【摘要】：有效識別新農合定點醫療機構欺詐濫用行為對新農合基金的安全有重大意義。為此,本文旨在構建新農合欺詐識別指標體系,利用主成分分析法結合BP神經網絡模型,對定點醫療機構住院醫療服務的欺詐濫用行為識別進行實證研究,并與Logistic回歸模型的性能進行比較。研究表明,BP神經網絡模型具有較高的識別能力,其性能優于Logistic回歸模型。因此,將其應用于新農合管理實踐將有助于提高醫療費用支付審核的效率和準確性。
[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】： 懷化學院經濟系;
【基金】：國家社科基金項目“新型農村合作醫療保險風險管理研究”(12BGL091) 教育部人文社科研究規劃基金一般項目“新型農村合作醫療保險反欺詐研究”(12YJAZH069) 教育部人文社科研究項目“我國社會醫療保險欺詐風險管理研究”(13YJC630128) “懷化學院重點學科金融學建設點”資助項目
【分類號】：TP183;R197.1;F842.684;F323.89

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3 郭N，

本文編號：2368098