业务和功能介绍
医疗保险欺诈识别检测系统，主要面向医保基金监管场景，针对医保报销、就诊记录、药品使用、诊疗项目、参保人员行为等数据进行分析，识别可能存在的异常报销和欺诈行为，辅助监管部门、医院或医保管理机构提高医保基金使用的安全性和透明度。
在实际业务中，医疗保险欺诈通常表现为以下几类问题：
虚假报销：伪造就诊记录、药品清单或医疗费用进行报销。
过度医疗：开具不必要的检查、治疗或高价药品，提高报销金额。
重复报销：同一医疗行为或费用在不同渠道重复申报。
冒名就医：参保人身份被冒用，套取医保基金。
异常诊疗行为：医疗机构或个人在短时间内出现不合理的高频就诊、高额用药、集中开单等情况。
该系统的核心业务目标是：
对医保业务数据进行统一采集、清洗和整合；
基于规则分析与机器学习模型识别高风险欺诈样本；
对高风险记录进行预警、分类和可视化展示；
为医保监管人员提供决策支持，提升欺诈识别效率，减少人工审核压力。
在实际业务中，医疗保险欺诈通常表现为以下几类问题：
虚假报销：伪造就诊记录、药品清单或医疗费用进行报销。
过度医疗：开具不必要的检查、治疗或高价药品，提高报销金额。
重复报销：同一医疗行为或费用在不同渠道重复申报。
冒名就医：参保人身份被冒用，套取医保基金。
异常诊疗行为：医疗机构或个人在短时间内出现不合理的高频就诊、高额用药、集中开单等情况。
该系统的核心业务目标是：
对医保业务数据进行统一采集、清洗和整合；
基于规则分析与机器学习模型识别高风险欺诈样本；
对高风险记录进行预警、分类和可视化展示；
为医保监管人员提供决策支持，提升欺诈识别效率，减少人工审核压力。
项目实现
项目描述：
面向医保基金监管场景，基于医保报销、就诊记录、药品使用等数据，构建医疗保险欺诈识别检测系统，实现异常报销行为识别、风险预警和可视化分析，辅助提升医保监管效率。
主要功能：
实现医保业务数据导入、清洗、特征构建与管理；
基于机器学习模型完成欺诈样本识别与风险预测；
提供高风险记录预警、统计分析和可视化展示；
支持用户登录、权限控制、条件查询和结果追溯。
项目实现：
使用 Python 完成数据预处理、特征工程和模型训练；
采用 XBNet / XGBoost 等模型进行医保欺诈分类识别；
使用 Flask / Spring Boot 搭建后端接口，实现模型调用与结果返回；
使用 Vue + ECharts 构建前端页面，实现风险分析结果可视化展示；
使用 MySQL 存储业务数据、预测结果和系统用户信息。
面向医保基金监管场景，基于医保报销、就诊记录、药品使用等数据，构建医疗保险欺诈识别检测系统，实现异常报销行为识别、风险预警和可视化分析，辅助提升医保监管效率。
主要功能：
实现医保业务数据导入、清洗、特征构建与管理；
基于机器学习模型完成欺诈样本识别与风险预测；
提供高风险记录预警、统计分析和可视化展示；
支持用户登录、权限控制、条件查询和结果追溯。
项目实现：
使用 Python 完成数据预处理、特征工程和模型训练；
采用 XBNet / XGBoost 等模型进行医保欺诈分类识别；
使用 Flask / Spring Boot 搭建后端接口，实现模型调用与结果返回；
使用 Vue + ECharts 构建前端页面，实现风险分析结果可视化展示；
使用 MySQL 存储业务数据、预测结果和系统用户信息。
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