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J-GLOBAL ID：201702225890839171   整理番号：17A0213980

ヘルスケア請求における異常値検出のための確率的計画法アプローチ【Powered by NICT】

A Probabilistic Programming Approach for Outlier Detection in Healthcare Claims

著者 (2件)： Bauder Richard A. ,  Khoshgoftaar Taghi M.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLA  ページ： 347-354  発行年： 2016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： 医療は人々の生活における不可欠な構成要素,特に上昇高齢者集団である。メディケアは,高齢者のニーズを提供するそのような健康管理プログラムである。これら健康管理プログラムは手頃なことが必須であるが,これはいつもという訳ではない。ヘルスケアのコスト上昇のための多くの可能な因子のうち,請求詐欺が主要な寄与因子であるが,その影響は効果的な不正行為検出を通して減少することができた。確率的計画法を用いた,Bayes推定に基づく,一般的な異常値検出モデルを提案した。著者らのモデルは,確率分布よりむしろ点値を提供し,最も一般的な異常値検出法とした。信頼区間も検出された外れ値が実際に異常値考慮すべきであることを信頼性をさらに向上させるために生成した。異常値を検出することに本モデルの有効性を実証した二つの事例研究。最初の事例研究は,いくつかの異常値検出技術の明確な比較を提供するために温度データを使用した。第二の事例研究は,提案した異常値検出のモデルを展示するためにメディケアデータセットを用いた。著者らの結果は,可能な不正活性を示す,異常値の検出に成功したことを医療専門内の更なる研究または実世界,医療提供者詐欺調査事例を用いて効果的で意味のある結果を提供することができることを示した。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： 信頼性 ,  確率分布 ,  事例研究 ,  信頼区間 ,  *確率的計画法 ,  *異常値 ,  老人 ,  Bayes推定 ,  *健康管理
準シソーラス用語： 詐欺 ,  管理プログラム ,  メディケア ,  *異常値検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医療制度  (GB04020H) ,  老人医学  (GC09000X) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (3件)： ヘルスケア ,  異常値検出 ,  確率的計画法