劉 崇,祝錫永

(浙江理工大學 經(jīng)濟管理學院,杭州 310018)

我國醫(yī)療保險制度經(jīng)過幾十年的建設(shè)和改革,覆蓋人員總數(shù)已經(jīng)超過了13億.然而自城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險和新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度實施以來,騙取醫(yī)保基金的行為不斷出現(xiàn).醫(yī)保欺詐是欺詐相關(guān)人員通過參保或虛構(gòu)、夸大保險傷害等方法騙取保險賠償,具有故意和有目的性、侵犯他人利益、嚴重的社會危害性等特征.常見的欺詐手段有就醫(yī)資格作假、病因作假、票據(jù)作假、處方作假、醫(yī)療文書作假等.醫(yī)保欺詐已對醫(yī)?；鸢踩珮?gòu)成了重大的威脅,嚴重妨礙了我國醫(yī)療保險政策的長期可持續(xù)發(fā)展.

由于醫(yī)保欺詐中行為主體的復雜性和實施手段的隱蔽性,使得欺詐行為很難通過直觀判斷發(fā)現(xiàn).但醫(yī)保數(shù)據(jù)客觀反映了參保人的行為,對海量的醫(yī)療結(jié)算信息進行數(shù)據(jù)分析,尋找醫(yī)保欺詐潛在的行為規(guī)律,識別其中的欺詐行為,能有效避免醫(yī)?；饟p失.舊有的基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的分析工具已經(jīng)無法有效地違規(guī)數(shù)據(jù)進行識別,而數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)的發(fā)展為醫(yī)療保險欺詐識別提供了新的方法和途徑.運用數(shù)據(jù)挖掘和人工智能方法從海量的醫(yī)保數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的違規(guī)信息,是醫(yī)保欺詐問題識別的重要研究方向.

1 研究現(xiàn)狀

保險欺詐識別的研究根據(jù)方法和工具大致可以劃分為三個階段：

第一個階段對保險欺詐識別的研究方法以統(tǒng)計回歸為主,核心是建立回歸分析模型以查找關(guān)于欺詐問題的關(guān)鍵指標,并賦予相應的權(quán)重,以此實現(xiàn)對保險欺詐的識別與審核.該階段多采用二元離散選擇模型作為進行欺詐識別：Artis,Ayuso和Guillen[1]采用logit離散模型對西班牙機動車保險索賠數(shù)據(jù)進行欺詐分析,并針對數(shù)據(jù)值缺失的情況建立了改進的AAG模型統(tǒng)計,得到眾多業(yè)界同行的認可.除了離散模型,Brockett,Derring[2]采用對比思想建立了PRIDIT模型,用以研究欺詐概率;Pinquet[3]設(shè)計了消除偏差的兩方程模型,對比單方程模型,該模型較好的消除了理賠樣本選擇偏差對審計結(jié)果的影響.國內(nèi)相關(guān)的實證研究文獻較少,葉明華[4,5]采用logit模型建立欺詐識別的指標體系,借助平安保險的機動車索賠數(shù)據(jù)進行實證研究.

第二階段是運用數(shù)據(jù)挖掘理論對保險欺詐進行研究.Viveros[6]使用關(guān)聯(lián)規(guī)則和神經(jīng)元分割對醫(yī)療保險數(shù)據(jù)進行分析,用以發(fā)現(xiàn)未知行為模式;Chiu[7]用改進的Apriori算法構(gòu)建了欺詐識別模型,可以識別特定醫(yī)療服務中的疑似欺詐數(shù)據(jù);何俊華[8]基于垂直數(shù)據(jù)格式的頻繁模式發(fā)掘,設(shè)計了CBM和MaxCBM算法用于檢測騙保行為;陳亞琳[9]采用聚類分析和分類決策樹算法建立預測模型,用于識別某位病人在一段時間內(nèi)是否存在保險欺詐行為;唐暻宜[10]將主成分分析引入聚類分析,結(jié)合兩種方法對醫(yī)保數(shù)據(jù)進行綜合評價.

第三階段是人工智能技術(shù)階段.人工智能技術(shù)的引入使得保險欺詐識別的研究取得重要突破,尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應用.澳大利亞醫(yī)療保險委員會的Hubick[11]首次在保險欺詐識別中應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為后來者提供了新的研究思路;Hawkins等[12]用改進的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善了保險欺詐的識別精度;Lious等[13]用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸合分類樹對臺灣健康保險系統(tǒng)中數(shù)據(jù)進行實證研究,實證表明3種方法在保險欺詐的識別中都有不錯的表現(xiàn),其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識別能力最優(yōu);Maes[14]等分別采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行欺詐識別,其中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)識別更為精準.

