[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

• 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

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種醫療數據處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

社會保險是指國家為了預防和分擔年老、失業、疾病以及死亡等社會風險,實現社會安全，而強制社會多數成員參加的，具有所得重分配功能的非營利性的社會安全制度。近年來出現了越來越多利用社保卡詐騙的案例，例如不法份子租借社保卡到各醫院套藥，然后分類進行倒賣等，使得公眾利益受到嚴重損害。

發明內容

本申請實施例提供一種醫療數據處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質，可以有效防止出現騙保行為，減少公眾利益損失。

一種醫療數據處理方法，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。

在其中一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，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。

一種醫療數據處理裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取醫療數據，所述醫療數據包括就診記錄和/或用藥記錄；