[发明专利]基于大数据分析和处理的智能理赔审核辅助方法和系统

权利要求书

1.一种智能理赔审核辅助方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、在参保人针对特定项目提出理赔请求时，获取所述参保人就所述特定项目已产生的花费，并预测将来产生的花费；

步骤2、将所述已产生的花费以及所述将来产生的花费求和，得到所述特定项目的总花费；

步骤3、基于所述特定项目的统计数据，得到所述总花费所处的费用区间，其中，不同的费用区间对应于不同的合理性指标；

步骤4、根据所述总花费所处的费用区间，得到所述总花费的合理性指标；

步骤5、如果所述合理性指标超过预定阈值，则将所述理赔请求判定为高风险请求，并提示需要后台干预。

2.根据权利要求1所述的智能理赔审核辅助方法，其特征在于，所述理赔请求为医疗理赔请求，所述特定项目为医疗项目，在所述步骤1中，通过医疗费用预测模型预测将来产生的花费，所述医疗费用预测模型是以医保理赔大数据作为训练数据、利用神经网络训练出的。

3.根据权利要求2所述的智能理赔审核辅助方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤1-1、获取所述参保人的当前及历史就诊行为数据、以及与所述参保人相关的个人信息和公共数据；

步骤1-2、从在步骤1-1获取的数据中提取与所述参保人的就诊行为相关的特征；

步骤1-3、将在步骤1-2中获取的特征输入到所述医疗费用预测模型，预测出预测将来产生的花费。

4.根据权利要求3所述的智能理赔审核辅助方法，其特征在于，所述与所述参保人的就诊行为相关的特征包括：

人口学特征，包括参保人的年龄、性别、职业、文化水平；

地理特征，包括参保人的籍贯、公司地理位置、医疗机构地理位置、参保区域等；

时间特征，包括参保人的就诊时间、就诊间期、参保时间；

医疗特征，包括参保人的诊断数据、就诊科室、医疗消费清单、医疗机构规模、医疗机构等级、医疗机构的既往案底标签、医生平均职称；

费用特征，包括参保人的单次花费、时间段总花费、费用构成比例。

5.根据权利要求3所述的智能理赔审核辅助方法，其特征在于，与所述参保人相关的个人信息包括：参保人的医保结算数据、参保人的年龄、性别、文化、职业等人口学信息，

与所述参保人相关的公共信息包括：结合公开数据库如公司工商注册数据获取的医疗机构规模、地理、等级数据、医生职称、注册情况等信息、从新闻等公开信息抓取的各地医保基金稽核情况和通报情况、既往医保基金稽核中识别为问题的个案行为。

6.根据权利要求1所述的智能理赔审核辅助方法，其特征在于，在所述步骤3中，通过所述统计数据，得到所述总花费所在的分位点p，其中分位点p的取值范围为0至100，对应于所述总花费在所述理赔统计数据中的百分数位置。

7.根据权利要求6所述的智能理赔审核辅助方法，其特征在于，在所述步骤4中，通过以下公式来计算合理性指标score：

score＝(p-t)^b+t

其中，

其中，pr为离群点边界/2所在的分位点，

其中，离群点边界＝60％分位点+1.65×(75％分位点+25％分位点)；

其中，

其中，r5＝ln(95％分位点/76％分位点)，

其中，上述公式中的“xx％分位点”表示各个分位点所对应的具体花费。

8.根据权利要求3所述的智能理赔审核辅助方法，其特征在于还包括：

步骤6、根据与所述参保人的就诊行为相关的特征，预测所述参保人与所述医疗项目相关的患病时长；

步骤7、将预测出的患病时长与所述参保人的投保时长进行比较，若预测出的患病时长大于或等于投保时长，则将所述参保人判定为“高风险”，并提示需要后台干预。