2015年11月08日

◆ 犯罪摘発にビッグデータ

 接骨院で療養費をだまし取る犯罪があった。この種の犯罪を摘発するには、ビッグデータを使うといい。 ──

 接骨院で療養費をだまし取る犯罪があった。架空の患者を仕立て上げて、健康保険から療養費をだましとる、という手口。
  → 暴力団が診療報酬詐欺 保険証使い受診、不正請求

 これをどう摘発するか? 本来ならば、審査機関がきちんと審査するべきだ。警察も、「ちゃんと審査すれば見つかるはずだ」と言っている。だが、審査機関は、「チェックにかける時間は1枚あたり数秒だけで、故意の不正は見抜けない。また、見つけても誤記載と見なすだけだ」と言っている。(読売・朝刊 2015-11-08 )
 うまくやれば、多額の不正を見つけることができるはずなのに、見つける気がない。今回の不正請求は、たぶん氷山の一角だろう。

 ──

 そこで私が提案しよう。
 「不正は、人間が目でチェックするのでなく、コンピュータのビッグデータの処理で見つけよ」

 具体的には、怪しい点をチェックする。
  ・ 国保の割合
  ・ 部位転がしの割合

 順に説明しよう。

 (1) 国保の割合

 今回の不正請求では、国保の割合がとても高かった。
 摘発された接骨院が請求した療養費の9割近くが、国民健康保険加入者のものだったことが、捜査関係者への取材でわかった。容疑者の一人は取材に「審査の甘い国保を狙った」と証言。
 施術を受けたとして療養費を申請した約350人のうち300人前後が国保加入者だった。
( → 朝日新聞 2015年11月8日

 このことから、「国保の割合がとても高い接骨院は怪しい」とわかる。だから、請求書を調べて、「国保の割合がとても高い」という接骨院を探し出せばいい。請求書のビッグデータを調べれば、すぐにわかる。

 (2) 部位転がしの割合

 接骨院では、「部位転がし」という請求がなされる。こんなことをする接骨院は、怪しい。
 接骨院での保険不正請求の手口として、部位転がしというものがあります。部位転がしとは、同じ患者さんの患部をつぎつぎと変更し、そのたびに別の病名で保険請求を行う典型的な不正請求の手口です。
 柔道整復師が健康保険を申請できるのは、骨折、打撲、脱臼、捻挫、肉離れなどの急性のケガの施術です。部位転がしを行っている接骨院では、同じ患者について、こうしたケガに関する治療費の保険請求を、肩、指、腰、足などにつぎつぎと部位を変えて行います。
 こうした内容の保険請求が、柔道整復師から行われるのはとても不自然です。3箇所以上のケガがある場合、その患者は重症です。重症患者であれば、柔道整復師ではなく、医療機関でその人は検査と治療をとうぜん受けているはずだからです。
( → 柔道整復師が保険不正請求で行う部位転がし
 大量のデータをねつ造しようとすれば、どうしてもいくつかのパターンができてしまいます。病名のたらい回し(部位転がし)にしても三ヶ月ごとに病名を変えてみたり、治癒が月末に集中していたり、多部位が同時開始の同時治癒だったり等々。こういった人為的にねつ造したものには、どうしてもパターンが生まれます。そういうのは縦覧チェックであっさりと見破られます。
 じゃあ縦覧チェックで引っかからないように、パターンを増やそうとすると、どうしても通常ではあり得ない内容になってしまいがちです。つまりはデータのねつ造というのはとても難しいのです。相手は毎日大量のレセプトを見ているプロなのです。生半可なねつ造はすぐに見破られてしまうんですね。
( → 不正請求発覚のきっかけ

 というわけで、プロがじっくり見れば、部位転がしは簡単にバレるわけだ。
 ただ、問題は、プロがじっくり見る機会がないことだ。ろくに摘発力もない無能な審査官が、大量のデータを次々と処理しているだけだから、見逃されるのがほとんどなのだろう。だから読売の記事でも、取材を受けた人が「見抜けない」と言っているわけだ。(利口なら見抜けるが、無能ならば見抜けない。)

 そこで、私が提案するのが、以上の (1)(2) をコンピュータで処理することだ。どれほど大量のデータがあっても、コンピュータならば一瞬にして処理が済む。いちいち人間が1枚ずつチェックする必要はないのだ。コンピュータに任せればいいのだ。
 そして、コンピュータが「これは怪しいぞ」とえぐりだした例を受けて、高い技能のあるプロが念入りにチェックすればいい。そのあと、無能な審査官を引き連れて、現場を捜索して、証拠を持ち出せばいい。

 ともあれ、ビッグデータを処理することで、不正請求という犯罪は見つかるものだ。



 [ 付記 ]
 「おいおい、それはビッグデータじゃないぞ。ただの機械処理だぞ」
 と言われそうだ。はい、そうです。済みません。 (^^);
 ただし、実際には、このあとでビッグデータの処理をするといい。つまり、大量のデータを得たあとで、不正者の請求に見られる特定のパターンを、機会が自動的に検出するといい。
 今回は「国保の割合」「部位転がしの割合」という2点を指摘した。しかしこれは人間があらかじめ指摘したものだ。一方、人間が気づいていない点で、何か、独特のパターンがあるかもしれない。たぶん、あるだろう。そういうパターンを、機械で自動的に発見してもらいたい。……これぞ、ビッグデータ。人工知能の技術が必要ですね。
 


 [ 余談 ]
 ビッグと書いてあるものをもっていくと、ハンバーガーが 120円引き。
  → バーガーキングのBIG割、ビックマ○ク以外のBIGでもおkなので色々試してみる
 
  ※ ビッグデータじゃ駄目だと思うが。
  ※ 「びっくりぽん」も駄目だと思う。
posted by 管理人 at 13:33| Comment(0) | コンピュータ_04 | 更新情報をチェックする
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