(57)【要約】【課題】社会保険詐欺行為を識別する方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体を提供することを課題とする。【解決手段】本発明は、社会保険詐欺行為の識別方法を開示しており、前記方法は社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するステップと、前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するステップと、抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別するステップと、を含む。本発明は、更に社会保険詐欺行為を識別する装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体を開示する。本発明は、多次元・多視点から社会保険詐欺行為を識別し、従来の単一ルールの識別に比べると、社会保険詐欺行為に対する識別精度がより一層高くなる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するステップと、
前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するステップと、
抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各前記ノードの詐欺率を識別するステップと、
を含むことを特徴とする、社会保険詐欺行為の識別方法。
【請求項２】
社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するステップは、
社会保険の受診データに対しデータ処理を行うことと、
データ処理後の社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立することと、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の社会保険詐欺行為の識別方法。
【請求項３】
抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各前記ノードの詐欺率を識別するステップは、
各ノードに対応する多次元集団通院特徴により、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算することと、
算出した各ノードの類似度をあらかじめ設定された分類モデル内に入力することで、前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算することと、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の社会保険詐欺行為の識別方法。
【請求項４】
前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算するステップの後に、
各ノードの詐欺率を検証することで、検証結論を各ノードの詐欺率内に追加するステップと、
前記分類モデルを訓練するため、検証結論を追加した詐欺率を前記分類モデル内に再入力するステップと、
を更に含むことを特徴とする、請求項３に記載の社会保険詐欺行為の識別方法。
【請求項５】
前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するステップの前に、
前記関係ネットワークにおいて補充待ちの外的要因の特徴を確認すると共にインターネット内から前記外的要因の特徴を取得するステップと、
取得した前記外的要因の特徴に基づいて新規ノードを生成するステップと、
前記新規ノードを前記関係ネットワーク内に追加することで、前記関係ネットワークを更新するステップと、
を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の社会保険詐欺行為の識別方法。
【請求項６】
社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するための確立モジュールと、
前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するための分析・抽出モジュールと、
抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別するための入力・識別モジュールと、
を含むことを特徴とする、社会保険詐欺行為の識別装置。
【請求項７】
前記確立モジュールは、
社会保険の受診データに対しデータ処理を行うための処理ユニットと、
データ処理後の社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するための確立ユニットと、
を含むことを特徴とする、請求項６に記載の社会保険詐欺行為の識別装置。
【請求項８】
前記入力・識別モジュールは、各ノードに対応する多次元集団通院特徴により、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算するための計算ユニットと、算出した各ノードの類似度をあらかじめ設定された分類モデル内に入力するための入力ユニットと、を含み、
前記計算ユニットは更に前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算するために用いられることを特徴とする、請求項６に記載の社会保険詐欺行為の識別装置。
【請求項９】
各ノードの詐欺率を検証することで、検証結論を各ノードの詐欺率内に追加するための検証モジュールと、
前記分類モデルを訓練するため、検証結論を追加した詐欺率を前記分類モデル内に再入力することに用いられる訓練モジュールと、
を更に含むことを特徴とする、請求項８に記載の社会保険詐欺行為の識別装置。
【請求項１０】
前記関係ネットワークにおいて補充待ちの外的要因の特徴を確認すると共にインターネット内から前記外的要因の特徴を取得するための確認・取得モジュールと、
取得した前記外的要因の特徴に基づいて新規ノードを生成するための生成モジュールと、
前記新規ノードを前記関係ネットワーク内に追加することで、前記関係ネットワークを更新するための更新モジュールと、
