【摘 要】
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当前，医保违规情况较为严重，医保基金被滥用、浪费的数目惊人。如果能从医保数据中自动、智能地检测出可能违规的行为，将大大减轻人工审核的负担。为解决该问题，本文对某地区医保
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当前，医保违规情况较为严重，医保基金被滥用、浪费的数目惊人。如果能从医保数据中自动、智能地检测出可能违规的行为，将大大减轻人工审核的负担。为解决该问题，本文对某地区医保中心的数据进行分析，将问题归结为找出违规可能性较大的“可疑”处方，排除大部分正常处方，以达到减少人工审核量的目的。针对医保数据分类问题，本文在有标记医保数据上应用了朴素贝叶斯和Logistic回归算法，分析和测试了分类效果。实验结果显示，在有标记的情况下，采用这两种算法能够有效地进行可疑处方检测。
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