[發明專利]基于大數據的醫療數據異常分析方法、裝置和計算機設備

有效

• 申請號: 202011039794.4
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112131277B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 唐強
• 申請（專利權）人: 深圳平安醫療健康科技服務有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/248;G06F18/2433;G06F18/2321;G06F18/23211
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 劉佳妮

本申請涉及人工智能，提供一種基于大數據的醫療數據異常分析方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：在接收到終端發送的異常分析請求時，獲取對應于相同病種的待分析的醫療數據；按照預設的數據組合類型，將醫療數據中各類型的數據進行組合，獲得各數據組合類型分別對應的醫療數據對；分別對各數據組合類型對應的醫療數據對進行聚類，根據聚類結果確定各數據組合類型對應的醫療數據中的離群點；根據各離群點的異常度，確定醫療數據中的異常數據，并將異常數據反饋至終端，以在終端進行可視化展示。采用本方法能夠提高醫療數據異常分析的準確度。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種基于大數據的醫療數據異常分析方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的不斷發展，互聯網技術對于醫療行業起到了十分重要的作用，利用互聯網技術處理各種醫療數據能夠有效地提高醫療數據的處理效率。隨著異地就醫的需求不斷增加，需要對異地就醫的醫療數據的真實性和可靠性進行準確分析判斷，有利于獲得精確的醫療數據，以便醫療機構能夠針對性提供更好的醫療服務。

然而，醫療數據中數據種類繁多，目前對各類型醫療數據的真實性和可靠性進行一一分析，不能有效利用各類型數據之間的聯系，導致醫療數據異常分析的準確性有限。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高醫療數據異常分析準確度的基于大數據的醫療數據異常分析方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種基于大數據的醫療數據異常分析方法，所述方法包括：

在接收到終端發送的異常分析請求時，獲取對應于相同病種的待分析的醫療數據；

按照預設的數據組合類型，將醫療數據中各類型的數據進行組合，獲得各數據組合類型分別對應的醫療數據對；

分別對各數據組合類型對應的醫療數據對進行聚類，根據聚類結果確定各數據組合類型對應的醫療數據中的離群點；

根據各離群點的異常度，確定醫療數據中的異常數據，并將異常數據反饋至終端，以在終端進行可視化展示。

在其中一個實施例中，在接收到終端發送的異常分析請求時，獲取用戶對應于相同病種的待分析的醫療數據，包括：

接收終端發送的異常分析請求，并根據異常分析請求確定目標用戶標識；

從醫療記錄庫中獲取目標用戶標識對應的醫療記錄；

從醫療記錄中提取對應于相同病種的待分析的醫療數據。

在其中一個實施例中，從醫療記錄中提取對應于相同病種的待分析的醫療數據，包括：

確定待分析病種，并從醫療記錄中篩選出屬于待分析病種的篩選醫療記錄；

對篩選醫療記錄進行解析，根據解析結果確定目標用戶標識對應于待分析病種的就醫信息、費用信息和參保地點；

根據參保地點和就醫信息中就醫醫院的位置，確定異地就醫距離；

根據就醫信息、費用信息、參保地點和異地就醫距離得到待分析的醫療數據。

在其中一個實施例中，分別對各數據組合類型對應的醫療數據對進行聚類，根據聚類結果確定各數據組合類型對應的醫療數據中的離群點，包括：

通過密度聚類算法分別對各數據組合類型對應的醫療數據對進行聚類，得到包括至少一個聚類簇的聚類結果；

基于離群點檢測算法分別確定各數據組合類型對應的醫療數據對中的預備離群點；

根據聚類簇從預備離群點中確定各數據組合類型對應的醫療數據中的離群點。