を更に含むことを特徴とする、請求項６に記載の社会保険詐欺行為の識別装置。
【請求項１１】
プロセッサと、社会保険詐欺行為の識別プログラムを格納するメモリとを含む社会保険詐欺行為の識別設備において、前記プロセッサは、前記社会保険詐欺行為の識別プログラムを実行することで、社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するステップ、前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するステップ、抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別するステップを実現するために用いられることを特徴とする、社会保険詐欺行為の識別設備。
【請求項１２】
コンピュータ可読記憶媒体であって、社会保険詐欺行為の識別プログラムを格納し、前記社会保険詐欺行為の識別プログラムがプロセッサで実行されることで、 社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するステップと、前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するステップと、抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各前記ノードの詐欺率を識別するステップを実現することを特徴とする、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１７年０２月２０日に中国特許庁に出願された「社会保険詐欺行為を識別する方法及び装置」という名称の中国特許出願第２０１７１００９１７６６．９号の優先権を主張し、その全内容は、引用により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、コンピュータ応用技術分野に関し、特に、社会保険詐欺行為を識別する方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
人々の生活水準が向上するにつれ、人々の自分自身の安全保障に対する意識は徐々に高め、益々多くの人々が社会保険に加入することで、不測の事故や災難による経済的負担を軽減している。それに応じて、例えば病名の改ざん、医療費等改ざん等の社会保険詐欺行為が現れる。
【０００４】
現在、社会保険詐欺行為を識別する時、大半単一ルールのトリガーメカニズムで識別を行う。単一ルールのトリガーメカニズムの社会保険詐欺行為に対する識別証拠連鎖は単一であるため、容易に誤判別率が高いことを招いてしまう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の主な目的は、従来の社会保険詐欺行為に対する識別精度が比較的低い技術的課題を解決するための社会保険詐欺行為を識別する方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明は、社会保険詐欺行為の識別方法を提供しており、前記社会保険詐欺行為の識別方法は、
社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するステップと、
前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するステップと、
抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別するステップと、
を含む。
【０００７】
また、上記目的を達成するため、本発明は、社会保険詐欺行為の識別装置を更に提出しており、前記社会保険詐欺行為の識別装置は、
社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するための確立モジュールと、
前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するための分析・抽出モジュールと、
抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別するための入力・識別モジュールと、
を含む。
【０００８】
また、上記目的を達成するため、本発明は、社会保険詐欺行為の識別設備を提供しており、前記社会保険詐欺行為の識別設備はプロセッサと、社会保険詐欺行為の識別プログラムを格納するメモリとを含み、前記プロセッサが前記社会保険詐欺行為の識別プログラムを実行することで、上記社会保険詐欺行為の識別方法のステップを実現するために用いられる。
【０００９】
また、上記目的を達成するため、本発明は、コンピュータ可読記憶媒体を提供しており、前記コンピュータ可読記憶媒体は社会保険詐欺行為の識別プログラムを格納し、前記社会保険詐欺行為の識別プログラムがプロセッサで実行されることで、上記社会保険詐欺行為の識別方法のステップを実現する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る社会保険詐欺行為を識別する方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体は、先に社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立し、そして前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、多次元集団通院特徴を抽出し、最後に抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルに基づいて各ノードの詐欺率を識別する。本発明は、多次元・多視点から社会保険詐欺行為を識別し、従来の単一ルールの識別に比べると、社会保険詐欺行為に対する識別精度がより一層高くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例１に係る社会保険詐欺行為の識別方法のフローチャートである。
【図２】図１内のステップＳ１０の細分化したフローチャートである。
【図３】図１内のステップＳ３０の細分化したフローチャートである。
【図４】本発明の実施例２に係る社会保険詐欺行為的識別方法のフローチャートである。
