[發明專利]疾病診斷相關分組的支付方案決策方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 202110328115.3
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN112926879B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 巴堃;李娜;劉玉琦
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q30/02
• 代理公司: 深圳市明日今典知識產權代理事務所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝

1.一種疾病診斷相關分組的支付方案決策方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取支付方案決策請求，所述支付方案決策請求攜帶有醫療影響因素數據、歷史衛生服務彈性系數和抽樣參數，其中，所述歷史衛生服務彈性系數，是指歷史的衛生服務彈性系數，所述衛生服務彈性系數為經濟增長率與衛生服務需求增長速度之比；

獲取疾病診斷相關分組對應的待評估的支付方案決策參數；

獲取預設的時間序列預測模型，根據所述預設的時間序列預測模型、所述醫療影響因素數據、所述待評估的支付方案決策參數和所述歷史衛生服務彈性系數進行衛生服務彈性系數預測，得到衛生服務彈性系數預測結果；

根據MCMC抽樣方法、Gibbs抽樣方法、所述抽樣參數和所述衛生服務彈性系數預測結果進行樣本抽樣，得到多個醫療模擬樣本數據；

根據所述待評估的支付方案決策參數和所述多個醫療模擬樣本數據進行醫保支付費用計算，得到所述多個醫療模擬樣本數據各自對應的目標醫保支付費用；

獲取醫院實收變化率閾值、醫保支付變化率閾值和變化率約束條件數據，根據所述醫院實收變化率閾值、所述醫保支付變化率閾值、所述變化率約束條件數據、所有所述目標醫保支付費用和所述多個醫療模擬樣本數據進行支付方案決策參數的合格評估，得到合格評估結果；

當所述合格評估結果為不合格時，重復執行所述獲取疾病診斷相關分組對應的待評估的支付方案決策參數的步驟直至所述合格評估結果為合格；

根據所述待評估的支付方案決策參數確定目標支付方案決策結果。

2.根據權利要求1所述的疾病診斷相關分組的支付方案決策方法，其特征在于，所述根據所述預設的時間序列預測模型、所述醫療影響因素數據、所述待評估的支付方案決策參數和所述歷史衛生服務彈性系數進行衛生服務彈性系數預測，得到衛生服務彈性系數預測結果的步驟，包括：

將所述醫療影響因素數據、所述待評估的支付方案決策參數和所述歷史衛生服務彈性系數輸入所述預設的時間序列預測模型進行衛生服務彈性系數預測；

根據所述預設的時間序列預測模型輸出的預測結果，確定所述衛生服務彈性系數預測結果；

其中，所述醫療影響因素數據包括：待決策區域人均可支配收入數據、待決策區域消費者物價指數、待決策區域人口結構數據、待決策區域城鎮化率、待決策區域衛生資源數據和待決策區域ICD-10編碼疾病患病率。

3.根據權利要求1所述的疾病診斷相關分組的支付方案決策方法，其特征在于，所述根據MCMC抽樣方法、Gibbs抽樣方法、所述抽樣參數和所述衛生服務彈性系數預測結果進行樣本抽樣，得到多個醫療模擬樣本數據的步驟，包括：

根據所述衛生服務彈性系數預測結果進行平穩分布函數生成，得到目標平穩分布函數；

根據所述MCMC抽樣方法、所述Gibbs抽樣方法、所述抽樣參數和所述目標平穩分布函數進行樣本抽樣，得到所述多個醫療模擬樣本數據。

4.根據權利要求3所述的疾病診斷相關分組的支付方案決策方法，其特征在于，所述根據所述MCMC抽樣方法、所述Gibbs抽樣方法、所述抽樣參數和所述目標平穩分布函數進行樣本抽樣，得到所述多個醫療模擬樣本數據的步驟，包括：

采用所述MCMC抽樣方法，根據所述抽樣參數、所述目標平穩分布函數進行能估計分布函數的指標的抽樣，得到第一抽樣數據；

采用所述Gibbs抽樣方法，根據所述抽樣參數、所述目標平穩分布函數進行有關聯的多維指標的抽樣，得到第二抽樣數據；

將所述第一抽樣數據和所述第二抽樣數據進行拼接處理，得到所述多個醫療模擬樣本數據。