项目成员：钱蔚、张桐嘉、杨子冰、王星霆

指导教师：黄晓硕

作品简介：本项目深度融合医保智能监管与疾病预测功能，通过Python技术栈实现医保数据多维度可视化分析、骗保行为智能识别及心脏病风险预测。系统整合UCI医疗数据集与真实医保数据，采用KNN与随机森林双模型对比分析，构建基于Tkinter的交互式平台，为医保基金监管和疾病早期干预提供数据驱动的决策支持。

图1 作品展示图

        图2 作品展示图

项目创新点：

本项目设计并实现了医保监管与疾病预测深度融合的智能分析系统。医保智监端基于KNN算法开发骗保行为实时识别模块，输出混淆矩阵与动态ACC曲线实现基金风险预警；疾病预诊端集成KNN与随机森林双模型，支持心脏病风险分层评估并输出特征重要性排序；创新融合UCI心脏病数据集与本地医保数据，开发就诊次数直方图、支付对比线型图、费用占比柱状图及就诊-支付散点图四维动态。采用Tkinter构建全流程交互平台，实现数据加载、可视化、模型训练、结果对比。

项目视频：