【図５】本発明の実施例１に係る社会保険詐欺行為の識別装置の機能モジュール図である。
【図６】図５内の確立モジュール１０の細分化した機能モジュール図である。
【図７】図５内の入力識別モジュール３０の細分化した機能モジュール図である。
【図８】本発明の実施例２社会保険詐欺行為の識別装置の機能モジュール図である。
【図９】本発明の好ましい関係ネットワークを示す模式図である。
【図１０】本発明の実施形態に係るハードウェア実行環境の設備構造を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の目的の達成、機能・特徴及び利点について、添付図面を基に実施例を組み合わせて更なる説明を行う。
【００１３】
ここで記述する具体的実施例は、あくまでも本発明の技術内容を明らかにするものであって、本発明が限定されるものではないことを理解すべきである。
【００１４】
理解すべき点は、従来の単一ルールのトリガーメカニズムはＦＷＡ（Ｆａｖｏｕｒｉｔｅ  Ｗｅｂｓｉｔｅ  Ａｗａｒｄｓ，マルチメディアサイトを網羅するプラットフォーム）システムが業務経験により整理したルールのトリガーメカニズムに基づき、一次元データモデリングから詐欺識別を行う。例えばＦＷＡシステムは、受診金額、薬用量、医薬対応関係の制限について、一次元データモデリングで詐欺の疑いがある受診書類等を識別する。以上の詐欺識別は、累犯及び組織犯罪を行う詐欺状況を識別しにくく、例えば一次元データから用量を見ると、薬用量が正常であり、ただしそれら方法及びモデルは幾つかの複雑な詐欺行為を識別しにくく、例えばある集団が長時間に異なる場所で頻繁に受診して医薬品を取得し、又は医師、科室或いは病院において長期に渡って大勢の保険参加者は頻繁にある時間に集中して社会保障カードで決済することが存在し、このような一斉に決済する状況に対し、識別が難しい。
【００１５】
従来技術に存在している問題点に基づいて、本発明は、社会保険詐欺行為の識別方法を提供する。
【００１６】
（実施例１）
図１を参照すると、図１は、本発明の実施例１に係る社会保険詐欺行為の識別方法のフローチャートである。
【００１７】
本実施例において、前記社会保険詐欺行為の識別方法は、
社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立することと、前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出することと、抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別することと、を含む。
【００１８】
以下は、本実施例における社会保険詐欺行為の識別を徐々に実現する具体的ステップである。
【００１９】
ステップＳ１０：社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立する。
【００２０】
本実施例において、まずデータベース内から社会保険の受診データを取得し、社会保険の受診データを取得した後、直接社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立できる。前記関係ネットワークのノードは、病院、医師、患者、地域、疾患及び医薬品アイテム等が挙げられるがこれに限定されない。
【００２１】
次に、社会保険の受診データを取得した後、更に取得した社会保険の受診データに対しセンシティブ情報の処理を行うことができる。センシティブ情報処理は、センシティブ情報処理ルールでデータ内のセンシティブ情報に対しデータの変形を行うことでセンシティブ・プライバシーデータの保護を実現することを意味している。その後、センシティブ情報処理後の社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立できる。好ましくは、下記社会保険の受診データはセンシティブ情報処理後の社会保険の受診データであり、以下その説明を省略する。
【００２２】
図２を参照すると、具体的には、前記ステップＳ１０は、社会保険の受診データに対しデータ処理を行うステップＳ１１と、データ処理後の社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するステップＳ１２と、を含む。
【００２３】
本実施例において、社会保険の受診データを取得した後、まず社会保険の受診データに対しデータ処理を行い、該データ処理は後続確立する関係ネットワークがより正確になるように図るため、データに対しノイズ除去・干渉除去処理を行うことを含んでもよく、社会保険の受診データに対しデータ処理を行った後、データ処理後の社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立する。
【００２４】
本実施例において、社会保険の受診データに基づいて確立する関係ネットワークは、図９を参照できる。図９に示すように、前記関係ネットワークは複数のノードを含み、ノードが各々病院、医師、患者、地域、疾患及び医薬品アイテム等である。図９内からも分かるように、前記関係ネットワーク内の各ノードの間は異なる関係に属し、例えば医師と病院と間の関係は医師が病院に所属（ＢＥＬＯＮＧ）し、医師と疾患との間の関係は医師が疾患を診断（ＤＩＡＧＮＯＳＥ）し、患者と医薬品アイテムとの関係は患者が医薬品アイテムを購買（ＢＵＹ）し、患者と疾患との関係は患者が疾患にかかっている（ＨＡＳ）こと等である。前記関係ネットワークを通じて患者の通院行為を全面的に監視できる。
【００２５】
理解すべき点は、図９で例を挙げた関係ネットワーク図が僅か本実施例内の一つの好ましいイメージ図であり、かつ図９に示す関係ネットワークは本実施例内の関係ネットワークの一部のみであり、図９の関係ネットワーク内からも分かるように各ノードは異なるため、各ノードが属性の違いノードである。ただし、本実施例の関係ネットワークにおいて、実際上同じ属性の複数のノードを含むことができ、例えば複数の医師ノード又は複数の患者ノードを含み、かつ同じ属性の各ノード間も異なる関係に属する。よって、本実施例内のノードは上記挙げた例の内容に限定されず、社会保険の受診データ変化状況の下で、異なる関係ネットワーク及びノードを得ることができるので、ここでその詳細な説明を省略する。
【００２６】
