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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种医保欺诈识别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：CN120598694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511098010.8，技术领域涉及：G06Q40/08；该发明授权一种医保欺诈识别方法和系统是由张红宇;吕龙;苑兴雪;郑博雯;常维夫设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医保欺诈识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种医保欺诈识别方法和系统，该方法包括接收或响应于参保人员的索赔请求，获取参保人员的历史就诊数据；从历史就诊数据中，提取参保人员发生索赔行为的索赔特征；根据索赔行为发生的时间和位置对索赔特征进行时空嵌入，得到时空嵌入矩阵；将时空嵌入矩阵输入预先训练的医保欺诈识别模型，由医保欺诈识别模型输出参保人员的医保欺诈识别结果。本发明能提高医保欺诈识别的准确性。

本发明授权一种医保欺诈识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种医保欺诈识别方法，其特征在于，包括： 接收或响应于参保人员的索赔请求，获取所述参保人员的历史就诊数据； 从所述历史就诊数据中，提取所述参保人员发生索赔行为的索赔特征； 根据索赔行为发生的时间和位置对所述索赔特征进行时空嵌入，得到时空嵌入矩阵； 将所述时空嵌入矩阵输入预先训练的医保欺诈识别模型，由所述医保欺诈识别模型输出所述参保人员的医保欺诈识别结果；所述医保欺诈识别模型包括用于提取索赔行为的医保欺诈特征的特征提取模块，以及用于根据所述医保欺诈特征识别索赔行为对应的医保欺诈行为的医保欺诈识别模块，所述医保欺诈识别模型在训练过程中采用多成分联合损失函数优化，多成分联合损失函数包括二分类交叉熵损失、非均匀中心损失以及余弦距离损失；所述提取索赔行为的医保欺诈特征，包括：利用多层卷积神经网络提取所述时空嵌入矩阵的局部特征；所述局部特征用于表征相邻时段的索赔行为之间的关联性；利用自注意力机制从所述局部特征中获取不相邻时段的索赔行为之间的长距离依赖关系；利用前向传播层对所述局部特征和所述长距离依赖关系进行整合，得到所述医保欺诈特征； 所述医保欺诈识别结果为医保欺诈概率；所述医保欺诈识别模块利用全连接层建立索赔行为特征与医保欺诈的映射关系； 所述多成分联合损失函数在二分类交叉熵损失基础上，引入非均匀中心损失和余弦距离损失约束医保欺诈识别模型对正常样本、欺诈样本的特征空间的学习，从而使正常样本、欺诈样本的分类边界更明显。

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