医疗大数据模型：医疗保险欺诈发现大数据模型_骗保模型训练

     在医疗保险行业当中，存在着或多或少的问题。一些借助病案进行医疗保险欺诈的事件骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段：
      1、拿着别人的医保卡配药；
      2、在不同的医院和医生处重复配药。
医疗保险是指以保险合同约定的医疗行为的发生为给付保险金条件，为被保险人接受诊疗期间的医疗费用支出提供保障的保险。随着我国医疗保险事业快速发展，在保险赔付过程中，存在着一些借助病案进行医疗保险欺诈的事件。社会医疗保险欺诈的存在不仅不利于医疗保障机制发挥其应有作用，而且不利于医疗保险相关机构与参保方维系彼此之间相互信任关系，甚至引发信任危机，威胁社会和谐，因此社会医疗保险欺诈已经成为一个亟待解决的问题。
      通过使用最佳的聚类数目进行构建并训练模型，可以对投保人和医疗机构进行分析，进而对疑似欺诈的行为进行识别。利用大数据挖掘技术实现医疗保险欺诈的智能识别，能协助稽核人员发现医疗信息中的可疑数据，提高反欺诈识别精度和效率；降低了人为因素对医保欺诈审核的影响，充分体现出识别的公平性；提高了医保欺诈审核的效率，满足体量不断增大的医保系统需求，为建设、完善监管、政策、法律法规等层面的内容体系提供数据支持。