[发明专利]一种异常检测方法、装置、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：

获取第一用户的第一诊疗数据，所述第一诊疗数据包括一项或多项医疗行为数据；

根据所述第一诊疗数据构建所述第一用户的医疗行为特征，所述医疗行为特性包括一个或多个诊疗维度及各诊疗维度下的一项或多项行为特征数据；

对所述第一用户的医疗行为特征进行定量分析得到所述第一用户的行为可疑度；

根据所述第一用户的行为可疑度检测所述第一用户是否为异常用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户的第一诊疗数据，包括：

与医院信息管理系统建立通信连接；

从所述医院信息管理系统中获取诊疗数据集合，所述诊疗数据集合中包括多个用户的诊疗数据；

从所述诊疗数据集合中提取所述第一用户的第一诊疗数据，所述第一用户为所述诊疗数据集合中的任一个用户；

其中，所述诊疗数据包括以下任一种：基本信息、就诊信息及处方信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一诊疗数据构建所述第一用户的医疗行为特征，包括：

确定一个或多个诊疗维度，所述诊疗维度包括：就诊卡维度、电话维度或身份维度；

根据所述第一诊疗数据确定各诊疗维度下的一项或多项行为特征数据，其中，所述行为特征数据包括以下任一项或多项：预设时间段内的平均购药次数、家庭住址的数量、对应的患者数量、联系电话的数量、购买药物的数量、购药总次数和对应的就诊卡数量；

根据所述一个或多个诊疗维度和所述各项诊疗维度下的一项或多项行为特征数据构建所述第一用户的医疗行为特征。

4.根据所述权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一用户的医疗行为特征进行定量分析得到所述第一用户的行为可疑度，包括：

采用异常检测算法分析所述第一用户在各诊疗维度下的可疑度；

对所述第一用户在各诊疗维度下的可疑度进行汇总得到所述第一用户的行为可疑度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用异常检测算法分析所述第一用户在各诊疗维度下的可疑度，包括：

选取任一诊疗维度确定为目标诊疗维度；

将所述目标诊疗维度下的各项行为特征数据与所述各项行为特征数据对应的预设特征阈值进行比对；

根据比对结果为所述目标诊疗维度下的各项行为特征数据设置分数；

将目标诊疗维度下的各项行为特征数据对应的分数进行加权求和得到所述第一用户在所述目标诊疗维度下的可疑度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第一用户在各诊疗维度下的可疑度进行汇总得到所述第一用户的行为可疑度，包括：

获取第一用户在各诊疗维度下的可疑度；

对所述第一用户在各诊疗维度下的可疑度进行加权求和得到所述第一用户的行为可疑度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的行为可疑度检测所述第一用户是否为异常用户，包括：

若所述第一用户的行为可疑度小于预设可疑阈值时，则确定所述第一用户为正常用户；

若所述第一用户的行为可疑度大于或等于所述预设可疑阈值时，则确定所述第一用户为异常用户。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述诊疗数据集合中的多个用户归类为至少一个团体，每个团体包括至少两个用户；

获取所述第一用户所在的目标团体包括的用户数量；

若所述目标团体包括的用户数量大于预设数量阈值，则检测所述目标团体是否异常；

其中，属于同一团体的任意两个用户的诊疗数据存在关联，所述存在关联包括：存在至少一项相同的基本信息，所述基本信息包括以下任一项或多项：就诊卡号、姓名、性别、联系人姓名、居住地、身份证号和联系电话。