ステップＳ２０：前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出する。
【００２７】
本実施例において、社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立した後に、前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析する。図９を参照すると、本実施例において、各ノードの集団通院行為を分析するのは、関係ネットワーク内で呈露した通院行為を分析し、患者通院行為の分析、医師治療行為の分析或いは疾患治療手段の分析等に相当する。前記関係ネットワーク内の各ノード間が異なる関係に属し、かつ各ノードは１次元の影響を受けることなく、前記関係ネットワーク内のその他各ノードの総合的影響を受けるため、各ノードの集団通院行為を分析し、最後に各ノードの多次元集団通院特徴が得られ、前記通院特徴は、通院行為内から抽出した特徴である。図９内の患者ノードを例にすると、該患者ノードの集団通院行為は、患者が位置する地域、患者受診の病院、患者が購入した医薬品アイテムの数量及び具体的時間、患者に罹った疾患、患者を診療した医師等の行為が挙げられる。患者の集団通院行為を分析するのは、患者が位置する地域、患者が購入した医薬品アイテムの数量及び具体的時間、患者に罹った疾患等に対し総合的分析を行うことである。患者は何度も異なる病院から大量の医薬品を購入し、且つ医薬品の種類が各々異なることが判明した場合、集団通院特徴はユーザーの医薬品購入量が大きく、医薬品の種類が多い等であることを確定できる。
【００２８】
ステップＳ３０：抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別する。
【００２９】
各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出した後、抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別する。図３を参照すると、前記ステップＳ３０は、
各ノードに対応する多次元集団通院特徴により、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算するステップＳ３１と、
算出した各ノードの類似度をあらかじめ設定された分類モデル内に入力することで、前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算するステップＳ３２と、
を含む。
【００３０】
すなわち、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出した後、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算する。前記同じ属性のノードは、例えば医師ノードと医師ノード、又は患者ノードと患者ノードである。
【００３１】
本実施例において、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算するのは、下記幾つかのアルゴリズムで実現することが好適である。
１）Ｊａｃｃａｒｄ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（ジャカード類似度を表す）：
Ｊａｃｃａｒｄ（Ａ，Ｂ）＝｜Ａ  ｉｎｔｅｒｓｅｃｔ  Ｂ｜／｜Ａ  ｕｎｉｏｎ  Ｂ｜
ここで、Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔは共通部分を表し、Ｕｎｉｏｎは和集合を示し、ＡとＢは同じ属性のノードを表し、例えばＡとＢがいずれも図９内の医師ノード又は患者ノードを表す。
２）Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（ユークリッド距離の類似度を表す）：
Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ（Ａ，Ｂ）＝１−ｅｕｃｌｉｄｅａｎ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ（Ａ，Ｂ）
ここで、ＡとＢは、同じ属性のノードを表す。
【００３２】
上記に挙げられた同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算する２つのアルゴリズムは、例示的なものだけであって、当業者が本発明の技術的思想を利用してその具体的ニーズに応じて提出するその他のアルゴリズムは均しく本発明の保護範囲内に属するので、ここでその詳細な説明を省略する。
【００３３】
上記類似度の計算式を通じて任意の２つの同じ属性のノードの多次元集団通院特徴の類似度を確定できる。
【００３４】
同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度が確定された後、算出した各ノードの類似度をあらかじめ設定された分類モデル内に入力することで、前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算する。前記詐欺検出公式は、ＫＮＮ（ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，Ｋ近傍法、Ｋ＝５）法の公式、２分割Ｋｍｅａｎｓ法の公式、Ｓｈｅｗｈａｒｔ  ｍｅｔｈｏｄｓ法の公式等が挙げられ、それらアルゴリズムの公式は、従来の公式であるため、ここで計算過程を省略する。
【００３５】
更に分類モデルで計算するノード詐欺率の精度を高めるため、本実施例において、前記ステップＳ３２の後に、前記社会保険詐欺行為の識別方法は、各ノードの詐欺率を検証することで、検証結論を各ノードの詐欺率内に追加するステップＡと、前記分類モデルを訓練するため、検証結論を追加した詐欺率を前記分類モデル内に再入力するステップＢと、を更に含む。
【００３６】
すなわち、前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算した後、更に各ノードの詐欺率を検証できる。本実施例において、前記検証方式はオフライン審査検証であることが好ましい。各ノードの詐欺率を検証した後、検証結論を各ノードの詐欺率内に追加し、また前記分類モデルを訓練するため、検証結論を追加した詐欺率を前記分類モデル内に再入力し、後続分類モデルのノード詐欺率に対する識別をより正確にさせる。
