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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利医保报销异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN109376381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201811052911.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权医保报销异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质是由冯骞;荣絮;吴亚博设计研发完成，并于2018-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本医保报销异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于大数据分析的医保报销异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取医保数据，根据医保数据得到医保输入特征值；将医保输入特征值输入已训练的医保报销异常检测模型中，得到异常分数，已训练的医保报销异常检测模型是根据历史医保数据使用无监督机器学习算法进行训练得到的；根据异常分数得到检测结果。采用本方法能够提高了医保报销审核效率。

本发明授权医保报销异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医保报销异常检测方法，所述方法包括：获取医保数据，根据所述医保数据得到医保输入特征值；将所述医保输入特征值输入已训练的医保报销异常检测模型中，得到异常分数，所述已训练的医保报销异常检测模型是根据历史医保数据使用无监督机器学习算法进行训练得到的，包括：使用所述医保输入特征值遍历隔离森林中的每颗树，计算出所述医保输入特征值在每颗树中经过的路径长度，所述路径长度是计算所述医保输入特征值从根节点到最终的叶子节点经过的边的数目与构建的隔离森林的平均路径长度的和得到的，所述隔离森林的平均路径长度是根据样本数据的数量和欧拉常数进行计算得到的；根据所述医保输入特征值在每颗树中经过的路径长度计算所述医保输入特征值在隔离森林中的平均路径长度；根据所述平均路径长度计算所述医保输入特征值对应的异常分数；根据所述异常分数得到检测结果；所述已训练的医保报销异常检测模型的生成步骤包括：获取历史医保数据，将历史医保数据作为初始样本数据；随机从所述初始样本数据中选择目标样本数据，将所述目标样本数据作为目标树当前节点；随机选择目标特征，在所述目标树当前节点中随机选择所述目标特征对应的特征值；根据所述特征值对所述目标树当前节点二叉划分，得到所述目标树当前节点的叶子节点，将所述叶子节点作为目标树当前节点；返回随机选择目标特征，在所述目标树当前节点中随机选择所述目标特征对应的特征值的步骤，当达到预设条件时，得到目标树；返回随机从所述初始样本数据中选择目标样本数据，将所述目标样本数据作为目标树当前节点的步骤，当达到预设数目的目标树时，形成隔离森林，得到已训练的医保报销异常检测模型，所述历史医保数据中包括异常报销数据和正常报销数据。

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