[發明專利]一種基于智能決策的醫?；痫L險預測方法和裝置

在審

• 申請號: 201811525770.2
• 申請日: 2018-12-13
• 公開（公告）號: CN109712004A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 張明;徐靖;肖丹
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

本發明實施例公開了一種基于智能決策的醫?；痫L險預測方法和裝置，包括：根據第一預設條件獲取慢病信息作為醫?；鹣嚓P的驅動因素，第一預設條件包括第一地域和第一預設時間段；對驅動因素進行量化處理，獲得慢病信息量化值；根據慢病信息量化值和醫保基金收支模型對醫?；鸬氖杖虢痤~和支出金額進行預測，獲得預期收入金額和預期支出金額；當預期支出金額和預期收入金額的差值超過第一預設閾值時，判定醫保基金存在透支風險，對醫?；疬M行風險管控。采用本發明，能夠通過將慢病信息作為醫保基金的驅動因素對醫保基金的收支進行預測，進而對醫?；鸬氖罩胶膺M行管理。增加醫?；鸸芾淼尼槍π?，進而提升醫?；鸬墓芾硇省?/p>

技術領域

本發明涉及數據處理領域，具體涉及一種基于智能決策的醫?；痫L險預測方法和裝置。

背景技術

醫療保險是社會保險的重要組成部分，對醫療保險基金收支情況進行預測能夠及時進行醫療保險基金管控或政策調整，以避免出現醫?；鹛澘诊L險，保證醫?；鹗罩胶?。

傳統的醫?；痫L險管控沒有將醫保基金驅動因素進行拆解和量化分析，并根據量化分析結果確定這些驅動因素對醫保基金收支的影響程度，導致對醫?；鸬墓芾矸浅４植?，難以從驅動因素中獲得有用的信息，進而使得對醫保基金的管控精確到醫療保險的整個流程中的各個環節。這樣導致對醫保基金的風險管理針對性低且效率低下，無法滿足醫保基金管理的需求。

發明內容

本發明實施例提供一種基于智能決策的醫保基金風險預測方法和裝置，能夠通過將慢病信息作為醫?；鸬尿寗右蛩剡M行量化處理，然后根據慢病信息量化值對醫?；鸬氖罩нM行預測，進而對醫?；鸬氖罩胶膺M行管理。增加醫?；鸸芾淼尼槍π?，進而提升醫保基金的管理效率，使得醫?；鹉軌蛱崆斑M行風險管控，保證醫?；鸬氖罩胶狻?/p>

本發明實施例的第一方面提供了一種基于智能決策的醫保基金風險預測方法，所述基于智能決策的醫?；痫L險預測方法包括：

根據第一預設條件獲取慢病信息作為醫?；鹣嚓P的驅動因素，所述第一預設條件包括第一地域和第一預設時間段；

對所述驅動因素進行量化處理，獲得慢病信息量化值；

根據所述慢病量化值和醫保基金收支模型對醫保基金的收入金額和支出金額進行預測，獲得預期收入金額和預期支出金額；

當所述預期支出金額和所述預期收入金額的差值超過第一預設閾值時，判定所述醫?；鸫嬖谕钢эL險，對所述醫保基金進行風險管控。

在可選的情況下，所述根據第一預設條件獲取慢病信息作為醫?；鹣嚓P的驅動因素，并對所述驅動因素進行量化處理，獲得慢病信息量化值，包括：

獲取第一地域在第一預設時間段的慢病信息；

對所述慢病信息進行公式計算，獲得目標月末慢病人口；

將所述目標月末慢病人口確定為所述慢病信息量化值。

在可選的情況下，所述對所述慢病信息進行公式計算，獲得目標月末慢病人口，包括：

獲取到的所述慢病信息包括第一預設時間段前的上月末慢病人口、上月末非慢病人口、慢病發生率和慢病死亡人口；

對所述慢病信息進行公式計算，獲得目標月末慢病人口，其中，所述公式為:

M1＝M0，

M1’＝M1+(Mn×p1)-Md；

其中，M0表示上月末慢病人口，M1表示目標月份的月初慢病人口，M1’表示目標月末慢病人口，Mx表示上月末非慢病人口，p1表示慢病發生率，Md表示慢病死亡人口。