[发明专利]一种基于模型的数据预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201811525793.3 申请日: 2018-12-13
公开(公告)号: CN109711606A 公开(公告)日: 2019-05-03
发明(设计)人: 张明;徐靖;许晓英 申请(专利权)人: 平安医疗健康管理股份有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q40/08
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 郝传鑫;熊永强
地址: 200000 上海市黄浦*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基金 预测服务器 预测 支出 维度 历史数据 数据预测 预测结果 预测模型 管理效率 接收终端 社会公平 终端发送 携带 响应 调用 数据库 发送 发放 申请 保证
【权利要求书】:

1.一种基于模型的数据预测方法,其特征在于,所述方法包括:

预测服务器接收终端发送的医保基金的支出预测请求,所述支出预测请求携带所述医保基金的预测维度;

所述预测服务器从医保系统的数据库中提取所述预测维度对应的医保基金相关明细历史数据以响应所述支出预测请求;

所述预测服务器调用所述预测维度对应的K个预测模型中的第一预测模型对所述医保基金相关明细历史数据进行处理,以得到所述医保基金的支出预测结果,其中,所述第一预测模型的预测准确性高于所述K个预测模型中除第一预测模型之外的任意一个预测模型,K为正整数;

所述预测服务器向所述终端发送携带所述医保基金的支出预测结果的支出预测响应。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

所述预测维度包括医院种类,所述从医保系统的数据库中提取所述预测维度对应的医保基金相关明细历史数据,包括:

从医保系统的数据库中提取与所述医院种类相对应的医保基金相关明细历史数据,其中,所述医院种类包括各级医院或私人诊所或社区诊所,所述医保基金相关明细历史数据包括理赔年度数据、理赔月度数据、总费用数据和报销比例数据。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述调用所述预测维度对应的K个预测模型中的第一预测模型对所述医保基金相关明细历史数据进行处理,以得到所述医保基金的支出预测结果,包括:

选取所述医保基金相关明细历史数据中至少一年的数据作为基准数据;

调用所述预测维度对应的K个预测模型中的第一预测模型对所述基准数据进行处理,以得到所述医保基金的支出预测结果。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述选取所述医保基金相关明细历史数据中至少一年的数据作为基准数据,包括:

选取所述医保基金相关明细历史数据中至少一年内的初始数据;

对所述至少一年内的初始数据进行完整性校验;

若完整性校验通过,则将所述至少一年内的初始数据作为基准数据;

若完整性校验未通过,则将距离缺失时段最近的一个等长时段的数据作为缺失时段的数据,将得到的所述缺失时段的数据填充到所述初始数据中以得到基准数据。

5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述调用所述预测维度对应的K个预测模型中的第一预测模型,包括:

调用预测模型库中所述预测维度对应的K个预测模型中的每个预测模型对所述基准数据的前N个月的数据进行处理,以得到对应所述K个预测模型的K种预测支出值,所述K种预测支出值为对应所述基准数据的剩余M个月对应的的预测支出值,其中,所述N为不小于2的整数,且所述M为正整数;

调用医保基金支出算法对所述剩余M个月的数据进行处理,得到所述剩余M个月的实际支出值;

确定所述K种预测支出值中与所述实际支出值之间的误差值最小的第一预测支出值,其中,所述第一预测模型为所述K个预测模型中用于预测所述第一预测支出值的预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基准数据中的每个月数据的权重不同,所述基准数据中的每个月数据的权重大小与当月数据中的报销支出数据的报销比例成正比,所述基准数据的所述前N个月的数据的权重方差小于方差预设值。

7.根据权利要求1或6所述的方法,其特征在于,所述预测服务器接收终端发送的医保基金的支出预测请求之后,在所述预测服务器从医保系统的数据库中提取所述预测维度对应的医保基金相关明细历史数据以响应所述支出预测请求之前,还包括:

所述预测服务器对所述终端是否具备请求预测所述预测维度的权限进行校验;

若所述校验通过,则所述预测服务器发送同意预测所述终端发送的医保基金的支出预测请求的消息至所述终端。

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