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摘要 - 医疗保险欺诈是一个重大问题,对医疗保险系统的完整性构成威胁,从而导致了大量的财务损失并可能损害患者的护理。应对这一挑战,机器学习模型的利用已成为检测和防止Medicare内部欺诈活动的有前途的方法。本研究论文提出了一种用于检测医疗保健提供者欺诈的机器学习方法。该方法涉及利用机器学习算法来分析包含有关计费模式,患者人口统计学,服务类型和地理位置的信息的不同数据集。通过在标有欺诈实例的标签数据上训练模型,它学习识别指示欺诈行为的模式和异常。这项研究的主要发现包括能够准确检测医疗保健提供者欺诈的机器学习模型的成功开发。在训练和看不见的数据上测试时,模型表明了高精度,回忆和准确性率,表明其稳健性和有效性。索引术语 - 医疗保险欺诈,机器学习,欺诈检测,支持向量机,逻辑回归,LightGBM,幼稚的贝叶斯。

使用机器学习的Medicare欺诈检测

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