綜上所述,早期關(guān)于保險欺詐的研究集中在統(tǒng)計回歸方法的應用上,能在特征明顯的數(shù)據(jù)上取得不錯的識別效果.但隨著欺詐手段的復雜化、多樣化、隱蔽化,用該方法很難達成預期的識別效果,尤其是基于單因子的識別方法局限更為明顯.數(shù)據(jù)發(fā)掘的方法應用上,利用孤立點方法挖掘異常數(shù)據(jù)等方法為欺詐識別提供了有效的途徑,但數(shù)據(jù)挖掘方法是基于大量的原始資料的收集與分析,從中提煉出有價值的信息,在數(shù)據(jù)體量和分析成本上要求較高.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法因具備自我調(diào)節(jié)能力,使得模型更夠適應新的數(shù)據(jù)和欺詐手段,在保險欺詐識別上取得較為廣泛的應用,具有不錯的借鑒意義,但模型的訓練受數(shù)據(jù)樣本選擇影響較大,若樣本訓練不當,難以達到預期效果.

考慮現(xiàn)實因素,國外保險行業(yè)信息化、商業(yè)化程度較高,較多研究成果已經(jīng)取得了不錯的應用.而國內(nèi),大部分醫(yī)院雖已實現(xiàn)信息化建設(shè),但是彼此數(shù)據(jù)是獨立的,并未打通;各省市醫(yī)保信息也彼此獨立、互不聯(lián)網(wǎng);商業(yè)化保險的發(fā)展也存在不足.又出于個人信息隱私和商業(yè)機密保護的考慮,實際可獲得的研究樣本有限,這一系列因素制約了國內(nèi)關(guān)于醫(yī)保欺詐實證研究的發(fā)展.此外,國內(nèi)外醫(yī)療保障制度和社會經(jīng)濟環(huán)境也存在差異,因此不能完全照搬國外的方法.針對我國醫(yī)療保險的現(xiàn)狀,克服實證方法的缺乏和數(shù)據(jù)的限制,構(gòu)建一個穩(wěn)定的欺詐識別模型對我國醫(yī)療保險事業(yè)健康發(fā)展有積極意義.

2 算法選擇

本研究的主要目的是通過模型來識別用戶是否存在欺詐行為,被解釋變量是一個布爾形變量,本研究期望建立一個有監(jiān)督的二分類模型用于欺詐識別.

醫(yī)保欺詐涉及騙保人的心理、技術(shù)手段等眾多因素及其相互作用,具有高度非線性的特征.這使得傳統(tǒng)的利用指標加權(quán)重的傳統(tǒng)分析方法如主成分分析、因子分析等很難獲得較好的識別效果.而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自適應性、自組織上表現(xiàn)突出,具備良好的學習、容錯及抗干擾能力,自變量可以是連續(xù)的,也可以是離散的,可以識別復雜變量間的非線性關(guān)系,因此選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行醫(yī)保欺詐識別具備可行性.

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照逆向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成.正向傳播的過程中,輸入樣本從輸入層傳入,經(jīng)過多層隱層處理后,傳向輸出層.其中每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只受相連的上一層神經(jīng)元狀態(tài)影響.若網(wǎng)絡(luò)的實際輸出和期望輸出不符,則再進行誤差的反向傳播.反向傳播過程中,誤差信號按照原路逆向傳播,在傳至隱層時,對隱層各個神經(jīng)元的權(quán)值進行修正,使得最后的誤差達到最小.

但考慮到基于經(jīng)驗分析選擇的欺詐因子存在主觀性,在實際中可能不是判斷欺詐與否的顯著因素.通過Logistic回歸分析先行檢驗欺詐因子的有效性,精煉解釋變量以減少噪聲的干擾,或可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的精準度.因此,本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Logistic回歸分析方法的互補性和相互糾錯性,使之有效融合,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Logistic回歸分析結(jié)合的醫(yī)療保險欺詐識別方法.經(jīng)驗證,該方法能有效的識別醫(yī)療保險欺詐數(shù)據(jù),且結(jié)合回歸模型剔除弱因子在一定程度上可以提升BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精確度.

3 模型的搭建

3.1 欺詐因子確定

本文數(shù)據(jù)來源自深圳市南山、蛇口、西麗三家醫(yī)院信息系統(tǒng)采集的病人和費用核算信息,數(shù)據(jù)集中包含索賠人信息、索賠信息、治療情況,例如身份證號、醫(yī)療手冊號、性別、購藥單價、總價、醫(yī)囑類及醫(yī)囑子類等.

