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J-GLOBAL ID：201702248711975499   整理番号：17A1733162

Heathケア詐欺検出法と新しいアプローチ【Powered by NICT】

Heath care fraud detection methods and new approaches

著者 (2件)： Duman Ebru Aydogan (Computer Engineering Department, Gazi University, Ankara, Turkey) ,  Sagiroglu Seref (Computer Engineering Department, Gazi University, Ankara, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UBMK  ページ： 839-844  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不正と乱用は多くの国のヘルスケアシステムにおける大きなコストを引き起こしてきた。健康管理詐欺検出に関するレビュー,ビッグデータアプローチを提供することを目的とする。この理由のために,文献で利用可能な文献は,技術分類に焦点を当て,データの主要な発生源と特性を同定してレビューした。健康管理詐欺とビッグデータ分析における最近の解と挑戦をいくつかの特定の基準の範囲内で評価した。はこのレビューから結論できる,ビッグデータ分析と新たに得られたデータ源は医療費を低減するために,不正検出の効率を増加させ,健康管理システムへの高品質を提供するために近い将来におけるホットな話題である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *検出法 ,  健康管理 ,  医療費
準シソーラス用語： 高品質 ,  不正検出 ,  ビッグデータ ,  発生源 ,  *詐欺 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 詐欺 ,  検出法