[發明專利]醫保基金支出的預測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110098229.3
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112734585A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 鄭力銘;張敏
• 申請（專利權）人: 聯仁健康醫療大數據科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06F16/2458
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種醫保基金支出的預測方法，其特征在于，包括：

獲取已實施醫保待遇調整的第一對象的醫保基金支出在所述醫保待遇調整后的第一時間序列數據和在所述醫保待遇調整前的第二時間序列數據、以及擬實施所述醫保待遇調整的第二對象的所述醫保基金支出的第三時間序列數據；

根據所述第二時間序列數據對所述第一時間序列數據進行降維，得到基于所述醫保待遇調整生成的待遇特征序列數據，并且根據所述第三時間序列數據預測所述第二對象在預設時間段內的所述醫保基金支出的第四時間序列數據；

將所述待遇特征序列數據和所述第四時間序列數據進行融合，得到所述第二對象在所述醫保待遇調整后的所述預設時間段內目標時間下的所述醫保基金支出。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二時間序列數據對所述第一時間序列數據進行降維，包括：

根據所述第二時間序列數據得到基于季節性變化生成的季節特征序列數據，并基于所述季節特征序列數據對所述第一時間序列數據進行降維。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述季節特征序列數據對所述第一時間序列數據進行降維，包括：

針對于所述第一時間序列數據中的每個待降維數據，從所述季節特征序列數據中確定與所述待降維數據對應的季節特征數據；

從所述待降維數據中減去所述季節特征數據，得到已降維數據；

相應的，所述得到基于所述醫保待遇調整生成的待遇特征序列數據，包括：

將每個所述待降維數據分別對應的所述已降維數據構成的序列數據，作為基于所述醫保待遇調整生成的待遇特征序列數據。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待遇特征序列數據和所述第四時間序列數據進行融合，包括：

將所述待遇特征序列數據疊加在所述第四時間序列數據上。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述待遇特征序列數據疊加在所述第四時間序列數據上，包括：

針對于所述第四時間序列數據中的每個待疊加數據，從所述待遇特征序列數據中確定與所述待疊加數據對應的待遇特征數據；

將所述待遇特征數據疊加在所述待疊加數據上，得到已疊加數據；

相應的，所述得到所述第二對象在所述醫保待遇調整后的所述預設時間段內目標時間下的所述醫保基金支出，包括：

根據各所述待疊加數據分別對應的所述已疊加數據構成的序列數據，得到所述第二對象在所述醫保待遇調整后的所述預設時間段內的目標時間下的所述醫保基金支出。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取已實施醫保待遇調整的第一對象的醫保基金支出在所述醫保待遇調整后的第一時間序列數據包括：

獲取已實施醫保待遇調整的第一對象的醫保基金支出在所述醫保待遇調整后的支出明細，其中所述支出明細包括支出時間和所述支出時間下的支出費用；

根據預先設置的時間間隔對所述支出明細中與所述時間間隔對應的各所述支出時間下的所述支出費用進行匯總，得到第一時間序列數據。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一時間序列數據包括自變量是所述支出時間且因變量是所述支出費用的序列數據。

8.一種醫保基金支出的預測裝置，其特征在于，包括：

時間序列數據獲取模塊，用于獲取已實施醫保待遇調整的第一對象的醫保基金支出在所述醫保待遇調整后的第一時間序列數據和在所述醫保待遇調整前的第二時間序列數據、以及擬實施所述醫保待遇調整的第二對象的所述醫保基金支出的第三時間序列數據；

時間序列數據處理模塊，用于根據所述第二時間序列數據對所述第一時間序列數據進行降維，得到基于所述醫保待遇調整生成的待遇特征序列數據，且根據所述第三時間序列數據預測所述第二對象在預設時間段內的所述醫保基金支出的第四時間序列數據；

醫保基金支出預測模塊，用于將所述待遇特征序列數據和所述第四時間序列數據進行融合，得到所述第二對象在所述醫保待遇調整后的所述預設時間段內目標時間下的所述醫保基金支出。