【００３７】
本実施例の関係ネットワークに基づく社会保険詐欺行為の識別は、集団次元において集団受診行為について医療受診の関係ネットワークを確立し、またアルゴリズムモデルを設計して集団次元から詐欺行為を識別することでノードの詐欺率が得られ、集団次元の社会保険行為を識別することを実現する。加入者の社会保険の受診データ分析により、複数のノードの詐欺率が比較的高く、個別ノードの詐欺率が比較的低いことを検出した場合、該加入者に社会保険詐欺行為があることが考えられ、単一ルールのトリガーメカニズムに比べると、集団通院行為を通じて加入者に社会保険詐欺行為があるかどうかを確認することは、社会保険詐欺行為識別の正確率はより一層高い。
【００３８】
本実施例に係る社会保険詐欺行為の識別方法は、先に社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立し、そして前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、多次元集団通院特徴を抽出し、最後に抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルに基づいて各ノードの詐欺率を識別する。本技術的手段は、多次元多角度から社会保険詐欺行為を識別し、従来の単一ルールの識別に比べると、社会保険詐欺行為に対する識別精度がより一層高くなる。
【００３９】
（実施例２）
更に、社会保険詐欺行為の識別精度を高めるため、実施例１に基づいて本発明の実施例２に係る社会保険詐欺行為の識別方法を提供する。
【００４０】
図４を参照すると、本実施例において、前記ステップＳ２０の前に、前記社会保険詐欺行為の識別方法は、
前記関係ネットワークにおいて補充待ちの外的要因の特徴を確認すると共にインターネット内から前記外的要因の特徴を取得するステップＳ４０と、
取得した前記外的要因の特徴に基づいて新規ノードを生成するステップＳ５０と、
前記新規ノードを前記関係ネットワーク内に追加することで、前記関係ネットワークを更新するステップＳ６０と、
を更に含む。
【００４１】
本実施例において、先に前記関係ネットワークにおいて補充待ちの外的要因の特徴を確認すると共にインターネット内から前記外的要因の特徴を取得し、前記外的要因の特徴はノードに関する外部情報を意味し、ノードが病院の場合、外的要因の特徴は病院に関する情報、例えば病院住所情報等である。外的要因の特徴を取得した後、先に取得した前記外的要因の特徴に基づいて新規ノードを生成し、最後に前記新規ノードを前記関係ネットワーク内に追加することで、前記関係ネットワークを更新し、後続の関係ネットワークにおけるノードをより詳細させ、後続各ノードの詐欺率に対する識別もより一層正確になる。
【００４２】
ここで留意すべき点は、本発明のかかわるアルゴリズムは、従来のアルゴリズムであるが社会保険詐欺行為識別の全体的過程で用いられる完全な流れが従来の社会保険詐欺行為の識別と異なり、本発明は従来の社会保険詐欺行為の識別精度が低い問題を克服した。
【００４３】
当業者であれば、上記実施例の全部又は一部のステップの実現がハードウェアを通じて完成させることができ、プログラムを通じて関連のハードウェアに命令して完成させてもよく、前記プログラムはコンピュータ可読記憶媒体内に保存されることができ、上記記憶媒体がリードオンリーメモリ、ディスク又は光ディスク等としてもよいことが理解できる。
【００４４】
本発明は、社会保険詐欺行為の識別装置を更に提供する。
【００４５】
（実施例１）
図５を参照すると、図５は、本発明の実施例１に係る社会保険詐欺行為の識別装置１００の機能モジュール図である。
【００４６】
ここで強調すべき点は、当業者にとって図５に示す機能モジュール図が一つの好ましい実施例の例示図だけであり、当業者であれば、図５に示す社会保険詐欺行為の識別装置１００の機能モジュールの教示から容易に新しい機能モジュールの補充を行うことができる。各機能モジュールの名称は、自ら定めた名称であり、本発明の技術的手段を限定するために用いられることなく、該社会保険詐欺行為の識別装置１００の各プログラム機能ブロック理解を補助するために用いられ、本発明の技術的手段の中核としては各自名称を定めた機能モジュールが達成したい機能である。
【００４７】
本実施例において、前記社会保険詐欺行為の識別装置１００は、
社会保険の受診データに基づいて複数のノードを含み、各ノード間が異なる関係に属する医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するための確立モジュール１０と、
前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出するための分析・抽出モジュール２０と、
抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別するための入力・識別モジュール３０と、
を含む。
【００４８】
本実施例において、まずデータベース内から社会保険の受診データを取得し、社会保険の受診データを取得した後、確立モジュール１０は直接社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立できる。前記関係ネットワークのノードは、病院、医師、患者、地域、疾患及び医薬品アイテム等が挙げられるがこれに限定されない。
【００４９】
次に、社会保険の受診データを取得した後、更に取得した社会保険の受診データに対しセンシティブ情報の処理を行うことができる。センシティブ情報処理は、センシティブ情報処理ルールでデータ内のセンシティブ情報に対しデータの変形を行うことでセンシティブ・プライバシーデータの保護を実現することを意味している。その後、確立モジュール１０はセンシティブ情報処理後の社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立できる。好ましくは、下記社会保険の受診データはセンシティブ情報処理後の社会保険の受診データであり、以下その説明を省略する。
【００５０】
