[發(fā)明專利]個人健康風(fēng)險評分預(yù)測方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910257940.1 | 申請日: | 2019-04-01 |
| 公開(公告)號: | CN109935330A | 公開(公告)日: | 2019-06-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 不公告發(fā)明人 | 申請(專利權(quán))人: | 太平洋醫(yī)療健康管理有限公司 |
| 主分類號: | G16H50/30 | 分類號: | G16H50/30 |
| 代理公司: | 上海寶鼎專利代理有限公司 31222 | 代理人: | 張寶讓 |
| 地址: | 200001 上海市黃浦區(qū)北*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 預(yù)測因子 信息數(shù)據(jù) 個人健康 明細(xì)數(shù)據(jù) 預(yù)測 算數(shù) 個人醫(yī)療 結(jié)算 線性回歸模型 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 特征降維 特征選擇 特征轉(zhuǎn)換 醫(yī)療保險 支出 采集 | ||
1.一種個人健康風(fēng)險評分預(yù)測方法,其特征在于,其包括以下步驟:
步驟1、數(shù)據(jù)采集:采集本年度的基本醫(yī)療保險報銷數(shù)據(jù)和對應(yīng)的參保人信息數(shù)據(jù),所述基本醫(yī)療保險報銷數(shù)據(jù)包括基本醫(yī)保結(jié)算數(shù)據(jù)和基本醫(yī)保結(jié)算明細(xì)數(shù)據(jù);
步驟2、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:對基本醫(yī)保結(jié)算數(shù)據(jù)、基本醫(yī)保結(jié)算明細(xì)數(shù)據(jù)和參保人信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,從而獲得標(biāo)準(zhǔn)基本醫(yī)保結(jié)算數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)基本醫(yī)保結(jié)算明細(xì)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)參保人信息數(shù)據(jù);
步驟3、特征工程:基于標(biāo)準(zhǔn)基本醫(yī)保結(jié)算數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)基本醫(yī)保結(jié)算明細(xì)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)參保人信息數(shù)據(jù)生成四大類預(yù)測因子,四大類預(yù)測因子包括個人信息、醫(yī)療花費(fèi)、醫(yī)療行為和疾病類型,基于四大類預(yù)測因子生成多個子預(yù)測因子;
步驟4、特征轉(zhuǎn)換:對子預(yù)測因子進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換;
步驟5、特征選擇:對轉(zhuǎn)換后的子預(yù)測因子進(jìn)行特征降維以減少子預(yù)測因子的數(shù)量;
步驟6、建立模型:基于特征選擇后的子預(yù)測因子建立線性回歸模型來預(yù)測下一年度的個人醫(yī)療支出;
Y=θ0+θ1*X1+θ2*X2+…+θn*Xn+∈
其中,Y表示下一年度的個人醫(yī)療支出,θi表示自變量,0≤i≤n,Xj表示特征選擇后的子預(yù)測因子中的第j個子預(yù)測因子,1≤j≤n,n表示特征選擇后的子預(yù)測因子的數(shù)量;
步驟7、評估個人健康風(fēng)險:基于預(yù)測出的下一年度的個人醫(yī)療支出來預(yù)測下一年度的個人健康風(fēng)險評分;
下一年度的個人健康風(fēng)險評分=預(yù)測出的下一年度的個人醫(yī)療支出/預(yù)測出的下一年度的所有個人醫(yī)療支出的平均醫(yī)療支出。
2.如權(quán)利要求1所述的個人健康風(fēng)險評分預(yù)測方法,其特征在于,在步驟5和步驟6之間包括:采用機(jī)器學(xué)習(xí)XGBOOST模型對特征選擇后的子預(yù)測因子的預(yù)測能力進(jìn)行評測。
3.如權(quán)利要求1所述的個人健康風(fēng)險評分預(yù)測方法,其特征在于,在步驟4中,采用impact coding進(jìn)行數(shù)值型預(yù)測因子的特征轉(zhuǎn)換,采用one-hot-encoding進(jìn)行字符型預(yù)測因子的特征轉(zhuǎn)換。
4.如權(quán)利要求1所述的個人健康風(fēng)險評分預(yù)測方法,其特征在于,在步驟5中,采用因子相關(guān)性分析分析出轉(zhuǎn)換后的子預(yù)測因子中彼此相關(guān)的因子,僅僅保留彼此相關(guān)的因子中的一個因子,采用XGBOOST算法去除預(yù)測力較弱的因子。
5.如權(quán)利要求1所述的個人健康風(fēng)險評分預(yù)測方法,其特征在于,基本醫(yī)保結(jié)算數(shù)據(jù)包含的字段主要有個人編號,就診編號,就診時間,就診類別,入院/出院時間,診斷編碼,診斷名稱,科室名稱,醫(yī)療總金額,醫(yī)保報銷金額,自負(fù)金額,大病報銷金額,其他報銷金額等等;
基本醫(yī)保結(jié)算明細(xì)數(shù)據(jù)包含的字段主要有個人編號,就診編號,結(jié)算單號,醫(yī)保目錄編碼,醫(yī)保目錄名稱,單價,數(shù)量,金額,自付比例,自費(fèi)金額等等;
參保人信息數(shù)據(jù)包含的字段主要有年齡,性別,險種,離退休狀態(tài),戶口性質(zhì),文化程度,政治面貌,工作類型等等。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于太平洋醫(yī)療健康管理有限公司,未經(jīng)太平洋醫(yī)療健康管理有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
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