息集中的虚假就医可疑群体，生成医保违规行为的检测报告；所述基于所述初始二部图网络和Fraudar算法，进行可疑群体检测，得到第一可疑群体，包括：计算所述初始二部图网络中每个网络节点的节点可疑度；根据所述初始二部图网络中每个网络节点的节点可疑度，对所述初始二部图网络中的目标网络节点及与所述目标网络节点相连的无向边进行迭代移除，直至所述初始二部图网络的体积为零，得到多个候选二部图网络，其中，所述目标网络节点为所述节点可疑度最大的网络节点；计算每个候选二部图网络对应的全局平均可疑度，并确定全局平均可疑度最大的目标二部图网络；解析所述目标二部图网络的网络节点，得到第一可疑群体。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 医保违规行为的检测方法、装置、设备及存储介质

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