摘要翻译_英文摘要的翻译

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医疗改革在社会主义经济体制下的逐步深入，导致持医保卡消费的病人在病人中占的比例越来越高，医保卡收入在医院的总营业收入中占的比重也越来越大，因此，医保卡使用机制成为医疗保险机构管理的重点。与此同时，近年来，数据挖掘技术的蓬勃发展和逐步走向成熟使得数据挖掘技术在不同行业、不同领域得到了广泛的应用与推广，在医疗保险领域中，数据挖掘技术同样有许多国内外相关的研究与应用，根据这些研究结果，本文将提出当前的数据挖掘技术在医保领域中面临的新兴挑战以及如何应对这些问题。医疗保险欺诈问题已经由来己久，不过，国内在医保卡欺诈检测方面的数据挖掘研究却相对较少。对此，本次课题的研究将从一种欺诈手段入手，即：医保持有人购物范围远远超出医保中心的限定，而药店则以医保卡目录中的药品为名，代替未在限定范围之内的其他商品，形成使用者和药店对医保基金的欺诈。欺诈情节中，提取出相应价款目录的药品对应同等价款目录范围外的其他商品商品，从而对药品的历史消费数据进行挖掘，基于Weka软件，提取并分析出现使用量明显超出正常比例的医保目录药品，挖掘潜在的欺诈信息。辅助医保卡系统安全运营和风险防控，对现代医保卡运营体系进行完善。

鉴于医保资金的浪费数额日益上升，为了防止欺诈行为，让有限的医保资金受益更多群众，各地监管部门陆续加大了审核力度。然而，这就使我们不得不采取更为有效的技术手段来解决新问题，利用更加强大的数据分析工具对现有数据进行深度挖掘和分析，提取出有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘技术起初应用在涉及海量数据的领域，随后也逐步延伸至医疗卫生行业，本文将摒除以往数据挖掘技术在临床、诊断等方面应用，从经济效益的角度出发对历史数据进行挖掘分析。针对医疗保险中心系统长期积累的海量历史数据，着眼于与我们生活息息相关、也是医疗保险中最难以应对的问题：对医保卡的欺诈检测。选取目前最为显著地欺诈现象，即：非医保卡使用人持大量医保卡购物，而医疗机构未经核对，采用非本人使用的医保卡，使医疗用品严重流失。鉴于套取医保基金的不良盈利手段，本次实验将基于Weka软件在大量历史账单中整合信息，通过数据挖掘技术，提取并分析出某药店账单中明显超过正常使用量的医保人群，将其认定为具有嫌疑的欺诈人群，从而实现对医保卡持有人的监督与控制。