図６を参照すると、具体的には、前記確立モジュール１０は、社会保険の受診データに対しデータ処理を行うための処理ユニット１１と、データ処理後の社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立するための確立ユニット１２と、を含む。
【００５１】
本実施例において、社会保険の受診データを取得した後、処理ユニット１１がまず社会保険の受診データに対しデータ処理を行い、該データ処理は後続確立する関係ネットワークがより正確することを図るため、データに対しノイズ除去・干渉除去処理を行うことを含んでもよく、社会保険の受診データに対しデータ処理を行った後、確立ユニット１２はデータ処理後の社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立する。
【００５２】
本実施例において、社会保険の受診データに基づいて確立する関係ネットワークは、図９を参照できる。図９に示すように、前記関係ネットワークは複数のノードを含み、ノードが各々病院、医師、患者、地域、疾患及び医薬品アイテム等である。図９内からも分かるように、前記関係ネットワーク内の各ノードの間は異なる関係に属し、例えば医師と病院と間の関係は医師が病院に所属（ＢＥＬＯＮＧ）し、医師と疾患との間の関係は医師が疾患を診断（ＤＩＡＧＮＯＳＥ）し、患者と医薬品アイテムとの関係は患者が医薬品アイテムを購買（ＢＵＹ）し、患者と疾患との関係は患者が疾患にかかっている（ＨＡＳ）こと等である。前記関係ネットワークを通じて患者の通院行為を全面的に監視できる。
【００５３】
理解すべき点は、図９で例を挙げた関係ネットワーク図が僅か本実施例内の一つの好ましいイメージ図であり、かつ図９に示す関係ネットワークは本実施例内の関係ネットワークの一部のみであり、図９の関係ネットワーク内からも分かるように各ノードは異なるため、各ノードが属性の違いノードである。ただし、本実施例の関係ネットワークにおいて、実際上同じ属性の複数のノードを含むことができ、例えば複数の医師ノード又は複数の患者ノードを含み、かつ同じ属性の各ノード間も異なる関係に属する。よって、本実施例内のノードは上記挙げた例の内容に限定されず、社会保険の受診データ変化状況の下で、異なる関係ネットワーク及びノードを得ることができるので、ここでその詳細な説明を省略する。
【００５４】
本実施例において、確立モジュール１０は、社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立した後に、分析・抽出モジュール２０が前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析する。図９を参照すると、本実施例において、分析・抽出モジュール２０が各ノードの集団通院行為を分析するのは、関係ネットワーク内で呈露した通院行為を分析し、患者通院行為の分析、医師治療行為の分析或いは疾患治療手段の分析等に相当する。前記関係ネットワーク内の各ノード間が異なる関係に属し、かつ各ノードは１次元の影響を受けることなく、前記関係ネットワーク内のその他各ノードの総合的影響を受けるため、各ノードの集団通院行為を分析し、最後に各ノードの多次元集団通院特徴が得られ、前記通院特徴は、通院行為内から抽出した特徴である。図９内の患者ノードを例にすると、該患者ノードの集団通院行為は、患者が位置する地域、患者受診の病院、患者が購入した医薬品アイテムの数量及び具体的時間、患者に罹った疾患、患者を診療した医師等の行為が挙げられる。患者の集団通院行為を分析するのは、患者が位置する地域、患者が購入した医薬品アイテムの数量及び具体的時間、患者に罹った疾患等に対し総合的分析を行うことである。患者は何度も異なる病院から大量の医薬品を購入し、且つ医薬品の種類が各々異なることが判明した場合、集団通院特徴はユーザーの医薬品購入量が大きく、医薬品の種類が多い等であることを確定できる。
【００５５】
分析・抽出モジュール２０は、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出した後、入力・識別モジュール３０が抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルによって各ノードの詐欺率を識別する。図７を参照すると、前記入力・識別モジュール３０は、各ノードに対応する多次元集団通院特徴により、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算するための計算ユニット３１と、算出した各ノードの類似度をあらかじめ設定された分類モデル内に入力するための入力ユニット３２と、を含む。前記計算ユニット３１は、更に前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算するために用いられる。
【００５６】
すなわち、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出した後、計算ユニット３１は、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算する。前記同じ属性のノードは、例えば医師ノードと医師ノード、又は患者ノードと患者ノードである。
【００５７】
本実施例において、計算ユニット３１が、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算するのは、下記幾つかのアルゴリズムで実現することが好適である。
１）Ｊａｃｃａｒｄ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（ジャカード類似度を表す）：
Ｊａｃｃａｒｄ（Ａ，Ｂ）＝｜Ａ  ｉｎｔｅｒｓｅｃｔ  Ｂ｜／｜Ａ  ｕｎｉｏｎ  Ｂ｜
ここで、Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔは共通部分を表し、Ｕｎｉｏｎは和集合を示し、ＡとＢは同じ属性のノードを表し、例えばＡとＢがいずれも図９内の医師ノード又は患者ノードを表す。
２）Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（ユークリッド距離の類似度を表す）：
Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ（Ａ，Ｂ）＝１−ｅｕｃｌｉｄｅａｎ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ（Ａ，Ｂ）
