[发明专利]一种基于模型的数据预测方法及装置

说明书

本申请实施例提供一种基于模型的数据预测方法，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；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。通过本方案可减少报销机构的基金损失，可将医保基金发放到需要的人手里，保证医保的社会公平性，提升对医保基金的管理效率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于模型的数据预测方法及装置。

背景技术

在医保基金管理中，基金管理部门需要判断在基于当前医保制度下医保年度结束的时候，全年的医保基金支出是否会超出当前年度基金预算编制的金额，因此需要对基金支出进行预测。这里所指的医保制度可以包括城镇职工医疗保险制度，城镇/城乡居民医疗保险制度，以及新农合等不同医疗保险制度。

因此需要预测医保年度内不同维度下，剩余月份的基金支出金额。如：各个定点医疗机构下在剩余月份的医保基金支出金额，各个疾病下的月度医保基金支出金额，以及不同人群下的月度基金支出金额等。

目前解决这一问题的技术相对复杂，并没有完整且便利的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供一种基于模型的数据预测方法及装置，能够准确、快速且有效的对数据进行短期预测。

本申请实施例的第一方面提供了一种基于模型的数据预测方法，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。

作为第一方面的第一种可能实施，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。

作为第一方面的第二种可能实施，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。

进一步，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；