使用大型语言模型来加强基于区块链的医疗保险索赔中的欺诈分析和检测

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 人工智能的人工智能
• 区块链技术 区块链技术
• 医疗保健信息学 医疗保健信息学

背景情况:

• 传统的医疗保险索赔处理存在效率低下和欺诈行为,导致巨额财务损失.
• 现有的欺诈检测方法是手动的,缓慢的,对于复杂的,大规模的欺诈计划是不够的.
• 目前用于保险的区块链解决方案缺乏适应性和针对各种欺诈类型的深度分析能力.

研究的目的:

• 开发一种新的欺诈检测系统,集成区块链技术和大型语言模型 (LLM).
• 提高医疗保险索赔处理的安全性,透明度和效率.
• 准确检测各种欺诈模式,包括膨胀的成本和未提供服务.

主要方法:

• 利用以太坊智能合约 (SC) 进行安全,分散的医疗记录和索赔数据存储.
• 实施了检索增强生成 (RAG) 系统,用于对不变,防改数据的LLM驱动分析.
• 集成的去中心化离链存储用于非结构化临床数据和LLM驱动的聊天机器人用于自然语言交互.

主要成果:

• 该LLM在合成和公共数据集中检测欺诈性保险索赔的准确率高达99%.
• 整个欺诈检测过程,包括非结构化数据分析,平均在13秒内执行.
• 成本,安全和可扩展性分析证实了该系统的实用性,弹性和稳定性.

结论:

• 拟议的框架有效地克服了传统系统的局限性,提供了一个可扩展和适应的欺诈检测解决方案.
• 区块链和LLM的整合提供了一种安全,透明和智能化的方法来打击医疗欺诈.
• 该系统在医疗保健和其他易受欺诈活动的行业中具有很大的应用潜力.