ここで、ＡとＢは、同じ属性のノードを表す。
【００５８】
上記に挙げられた同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算する２つのアルゴリズムは、例示的なものだけであって、当業者が本発明の技術的思想を利用してその具体的ニーズに応じて提出するその他のアルゴリズムは均しく本発明の保護範囲内に属するので、ここでその詳細な説明を省略する。
【００５９】
上記類似度の計算式を通じて任意の２つの同じ属性のノードの多次元集団通院特徴の類似度を確定できる。
【００６０】
すなわち、各ノードに対応する多次元集団通院特徴を抽出した後、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算する。言及すべき点は、前記同じ属性のノードが例えば医師と医師、患者と患者であり、すなわち、同じタイプのノードは同じ属性のノードを表す。
【００６１】
本実施例において、同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度を計算するのは、下記幾つかのアルゴリズムで実現することが好適である。
１）Ｊａｃｃａｒｄ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（ジャカード類似度を表す）：
Ｊａｃｃａｒｄ（Ａ，Ｂ）＝｜Ａ  ｉｎｔｅｒｓｅｃｔ  Ｂ｜／｜Ａ  ｕｎｉｏｎ  Ｂ｜
ここで、Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔは共通部分を表し、Ｕｎｉｏｎは和集合を示し、ＡとＢは同じ属性のノードを表す。
２）Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（ユークリッド距離の類似度を表す）：
Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ（Ａ，Ｂ）＝１−ｅｕｃｌｉｄｅａｎ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ（Ａ，Ｂ）
ここで、ＡとＢは、同じ属性のノードを表す。
【００６２】
同じ属性の各ノードの多次元集団通院特徴の類似度が確定された後、入力ユニット３２は、算出した各ノードの類似度をあらかじめ設定された分類モデル内に入力することで、前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算する。前記詐欺検出公式は、ＫＮＮ（ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，Ｋ近傍法、Ｋ＝５）法の公式、２分割Ｋｍｅａｎｓ法の公式、Ｓｈｅｗｈａｒｔ  ｍｅｔｈｏｄｓ法の公式等が挙げられ、それらアルゴリズムの公式は、従来の公式であるため、ここで計算過程を省略する。
【００６３】
更に分類モデルで計算するノード詐欺率の精度を高めるため、本実施例において、前記社会保険詐欺行為の識別装置１００は、
各ノードの詐欺率を検証することで、検証結論を各ノードの詐欺率内に追加するための検証モジュールと、
前記分類モデルを訓練するため、検証結論を追加した詐欺率を前記分類モデル内に再入力することに用いられる訓練モジュールと、
を更に含む。
【００６４】
すなわち、前記分類モデル内のあらかじめ設定された詐欺検出公式により、各ノードの詐欺率を計算した後、検証モジュールは更に各ノードの詐欺率を検証できる。本実施例において、前記検証方式はオフライン審査検証であることが好ましい。各ノードの詐欺率を検証した後、検証結論を各ノードの詐欺率内に追加し、また前記分類モデルを訓練するため、検証結論を追加した詐欺率を前記分類モデル内に再入力し、後続分類モデルのノード詐欺率に対する識別をより正確にさせる。
【００６５】
本実施例の関係ネットワークに基づく社会保険詐欺行為の識別は、集団次元において集団受診行為について医療受診の関係ネットワークを確立し、またアルゴリズムモデルを設計して集団次元から詐欺行為を識別することでノードの詐欺率が得られ、集団次元の社会保険行為を識別することを実現する。加入者の社会保険の受診データ分析により、複数のノードの詐欺率が比較的高く、個別ノードの詐欺率が比較的低いことを検出した場合、該加入者に社会保険詐欺行為があることが考えられ、単一ルールのトリガーメカニズムに比べると、集団通院行為を通じて加入者に社会保険詐欺行為があるかどうかを確認することは、社会保険詐欺行為識別の正確率はより一層高い。
【００６６】
本実施例に係る社会保険詐欺行為の識別装置１００は、先に社会保険の受診データに基づいて医師・患者、診断用医薬品の関係ネットワークを確立し、そして前記関係ネットワークにおける各ノードの集団通院行為を分析することで、多次元集団通院特徴を抽出し、最後に抽出した各多次元集団通院特徴をあらかじめ設定された分類モデルに入力することで、前記分類モデルに基づいて各ノードの詐欺率を識別する。本技術的手段は、多次元多角度から社会保険詐欺行為を識別し、従来の単一ルールの識別に比べると、社会保険詐欺行為に対する識別精度がより一層高くなる。
【００６７】
（実施例２）
更に、社会保険詐欺行為の識別精度を高めるため、実施例１に基づいて本発明の実施例２に係る社会保険詐欺行為の識別装置１００を提供する。
【００６８】
図８を参照すると、本実施例において、前記社会保険詐欺行為の識別装置１００は、
前記関係ネットワークにおいて補充待ちの外的要因の特徴を確認すると共にインターネット内から前記外的要因の特徴を取得するための確認・取得モジュール４０と、
取得した前記外的要因の特徴に基づいて新規ノードを生成するための生成モジュール５０と、
前記新規ノードを前記関係ネットワーク内に追加することで、前記関係ネットワークを更新するための更新モジュール６０と、
を更に含む。
【００６９】
