基于iForest算法的可疑诊疗项目滥用识别研究——以成都医保真实世界数据为例

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目的:识别诊疗过程中可能存在的项目滥用行为,为现场稽核提供数据线索。方法:综合利用统计方法 (标准差法、箱形图分析方法、Z-score分析方法)和大数据挖掘算法(Isolation Forest算法),对成都市主城区基本医疗保险住院业务相关数据进行分析,构建疑似诊疗项目滥用指数。挖掘不同疾病在诊疗过程中可能存在的项目滥用情况,找出可能存在欺诈行为的医疗机构或参保人信息。结果:2018年1月1日至2018年12月31日,主城区住院结算中可疑项目滥用金额占总结算费用的1.4%;呼吸系统疾病的可疑项目滥用金额占
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