論文の概要: Markov model with machine learning integration for fraud detection in
health insurance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10978v1
- Date: Thu, 11 Feb 2021 13:01:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-05 00:38:32.895355
- Title: Markov model with machine learning integration for fraud detection in
health insurance
- Title(参考訳): 健康保険における不正検出のための機械学習統合型マルコフモデル
- Authors: Rohan Yashraj Gupta, Satya Sai Mudigonda, Pallav Kumar Baruah and
Phani Krishna Kandala
- Abstract要約: この研究は、健康保険請求書における勾配押し上げ手法を用いたマルコフモデルと改良マルコフモデルという2つのアプローチを提示した。
データセット382,587の主張のうち38,082は不正である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fraud has led to a huge addition of expenses in health insurance sector in
India. The work is aimed to provide methods applied to health insurance fraud
detection. The work presents two approaches - a markov model and an improved
markov model using gradient boosting method in health insurance claims. The
dataset 382,587 claims of which 38,082 claims are fraudulent. The markov based
model gave the accuracy of 94.07% with F1-score at 0.6683. However, the
improved markov model performed much better in comparison with the accuracy of
97.10% and F1-score of 0.8546. It was observed that the improved markov model
gave much lower false positives compared to markov model.
- Abstract(参考訳): インドでは、医療保険部門の経費が大幅に増加した。
この研究は、健康保険詐欺の検出に適用される方法を提供することを目的としている。
この研究は、健康保険請求書における勾配押し上げ手法を用いたマルコフモデルと改良マルコフモデルという2つのアプローチを提示した。
データセット382,587の主張のうち38,082は不正である。
マルコフベースのモデルは94.07%の精度でF1スコアは0.6683である。
しかし、改良されたマルコフモデルは、97.10%の精度と0.8546のf1-scoreと比較してはるかに優れた性能を示した。
改良されたマルコフモデルがマルコフモデルよりもはるかに低い偽陽性率を示した。
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