首先將性別作為醫(yī)保欺詐識別的考慮因素.有統(tǒng)計資料顯示保險公司的欺詐案件中,性別比存在較大差異：性別導致不同的風險傾向,男性冒險意愿強于女性.此外,年齡的不用往往也影響欺詐概率,不同年齡層次的人在面對社會壓力和疾病發(fā)生概率上都有差異,因此將年齡也納入欺詐識別的考慮因素之一.

再對比研究數(shù)據(jù)和欺詐方法,可以發(fā)現(xiàn)醫(yī)保欺詐行為反映在數(shù)據(jù)上有以下幾個明顯特征：不滿足醫(yī)療保險號與身份證的唯一識別、單張?zhí)幏劫M用特別高、同一病人買藥頻率過高、在不同醫(yī)院和醫(yī)生處重復配藥.因此,可以考慮將買藥頻率、買藥總花費、買藥總數(shù)量、醫(yī)囑項作為欺詐因子.

在某些情況下,科室可以通過與參保人串謀偽造病歷和票據(jù),以騙取醫(yī)?；?因此可將科室作為欺詐與否判斷的參考因素.因研究數(shù)據(jù)涉及科室相關(guān)數(shù)據(jù)有下囑科室、執(zhí)行科室、病人科室三項,在此都納入欺詐因子的考慮中.

基于以上幾點,本研究設(shè)定了9個欺詐因子作為欺詐指標,并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行判定其設(shè)定的合理性,9個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入因子分別為性別、年齡、買藥品頻率、買藥總花費、買藥總數(shù)量、下囑科室、執(zhí)行科室、病人科室和醫(yī)囑重復因子.其中,性別可用0和1表示;年齡可以做分段量化處理;買藥頻率、花費和數(shù)量可以原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到;科室字段可用科室ID代替;因同一個病人可以對應多個醫(yī)囑項,故醫(yī)囑項不能直接作為輸入因子,可用醫(yī)囑重復因子替代表示,計算公式為：醫(yī)囑重復因子=醫(yī)囑項總數(shù)/醫(yī)囑種類數(shù),當該因子越小時,表示該病人的相對重復率也高,涉嫌醫(yī)保欺詐的可能性也越高.

經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理,用統(tǒng)計學的方法建立識別模型.對于欺詐數(shù)據(jù)和非欺詐數(shù)據(jù),可以分別賦予期望1和0.以此將總體樣本劃分為欺詐樣本數(shù)據(jù)(Y類)和正常樣本數(shù)據(jù)(N類).

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

對于一般的模式識別問題,三層網(wǎng)絡(luò)即可很好的達成識別問題任務.本研究選取一層隱含層,即采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行欺詐識別.隱層節(jié)點根據(jù)經(jīng)驗公式：n2=2×n1+1(ni是第i層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)),確定數(shù)量為19個[15].

最后的網(wǎng)絡(luò)輸出層是由是否欺詐(0和1)組成的一維矩陣,0代表沒有欺詐,1代表欺詐.值越高,表明該記錄欺詐可能性越高.最終建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖1所示.

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測試

從初步篩選階段所劃分的欺詐類和疑似欺詐類中分別隨機抽取2000個樣本組合作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練樣本,并分別賦予期望值0和1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算采用matlab軟件.在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立中,隱含層采用正切函數(shù)“tansig”作為激活函數(shù),輸出層采用對數(shù)函數(shù)“l(fā)ogsig”作為激活函數(shù),以保證最后的輸出結(jié)果值域在0到1范圍內(nèi).考慮到LM算法在穩(wěn)定性等方面表現(xiàn)優(yōu)良,本文采用LM算法的trainlm函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進行訓練.設(shè)定最大循環(huán)次數(shù)5000次,目標誤差0.001,最小梯度1e-20.

對訓練樣本數(shù)據(jù)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖2所示.

圖2 Matlab構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

樣本的訓練經(jīng)過86次迭代,用未加入噪聲的訓練樣本檢測BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將輸出的結(jié)果與未加入噪聲的訓練樣本進行匹配.經(jīng)程序運行檢驗,訓練樣本數(shù)據(jù)的識別準確率達 93%.

通過圖3可以直觀的發(fā)現(xiàn),期望輸出的‘o’與檢測時的實際輸出‘*’基本吻合,而只有極少數(shù)的點出現(xiàn)了誤判,從而說明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是可靠的.

