厦门理工学院林开标获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于就医行为的医保欺诈识别方法、装置、设备和介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115760442B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211403240.7,技术领域涉及:G06Q40/08;该发明授权基于就医行为的医保欺诈识别方法、装置、设备和介质是由林开标;陆江涛;卢萍设计研发完成,并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于就医行为的医保欺诈识别方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了: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。
本发明授权基于就医行为的医保欺诈识别方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了: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; 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,是执行注意力机制的深度神经网络、是目标患者节点的投影特征向量、||是向量连接算子、是邻居节点的投影特征向量、是第个行为模式; 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,是第个行为模式下邻居节点对目标患者节点的重要性; 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,行为特征嵌入的计算式为:,式中,是目标患者节点的第个行为模式的行为特征嵌入、是多头注意力机制、是激活函数、是目标患者节点在行为异构图中的邻居患者节点、是目标患者节点的第个行为模式的邻居节点集合、是第个行为模式下邻居节点对目标患者节点的权重系数、是目标患者节点的投影特征向量; 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,具体包括: 通过权重矩阵对所述各个行为模式的行为特征嵌入进行转换,并对转换后的嵌入进行求平均操作,获取各个行为模式的重要性;其中,各个行为模式的重要性的计算模型为:,式中,表示第个行为模式的重要性、是行为模式的数量、是可学习的偏置向量、为权重矩阵、是目标患者节点的第个行为模式的行为特征嵌入、是参数化注意力向量; 根据所述全局拓扑嵌入,获取全局拓扑的重要性;全局拓扑的重要性的计算模型为:,式中,是可学习的偏置向量、是权重矩阵、是全局拓扑嵌入、是偏置向量; 根据所述各个行为模式的重要性和所述全局拓扑的重要性,通过softmax函数进行归一化,获取各个行为模式的权重系数和全局拓扑的权重系数; 根据所述各个行为模式的权重系数、各个行为模式的特征嵌入、全局拓扑的权重系数和所述全局拓扑嵌入,获取目标患者节点的最终嵌入;其中,所述最终嵌入的计算式为:,式中,H为目标患者节点的最终嵌入,是第个行为模式的权重系数、是目标患者节点的第个行为模式的行为特征嵌入、是全局拓扑的权重系数、是全局拓扑嵌入。
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