【摘 要】
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在医保基金管理中,第三方付费机制和信息不对称等问题造成了基金运作面临严重＂道德风险＂困境,医药机构和参保人可能存在过度使用医保基金的倾向。通过对参保人就医行为序列的分
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海市医疗保险信息中心,万达信息股份有限公司
【基金项目】
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上海市科委科研计划基金项目(08511500203);上海市重点学科建设项目(B114)
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在医保基金管理中,第三方付费机制和信息不对称等问题造成了基金运作面临严重＂道德风险＂困境,医药机构和参保人可能存在过度使用医保基金的倾向。通过对参保人就医行为序列的分析挖掘其就医行为模式,对于发现疾病发病规律、参保人健康状况以及是否存在违规欺诈行为,从而有效防范基金风险具有非常重要的作用。由于就医行为模式的特殊性,传统的序列模式挖掘算法在结果可用性和效率上存在问题,如挖掘结果丢失时间间隔较长的模式,挖掘过程需多次构造投影数据库等,因此难以直接应用。针对就医行为模式特点,提出了基于二叉树增长策略的向量模式挖
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