Prescription fraud detection via data mining: A methodology proposal
2009
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Altay Güvenir ; Prof. Dr. İhsan Sabuncuoğlu
Abstract (TR)
Her yıl, sağlık, bankacılık, bilgi işlem ve iletişim gibi bir çok önemli alanda görülen usulsüz işlemler önemli miktarda para, zaman, bilgi ve emek kaybına sebep olmaktadır. Sağlık alanında görülen usulsüzlükler, aralarında Türkiye ve Amerika Birleşik Devletleri'nin de olduğu birçok ülkede sosyal güvenlik kurumları ve özel sağlık sigortası şirketlerine ciddi zararlar vermekte ve sağlık sistemlerini olumsuz etkilemektedir. Uygulayanlar ve uygulanmasına göz yumanlar tarafından zararsız olarak algılanan sağlık sistemi usulsüzlükleri, ilaç firmalari, sağlık hizmeti sağlayıcıları, hastalar ve eczaneler arasındaki yasadışı bir ağ üzerinden yürütülmektedir. Bu usulsüz faaliyetler sosyal güvenlik kurumlarına yanlızca finansal zararlar vermekle kalmayıp, sağlık sistemlerinin daha etkin ve kaliteli işleyebilmesinin önünde büyük bir engel oluşturmaktadır. Sağlık harcamalarının yarısına yakınının ilaç harcamaları üzerine olduğu ülkemizde, reçete usulsüzlükleri de oldukça sık görülmektedir.Bu çalışma, veri madenciliğiyle büyük reçete veri tabanlarında usulsüzlük denetimi yapılması konusunda bir yöntem araştırmasını amaçlamıştır. Çalışmanın amacı, halihazırda uzmanlar tarafından rasgele seçim yoluyla yapılan reçete usulsüzlüğü denetiminin etkin bir otomasyon sistemiyle sağlanması için özelleştirilmis veri madenciliği teknikleri geliştirililmesidir.Bu amaçla, her reçeteye İlaç-Tanı uyumu, İlaç-Yaş uyumu, İlaç-İlaç uyumu, İlaç-Cinsiyet uyumu ve Tani-Fiyat uyumuyla ilgili risk notları vermek üzere oluşturulan teknikler, sonrasında gerçek reçeteler kümesi üzerinde denenmiştir. Test kümesindeki usulsüz reçetelerin %77.4'ünü yakalayan sistem, reçete usulsüzlük denetimi açısından tatmin edici bulunmuş ve önerilen yöntemin sosyal güvenlik kurumları tarafından kullanılmasının uzman denetim masraflarının azaltılması ve denetim etkinliğinin arttırması açısından uygun olabileceği sonucuna varılmıştır.Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, usulsüzlük denetimi, Reçete Usulsüzlükleri
Author
Dr. Karca Duru Aral
Institution
How to Cite
Karca Duru Aral (Yüksek Lisans Tezi). Prescription fraud detection via data mining: A methodology proposal, 2009, Bilkent University, Endüstri Mühendisliği Bölümü.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Bilkent University
- The Lower Danube in Late Antiquity: The case of Histria(2023)
- Oil price surges and the yield curve(2024)
- Essays on forward guidance(2014)
- Multi-armed bandit algorithms for communication networks and healthcare(2022)
- Comparative constitutional happiness in the light of the jurisprudence of the Turkish Constitutional Court(2023)
- Density functional theory investigation of linear carbon chains(2023)
