基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

项目截图

项目简介

社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施，由雇主和个人按一定比例缴纳保险费，建立社会医疗保险基金，支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度， 它是促进社会文明和进步的重要手段。但是，有些人为了获得不当利益，利用各种途径收集医疗保险参保人员的医保卡，通过医保卡到医院进行虚假诊疗， 或通过编造病历、诊疗过程，套取医保基金，不仅危害社会，也让自己走上犯罪的道路，终是害人害己客户期望达到的效果。

（1）对给定的16000条数据集进行分析处理，并进行多维特征信息分析，提取出能够描述影响医疗保险欺诈的特征因子集合。

（2）利用特征因子的筛选成果，结合AI相关算法，构建医疗保险欺诈识别模型，经过训练后的模型可输出医疗保险欺诈的检测结果,并强调模型的准确性和可解释性。

（3）尝试从业务实践角度描述模型提供的业务价值，并结合领域知识探索、拓展和丰富系统的附加价值。

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这是一个基于机器学习的医疗保险欺诈识别监测系统，旨在通过先进的数据分析和人工智能技术，有效识别和监测医疗保险中的欺诈行为。该系统具有以下特点：

启动教程

环境要求

• Python 3.x
• Flask
• pandas
• scikit-learn
• 其他依赖包（可通过requirements.txt安装）

安装步骤

python -m venv venv

• Windows:

venv\\Scripts\\activate

• Linux/Mac:

source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

运行应用

python app.py

• 打开浏览器
• 访问 http://localhost:5000

使用说明

注意事项

这个系统主要面向医疗保险行业，帮助提高欺诈识别的效率和准确性，为医保基金的安全保驾护航。