論文の概要: Impact of the composition of feature extraction and class sampling in medicare fraud detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01413v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 06:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 00:53:21.604301
• Title: Impact of the composition of feature extraction and class sampling in medicare fraud detection
• Title（参考訳）: 医療不正検出における特徴抽出とクラスサンプリングの組成の影響
• Authors: Akrity Kumari, Narinder Singh Punn, Sanjay Kumar Sonbhadra, Sonali Agarwal
• Abstract要約: 本研究では,医療・医療サービスセンターが「医療部品D」保険請求書を公表し,不正検知システムの開発に利用した。 そこで本研究では,特徴抽出手法としてオートエンコーダ,データサンプリング手法として合成マイノリティ・オーバーサンプリング手法(SMOTE),および分類アルゴリズムとして勾配向上決定木に基づく分類器を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6016022712620095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With healthcare being critical aspect, health insurance has become an important scheme in minimizing medical expenses. Following this, the healthcare industry has seen a significant increase in fraudulent activities owing to increased insurance, and fraud has become a significant contributor to rising medical care expenses, although its impact can be mitigated using fraud detection techniques. To detect fraud, machine learning techniques are used. The Centers for Medicaid and Medicare Services (CMS) of the United States federal government released "Medicare Part D" insurance claims is utilized in this study to develop fraud detection system. Employing machine learning algorithms on a class-imbalanced and high dimensional medicare dataset is a challenging task. To compact such challenges, the present work aims to perform feature extraction following data sampling, afterward applying various classification algorithms, to get better performance. Feature extraction is a dimensionality reduction approach that converts attributes into linear or non-linear combinations of the actual attributes, generating a smaller and more diversified set of attributes and thus reducing the dimensions. Data sampling is commonlya used to address the class imbalance either by expanding the frequency of minority class or reducing the frequency of majority class to obtain approximately equal numbers of occurrences for both classes. The proposed approach is evaluated through standard performance metrics. Thus, to detect fraud efficiently, this study applies autoencoder as a feature extraction technique, synthetic minority oversampling technique (SMOTE) as a data sampling technique, and various gradient boosted decision tree-based classifiers as a classification algorithm. The experimental results show the combination of autoencoders followed by SMOTE on the LightGBM classifier achieved best results.
• Abstract（参考訳）: 医療が重要な側面であるため、医療保険は医療費を最小化するための重要なスキームとなっている。 その後、医療業界は保険の増加によって不正行為が著しく増加しており、詐欺は医療費の増加に大きく寄与するが、その影響は詐欺検出技術を使って軽減することができる。 不正を検出するために、機械学習技術が使用される。 米国連邦政府のメディケイド・メディケア・サービスセンター(CMS)が「メディケア・パートD」の保険請求を公表し,不正検出システムの開発に利用した。 クラス不均衡で高次元の医療データセットに機械学習アルゴリズムを採用することは難しい課題である。 このような課題をコンパクト化するために,本研究は,データサンプリング後に特徴抽出を行い,その後,様々な分類アルゴリズムを適用し,より良い性能を得ることを目的とする。 特徴抽出(英: feature extraction)は、属性を実際の属性の線形または非線形の組み合わせに変換し、より小さくより多様化した属性の集合を生成し、次元を減らす次元還元アプローチである。 データサンプリングは、マイノリティクラスの頻度を拡大したり、多数派クラスの頻度を減らして、両方のクラスのほぼ同数の出現数を得ることによって、クラス不均衡に対処するために一般的に使用される。 提案手法は標準性能指標を用いて評価される。 そこで,本研究では,特徴抽出手法としてオートエンコーダ,データサンプリング手法として合成マイノリティオーバサンプリング手法(SMOTE),分類アルゴリズムとして各種勾配決定木に基づく分類器を適用した。 実験結果から,LightGBM分類器におけるオートエンコーダとSMOTEの組み合わせが最適であることがわかった。

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