文献类型：期刊文章

作　　者：刘江[1,2] 潘杰[1,2] 吴奎[1,2] 刘一彬[1,2] 吴刚[1,2] 蔡江瑶[1,2]

LIU Jiang;PAN Jie;WU Kui;LIU Yibin;WU Gang;CAI Jiangyao(West China School of Public Health,Sichuan University,Chengdu 610000,Sichuan Province,China;Chengdu Human Resources and Social Security Bureau,Chengdu 610000,Sichuan Province,China)

机构地区：[1]四川大学华西公共卫生学院,成都610000 [2]成都市人力资源和社会保障局,成都610000

出　　处：《预防医学情报杂志》

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：11

起止页码：1446-1451

语　　种：中文

收录情况：CAS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的分析门诊特殊疾病就诊结算数据,找出患者的异常就医行为,为医保欺诈检测提供数据支撑。方法运用大数据挖掘算法—FP-growth算法,挖掘出频繁在相同时间和相同医院看病并发生过同时转院的异常就医行为,从中找出可能存在欺诈行为的医疗机构和参保人信息。结果在2016-01-01/2017-06-30共1 771 081条门诊特殊疾病结算数据中发现49例异常就诊记录,涉及30多家基层医院,Ⅱ型糖尿病和原发性高血压2个病种,最终查实违规异常就诊记录16例,追回金额45 406元,剩余5例未反馈结果,28例为正常。结论门特患者异常就医存在于基层医院和常见病种,大数据技术可以精准高效地查找分析异常就医信息,提高医保基金的监管能力。

关 键 词：门特患者  异常就医行为检测  FP-GROWTH算法

分 类 号：R197.3]