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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115760442A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211403240.7G06N3/04(2023.01)(22)申请日2022.11.10G06N3/084(2023.01)(71)申请人厦门理工学院地址361024福建省厦门市集美区理工路600号(72)发明人林开标陆江涛卢萍(74)专利代理机构厦门智慧呈睿知识产权代理事务所(普通合伙)35222专利代理师郑晋升(51)Int.Cl.G06Q40/08(2012.01)G06F16/901(2023.01)G06F18/25(2018.01)G06F18/241(2023.01)G16H10/60(2019.01)权利要求书3页说明书16页附图2页(54)发明名称基于就医行为的医保欺诈识别方法、装置、设备和介质(57)摘要本发明实施例提供一种基于就医行为的医保欺诈识别方法、装置、设备和介质,涉及医疗大数据技术领域。医保欺诈识别方法包含步骤S1至步骤S5。S1、获取医疗数据,并根据医疗数据构建医疗异构图。S2、根据行为模式对医疗异构图中的目标患者节点进行采样,获取目标患者节点的各个行为模式的行为异构图。S3、根据医疗异构图,获取全局拓扑嵌入。S4、通过两步注意力机制,先分别对各个行为异构图中的目标患者节点进行行为模式内的聚合,获取目标患者节点的各个行为模式的行为特征嵌入。然后,以全局拓扑嵌入指导各个行为模式的行为特征嵌入进行融合,获取目标患者节点的最终嵌入。S5、根据最终嵌入,进行分类,判断目标患者节点是否为医保欺诈者。CN115760442ACN115760442A权利要求书1/3页1.一种基于就医行为的医保欺诈识别方法,其特征在于,包含:获取医疗数据,并根据所述医疗数据构建医疗异构图;其中,所述医疗异构图以患者、医院科室、药物和日期为节点;根据行为模式对所述医疗异构图中的目标患者节点进行采样,获取目标患者节点的各个行为模式的行为异构图;根据所述医疗异构图,获取全局拓扑嵌入;通过两步注意力机制,先分别对各个行为异构图中的目标患者节点进行行为模式内的聚合,获取目标患者节点的各个行为模式的行为特征嵌入;然后,以所述全局拓扑嵌入指导所述各个行为模式的行为特征嵌入进行融合,获取目标患者节点的最终嵌入;根据所述最终嵌入,进行分类,判断所述目标患者节点是否为医保欺诈者。2.根据权利要求1所述的基于就医行为的医保欺诈识别方法,其特征在于,根据行为模式对所述医疗异构图中的目标患者节点进行采样,获取目标患者节点的各个行为模式的行为异构图,具体包括:获取不同行为模式对应的一跳元路径、两跳元路径和元图;分别根据所述一跳元路径、两跳元路径和元图对所述医疗异构图中的目标患者节点进行采样,获取目标患者节点的各个行为模式的初始异构图;分别对各个初始异构图中的患者节点的特征向量进行预处理,获取目标患者节点的各个行为模式的行为异构图;其中,预处理模型为式中,h为预处理后的患者节点的投影特征向量、W为预处理前的患者节点的投影特征向量、λ为超参数、d是初始异构图中的患者节点的度、n是初始异构图中的患者节点的总数。3.根据权利要求1所述的基于就医行为的医保欺诈识别方法,其特征在于,分别对各个行为异构图中的目标患者节点进行行为模式内的聚合,获取目标患者节点的各个行为模式的行为特征嵌入,具体包括:分别对所述目标患者节点的各个行为模式的行为异构图执行以下步骤,以对目标患者节点进行行为模式内的聚合,获取目标患者节点的各个行为模式的行为特征嵌入通过注意力机制获取行为异构图中各个邻居节点的重要性其中,重要性的计算式为:式中,attintra是执行注意力机制的深度神经网络、hu是目标患者节点u的投影特征向量、||是向量连接算子、hv是邻居节点v的投影特征向量、ρi是第i个行为模式;根据所述重要性通过softmax函数进行归一化,获取各个邻居节点的权重系数其中,权重系数的计算式为:式中,是第i个行为模式下邻居节点v对目标患者节点u的重要性;根据所述权重系数通过激活函数和多头注意力机制对目标患者节点进行行为模式内的聚合,获取目标患者节点的各个行为模式的行为特征嵌入其中,行为特征嵌入2CN115760442A权利要求书2/3页的计算式为:式中,是目标患者节点u的第i个行为模式的行为特征嵌入、是多头注意力机制、σ是激活函数、v是目标患者节点在行为异构图中的邻居患者节点、是目标患者节点u的第i个行为模式的邻居节点集合、是第i个行为模式下邻居节点v对目标患者节点u的权重系数、hu是目标患者节点u的投影特征向量。4.根据权利要求1所述的基于就医行为的医保欺诈识别方法,其特征在于,以所述全局拓扑嵌入指导所述各个行为模式的行为特征嵌入进行融合,获取目标患