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[發明專利]醫療數據處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質在審

專利信息
申請號: 201710801892.9 申請日: 2017-09-07
公開(公告)號: CN107609980A 公開(公告)日: 2018-01-19
發明(設計)人: 阮曉雯;丁睿 申請(專利權)人: 平安醫療健康管理股份有限公司
主分類號: G06Q40/08 分類號: G06Q40/08;G06Q50/22
代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司44224 代理人: 方高明
地址: 200001 上海市黃浦*** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 醫療 數據處理 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種醫療數據處理方法,其特征在于,包括:

獲取醫療數據,所述醫療數據包括就診記錄和/或用藥記錄;

分析所述就診記錄和/或用藥記錄,得到所述醫療數據的醫療審核場景;

選取與所述醫療審核場景對應的審核模型;

通過所述審核模型從所述醫療數據提取與所述審核模型對應的特征,并根據所述特征計算所述醫療數據的風險評分;

當所述風險評分大于與所述醫療審核場景匹配的預設閾值時,則將所述醫療數據標記為可疑數據。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述醫療審核場景包括虛假住院場景;

所述通過所述審核模型從所述醫療數據提取與所述審核模型對應的特征,并根據所述特征計算所述醫療數據的風險評分,包括:

根據與所述虛假住院場景對應的審核模型提取所述醫療數據的特征,所述特征包括住院天數、總費用、每個類別的診療項目數量以及診療項目總數量;

根據提取的特征建立特征向量,并計算所述特征向量與所述對應的審核模型中包含的各個就診樣本集合的相似度,所述各個就診樣本集合通過對就診樣本進行聚類得到;

根據所述相似度確定所述醫療數據所屬的就診樣本集合;

根據所述所屬的就診樣本集合包含的樣本數量計算所述醫療數據的風險評分。

3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述醫療審核場景包括分解住院場景,所述分解住院場景包括第一子場景;

所述通過所述審核模型從所述醫療數據提取與所述審核模型對應的特征,并根據所述特征計算所述醫療數據的風險評分,包括:

根據與所述第一子場景對應的審核模型提取所述醫療數據的特征,所述特征包括相鄰就診時間間隔;

根據提取的特征獲取最短的相鄰就診時間間隔;

根據所述最短的相鄰就診時間間隔計算所述醫療數據的風險評分。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述醫療審核場景包括分解住院場景,所述分解住院場景包括第二子場景;

所述通過所述審核模型從所述醫療數據提取與所述審核模型對應的特征,并根據所述特征計算所述醫療數據的風險評分,包括:

根據與所述第二子場景對應的審核模型提取所述醫療數據的特征,所述特征包括相鄰就診時間間隔及相鄰就診的診療項目;

根據提取的特征獲取最短的相鄰就診時間間隔及最長的相鄰就診時間間隔,并計算相鄰就診的診療項目的相似度;

根據所述最短的相鄰就診時間間隔、最長的相鄰就診時間間隔及所述相似度計算所述醫療數據的風險評分。

5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述醫療審核場景包括分解住院場景,所述分解住院場景包括第三子場景;

所述通過所述審核模型從所述醫療數據提取與所述審核模型對應的特征,并根據所述特征計算所述醫療數據的風險評分,包括:

根據與所述第三子場景對應的審核模型提取所述醫療數據的特征,所述特征包括就診次數、累計住院天數、累計總費用及次均費用;

獲取所述醫療數據的醫院標識及病種標識,根據所述醫院標識確定醫院等級;

獲取與所述醫院等級及病種標識匹配的醫療數據集合,分別統計所述醫療數據集合在各個特征的平均值和標準差;

根據從所述醫療數據提取的各個特征與對應的平均值和標準差分別計算所述各個特征的標準分數;

對所述各個特征的標準分數進行加權計算得到所述醫療數據的風險評分。

6.根據權利要求1至5任一所述的方法,其特征在于,在所述選取與所述醫療審核場景對應的審核模型之前,所述方法還包括:

獲取與所述醫療數據的醫療審核場景對應的數據過濾條件;

當所述醫療數據不滿足所述數據過濾條件時,執行所述選取與所述醫療審核場景對應的審核模型的步驟。

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