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龙图腾网获悉上海金仕达卫宁软件科技有限公司申请的专利医保卡异常聚集的检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117271508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311192897.8，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权医保卡异常聚集的检测方法和系统是由赵蒙海;熊飚;朱敏;张璋;张李军设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本医保卡异常聚集的检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种医保卡异常聚集的检测方法和系统，包括：步骤1：将医保病例就诊数据采用结构化的方式进行存储；步骤2：通过图重构和实体关系表示的方法，将结构化的医保病例就诊数据转换为图形式，直观反映实体之间的关系；步骤3：使用图算法进行区块划分；步骤4：对每个划分出的区块，分析其中的实体和关系特征，以识别潜在的医保卡异常聚集，以及研究区块中的实体行为、关联规则，提取有关异常聚集的信息；步骤5：输出异常聚集特征。本发明利用图结构直接表示实体之间的关系，避免了复杂数值特征的构建，降低了特征工程的难度和复杂性。

本发明授权医保卡异常聚集的检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种医保卡异常聚集的检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：将医保病例就诊数据采用结构化的方式进行存储，医保病例数据在结构化存储中被组织成关系型数据库的表格形式，每个字段对应一个特定属性，每个记录对应一次就诊病例，通过设置包括主键、外键在内的约束条件，确保数据的完整性和一致性； 步骤2：通过图重构和实体关系表示的方法，将结构化的医保病例就诊数据转换为图形式，直观反映实体之间的关系； 步骤3：使用图算法进行区块划分； 步骤4：对每个划分出的区块，分析其中的实体和关系特征，以识别潜在的医保卡异常聚集，以及研究区块中的实体行为、关联规则，提取有关异常聚集的信息； 步骤5：输出异常聚集特征； 所述步骤3包括： 采用关系子图挖掘的方法，针对就诊人员、就诊时间、医疗机构的多次共同出现，以及聚集在特定机构，开具特定药品的特征进行区块划分； 定义频繁出现的结构模式，这些模式应反映包括就诊人员、就诊时间、医疗机构在内的多个实体之间的关系； 在医保病例就诊数据图中搜索与所定义频繁模式相匹配的子图，包括遍历图中的节点和边，以找到符合模式的子图实例；搜索过程采用优化策略，包括限制搜索范围和剪枝； 对每个找到的子图实例进行计数，用于评估模式在整个图中的频繁程度，从而确定是否符合频繁模式的条件； 将找到的频繁子图实例进行聚类或合并，以形成区块；在合并过程中，考虑子图之间的相似度、重叠程度因素，以确保区块内的实体关系紧密和区块间的实体关系相对较弱。

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