3.4 模型的改進

本研究初步選用了9個欺詐因子作為模型的輸入(如表1所示),但是其中各因子對結(jié)果的影響程度是不用的,通過引入Logistic回歸分析剔除一些影響較弱的因子.若用p來表示欺詐事件發(fā)生的概率,同時將p看做自變量x的函數(shù),則因子變量和自變量識別因子的關(guān)系保持傳統(tǒng)回歸模式.

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)欺詐預測結(jié)果

表1 9個欺詐因子

本文用SPSS Statistics 22對輸入因子進行Logistic回歸分析,提取其中的顯著因子,分析結(jié)果如表2.

分析可得,總的預測準確率為94.1%,其中,買藥總花費和買藥頻率作為主要影響因子,醫(yī)囑重復因子、年齡、買藥總數(shù)是次要影響因子,而下囑科室、病人科室、執(zhí)行科室以及性別幾乎對模型無影響,可以作為無效因子剔除,從而提高輸出結(jié)果的準確度.

表2 Logistic回歸分析結(jié)果

此外,上文研究是用欺詐數(shù)據(jù)Y和正常數(shù)據(jù)N共同訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).但是考慮到樣本數(shù)據(jù)的稀缺,以及實際情況下,醫(yī)保欺詐數(shù)據(jù)在海量數(shù)據(jù)中只占很小的比重,因此本文采用一個新的角度,只用正常數(shù)據(jù)N來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個很重要的特性：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模擬任何連續(xù)曲線.因此,如果只用正常數(shù)據(jù)來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模型預期將穩(wěn)定的輸出0.模型訓練好后,用待測的數(shù)據(jù)輸入,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會輸出趨近于0的數(shù)據(jù).如果輸入的是符合常規(guī)情況的數(shù)據(jù),則輸出的結(jié)果與期望值0的誤差會小于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習時的誤差,若輸入的是疑似欺詐的數(shù)據(jù),則輸出結(jié)果與期望值0的誤差會成倍增加.這種方式可以很好的解決大部分數(shù)據(jù)不存在欺詐的問題,同時也降低了復雜度.

用正常數(shù)據(jù)作為訓練樣本、經(jīng)過回歸分析剔除弱因子后剩余的5個因子作為輸入因子按照上文步驟重新訓練網(wǎng)絡(luò),設(shè)定目標誤差為0.001.表3是將測試數(shù)據(jù)輸入訓練后的網(wǎng)絡(luò)模型得到的計算結(jié)果.

表3 測試數(shù)據(jù)計算結(jié)果表

由表3可見,大部分的數(shù)據(jù)的實際輸出誤差小于0.001,表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好的模擬正常情況下的醫(yī)保消費.其中,ID為680538、484621、190777的病人的誤差絕對值超過了0.001,其中ID為680538的病人誤差絕對值最大,對這幾項數(shù)據(jù)進行進一步審核,發(fā)現(xiàn)符合醫(yī)保欺詐特征,可見該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一些明顯的醫(yī)保欺詐具有較好的識別性.

只用正常數(shù)據(jù)訓練網(wǎng)絡(luò)的方法對于醫(yī)保欺詐的識別有重要參考價值.尤其是在欺詐識別應用初建,對欺詐數(shù)據(jù)樣本積累不足的情況下.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算結(jié)果受數(shù)據(jù)樣本選取的影響較大,若訓練樣本選取不當,可能很難達到預期效果.因此,若欺詐樣本積累不足,用傳統(tǒng)方法訓練網(wǎng)絡(luò)最終的識別效果可能不佳.本文方法適合在醫(yī)保欺詐識別工作開展的初期,加快對欺詐數(shù)據(jù)的篩選工作,可以大幅降低人工審核篩選樣本的工作.待欺詐樣本累計一定程度后,可以考慮選擇用常規(guī)的欺詐和非欺詐樣本訓練網(wǎng)絡(luò)或其他更優(yōu)方法進行欺詐識別.

4 結(jié)語

本文對比眾多保險欺詐識別的研究,采用Logistic回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式構(gòu)建模型,并只用正常數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬函數(shù)曲線的方式來進行醫(yī)療保險欺詐的識別.該方法剔除了對欺詐識別弱影響的因子,解決了欺詐數(shù)據(jù)稀缺對模型訓練的影響.實證表明,該模型具有較高的準確性,應用該方法進行醫(yī)保欺詐識別是可行的.

但研究中還存在一些不足.模型的影響因子還不夠健全,從而影響模型的識別效果.此外數(shù)據(jù)來源的有限性也導致模型泛化能力欠佳.對以上方面的改進將能進一步提升BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)療保險欺詐的識別效果.

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