基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

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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：

1. 数据处理能力：

   • 支持3σ异常值处理
   • 使用线性回归进行特征选择
   • 采用PCA主成分降维
   • 实现SMOTE过采样技术
   • 支持交叉验证

2. 核心功能：

   • 数据上传和预处理
   • 模型训练和评估
   • 欺诈行为预测
   • 可视化分析展示

3. 技术特点：

   • 基于Flask的Web应用
   • 支持多种机器学习模型
   • 提供友好的用户界面
   • 实时预测和结果展示

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

1. 创建虚拟环境：

python -m venv venv

2. 激活虚拟环境：

• Windows:

venv\Scripts\activate

• Linux/Mac:

source venv/bin/activate

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

运行应用

1. 启动服务器：

python app.py

2. 访问应用：

• 打开浏览器
• 访问 http://localhost:5000

使用说明

1. 数据上传：

   • 点击上传按钮
   • 选择CSV格式的数据文件
   • 系统会自动显示数据预览

2. 模型训练：

   • 选择模型类型
   • 配置训练参数（如SMOTE采样、PCA降维等）
   • 点击训练按钮开始模型训练

3. 预测分析：

   • 输入待预测的数据
   • 选择已训练的模型
   • 获取预测结果

注意事项

1. 确保上传的数据格式正确（CSV格式）
2. 数据文件编码建议使用GBK
3. 训练参数需要根据实际数据特点进行调整
4. 预测结果仅供参考，建议结合人工审核

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。