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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新農(nóng)合欺詐識別實(shí)證研究——以定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)欺詐濫用為中心

發(fā)布時(shí)間:2018-12-08 09:17
【摘要】:有效識別新農(nóng)合定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)欺詐濫用行為對新農(nóng)合基金的安全有重大意義。為此,本文旨在構(gòu)建新農(nóng)合欺詐識別指標(biāo)體系,利用主成分分析法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)住院醫(yī)療服務(wù)的欺詐濫用行為識別進(jìn)行實(shí)證研究,并與Logistic回歸模型的性能進(jìn)行比較。研究表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的識別能力,其性能優(yōu)于Logistic回歸模型。因此,將其應(yīng)用于新農(nóng)合管理實(shí)踐將有助于提高醫(yī)療費(fèi)用支付審核的效率和準(zhǔn)確性。
[Abstract]:It is of great significance to identify the fraud and abuse of NCMS medical institutions effectively. Therefore, the purpose of this paper is to construct a new index system of fraud identification for rural cooperative medical institutions. Using principal component analysis (PCA) combined with BP neural network model, this paper makes an empirical study on the identification of fraud and abuse of in-patient medical services in designated medical institutions. The performance of the model is compared with that of Logistic regression model. The research shows that the BP neural network model has a high recognition ability and its performance is better than that of the Logistic regression model. Therefore, it will be helpful to improve the efficiency and accuracy of the audit of medical expenses by applying it to the management practice of NCMS.
【作者單位】: 懷化學(xué)院經(jīng)濟(jì)系;
【基金】:國家社科基金項(xiàng)目“新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理研究”(12BGL091) 教育部人文社科研究規(guī)劃基金一般項(xiàng)目“新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)反欺詐研究”(12YJAZH069) 教育部人文社科研究項(xiàng)目“我國社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐風(fēng)險(xiǎn)管理研究”(13YJC630128) “懷化學(xué)院重點(diǎn)學(xué)科金融學(xué)建設(shè)點(diǎn)”資助項(xiàng)目
【分類號】:TP183;R197.1;F842.684;F323.89

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3 郭N,

本文編號:2368098


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