医疗保险作为整个社会保障体系的组成部分之一,在保障全体劳动者的健康方面发挥了重要作用。然而由于医疗保险中信息不对称而引发的违规和欺诈行为也与之相生相伴,违规和欺诈的手段也越来越隐蔽化和专业化,风险控制也成为理论和实践操作上的难题。在此背景下,探索将Agent技术引入该领域,利用Agent智能技术进行实时侦测,实时或准实时地检测出医疗保险体系中出现的违规和欺诈行为,对加强医疗保险监督工作,减少医疗保险基金的流失有着十分重要的现实意义。保人就诊是在一个开放式的动态环境中,在此过程中保人、医生及保险机构都是具有智能性和理性的行为主体以及对问题的求解能力,并能够预测其行为的后果,这些都与Agent的特点十分相符。为此,本文提出了一个基于多Agent医疗欺诈行为检测系统(Medical Fraud Detection System based on Multi-Agent,简称MAFDS)。系统中将医疗机构和保险机构分别视为对应的Agent,将欺诈行为的检测过程视为一个多Agent决策过程,它们问通过黑板提供的公共工作区获得彼此问的信息和意图,利用Agent的智能性和多Agent的协作能力来检测违规欺诈的现象。本文研究的主要工作:1、对目前常用的异常检测方法及Agent的相关理论和技术进行了分析,并研究了Agent技术在异常检测中的应用。2、对医疗保险领域的问题进行了分析,确定了异常检测的主题及检测流程。通过对医疗数据的分析,给出了需检测的医疗行为,进行了用例建模。3、针对Agent的技术特点,给出了基于多Agent医疗欺诈行为检测系统模型,阐述了系统的工作机制,进行了体系结构及相关Agent的详细设计。4、在JADE平台上,对系统原型进行了实现。针对门诊用药的效-效相似性,给出了异常检测策略,并通过实际医疗数据的测试,验证了系统的可用性。