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智绘医保：认知推断下的医疗保障体系

针对当代社会骗保问题日渐严重，目前相比骗保问题的严重，反欺诈能力显得不足，拦截精准度和覆盖度都非常有限。有效的健康保险系统在管理医疗保健资源、提高人民生活质量、保持社会稳定性方面发挥着重要作用。

在这个背景下，我们的作品从用户信息、医保使用情况、支付费用结构出发，分析相似度高的用户群体相似消费行为特征，以及识别异常消费行为或群体异常消费情况。

不仅通过自定义分析阈值（如年龄、性别、医药目录机构、开单科室、个人支付占比等），以探索式方式分析骗保个人用户或骗保“团伙”。并结合可视化和交互手段呈现医疗机构画像。而且还通过应用阶段式视觉分析法和自定义特征交互系统来识别用户异常行为，锁定异常用户，生成适应医保数据的个性化画像。

 本作品是一款高效医保欺诈检测系统，通过深入分析用户信息、医保使用情况和支付费用结构，运用聚类分析、特征筛选和医疗状况识别技术，旨在识别异常消费行为和骗保团伙，实现降低医保成本、提供法律制裁依据和提高骗保检测效率三大功能。系统开发注重功能性，包括数据收集、处理、模型训练、评估和结果可视化，并确保用户界面友好性和系统安全性。技术上，结合K-means聚类算法、随机森林、支持向量机等机器学习算法以及echart、matplotlib数据可视化工具，深入挖掘医保数据。开发过程中，使用Vue.js、Vuex、Router、Axios前端技术栈，Flask框架后端。