本実施例において、確認・取得モジュール４０は、先に前記関係ネットワークにおいて補充待ちの外的要因の特徴を確認すると共にインターネット内から前記外的要因の特徴を取得し、前記外的要因の特徴はノードに関する外部情報を意味し、ノードが病院の場合、外的要因の特徴は病院に関する情報、例えば病院住所情報等である。外的要因の特徴を取得した後、生成モジュール５０は、先に取得した前記外的要因の特徴に基づいて新規ノードを生成し、最後に更新モジュール６０が前記新規ノードを前記関係ネットワーク内に追加することで、前記関係ネットワークを更新し、後続の関係ネットワークにおけるノードをより詳細させ、後続各ノードの詐欺率に対する識別もより一層正確になる。
【００７０】
ここで留意すべき点は、本発明のかかわるアルゴリズムは、従来のアルゴリズムであるが社会保険詐欺行為識別の全体的過程で用いられる完全な流れが従来の社会保険詐欺行為の識別と異なり、本発明は従来の社会保険詐欺行為の識別精度が低い問題を克服した。
【００７１】
言及すべき点は、ハードウェアの実現において、上記の確立モジュール１０、分析抽出モジュール２０及び入力識別モジュール３０等がハードウェアの形で社会保険詐欺行為の識別装置内に組み込まれることができ又は社会保険詐欺行為の識別装置から独立することができ、ハードウェアの形で社会保険詐欺行為の識別装置のメモリ内に格納されることができることで、プロセッサで呼び出して上記各モジュールに対応する操作を実行する。該プロセッサは、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ等としてもよい。
【００７２】
図１０を参照すると、図１０は、本発明の実施形態に係るハードウェア実行環境の設備構造を示す模式図である。
【００７３】
本発明の実施例に係る社会保険詐欺行為の識別設備は、ＰＣとすることができ、スマートフォン、タブレットパソコン、ノートパソコン等のモバイル端末としもよい。
【００７４】
図１０に示すように、該社会保険詐欺行為の識別設備は、プロセッサ１００１を含むことができ、例えばＣＰＵ、ネットワークインターフェース１００２、ユーザーインターフェース１００３、メモリ１００４である。それら素子間の接続通信は、通信バスを通じて実現できる。ネットワークインターフェース１００２は、標準の有線インターフェース（有線ネットワークに接続するために用いられる）、無線インターフェース（ＷＩ−ＦＩインターフェース、ブルートゥースインターフェース、赤外線インターフェース等で、無線ネットワークに接続するために用いられる）を選択的に含むこともできる。ユーザーインターフェース１００３は、ディスプレイ（Ｄｉｓｐｌａｙ）とキーボード（Ｋｅｙｂｏａｒｄ）のような入力ユニットとを含んでもよく、かつユーザーインターフェース１００３が標準の有線インターフェース（例えば有線キーバード、有線マウス等に接続するために用いられる）、無線インターフェース（例えば無線キーバード、無線マウス等に接続するために用いられる）を選択的に含むこともできる。メモリ１００４は、高速ＲＡＭメモリとすることができ、磁気ディスク式記憶装置のような不揮発性メモリ（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅｍｅｍｏｒｙ）としてもよい。メモリ１００４は、選択的に前記プロセッサ１００１から独立した記憶装置としてもよい。
【００７５】
選択的に、該社会保険詐欺行為の識別設備は、カメラ、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，無線周波数）回路、センサー、オーディオ回路、ＷｉＦｉモジュール等を包括してもよい。
【００７６】
当業者であれば、図１０に示す社会保険詐欺行為の識別設備の構造は、社会保険詐欺行為の識別設備への限定を構成することなく、図面より多い又は少ない部品を含むことができ、或いは幾つかの部品を組み合わせ、若しくは異なる部品の配置とすることができることが理解できる。
【００７７】
図１０に示すように、コンピュータ記憶媒体とするメモリ１００４内では、ＯＳとネットワーク通信モジュールとユーザーインターフェースモジュールと社会保険詐欺行為の識別プログラムとを含むことができる。ＯＳは、社会保険詐欺行為の識別設備のハードウェア及びソフトウェア資源を管理及び制御するプログラムであり、ネットワーク通信モジュール、ユーザーインターフェースモジュール、社会保険詐欺行為の識別プログラム及びその他のプログラム又はソフトウェアの実行をサポートするものである。ネットワーク通信モジュールは、ネットワークインターフェース１００２を管理及び制御に用いられ、ユーザーインターフェースモジュールがユーザーインターフェース１００３を管理及び制御に用いられる。
【００７８】
図１０に示す社会保険詐欺行為の識別設備において、上記社会保険詐欺行為の識別方法の各ステップを実現するため、プロセッサ１００１は、メモリ１００４内に格納される社会保険詐欺行為の識別プログラムを実行するために用いられてもよい。
【００７９】
本発明は、コンピュータ可読記憶媒体を提供しており、前記コンピュータ可読記憶媒体に社会保険詐欺行為の識別プログラムを格納し、前記社会保険詐欺行為の識別プログラムがプロセッサで実行された時前記社会保険詐欺行為の識別方法の各ステップを実現する。
【００８０】
ここで言及すべき点は、本明細書で使用されるとき、用語「包括」、「含む」又はこれらの他のいかなる変形は、非排他的な包含をカバーすることが意図されていることである。例えば、列挙した構成要素を含むプロセス、方法、物品、または装置は、必ずしもそれらの構成要素だけに限定されず、そのようなプロセス、方法、物品、または装置に対して明示的に列挙してない、或いは固有の他の構成要素も含むことができる。更に多くの制限がない状況下において、字句「１個の……を含む」で限定する要素について、該構成要素を含むプロセス、方法、物品又は装置内に別の同一構成要素が存在していることも排除しない。
【００８１】
本発明の上記実施例の順番は、単に記述するためのであって、実施例の優劣を示していない。
【００８２】
本発明では好ましい実施例を前述の通り開示したが、これらは決して本発明を限定するものではなく、本発明の明細書及び添付図面を利用して均等の範囲内で各種の変更や修飾、若しくは直接的又は間接的にその他の関連の技術分野に運用されることは、本発明の特許保護範囲内に含めるものであるのは勿論である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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