[发明专利]基于大数据的支付超量识别方法、设备、存储介质及装置

说明书

本发明公开了一种基于大数据的支付超量识别方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：获取患者的抗排异支付数据，对所述抗排异支付数据进行标准化处理，获得标准化支付数据，根据所述标准化支付数据统计所述患者的周期性支付费用，通过预设基于单元的孤立点检测算法判断所述周期性支付费用是否超过第一预设阈值。由于对患者的抗排异支付数据进行标准化与统计，获得了周期性支付费用，从而能够根据预设基于单元的孤立点检测算法准确地判断周期性支付费用是否超量，从而督促医院合理收费，保障患者的利益。

技术领域

本发明涉及异常数据识别技术领域，尤其涉及一种基于大数据的支付超量识别方法、设备、存储介质及装置。

背景技术

由于医保体系的不完善，参保人在医院治疗期间，可能会出现某几个时期支付抗排异药物的费用过高的情形，例如：首年支付抗排异药物的费用超过10万，或者，除首年外的年份，每年支付抗排异药物的费用超过8万。

目前对上述支付超量情形进行排查的主要手段是：人社局工作人员在庞大的诊疗明细数据中查找并核对收费是否异常，然而，该手段易出现两类问题，一是人工排查难免存在疏漏，二是效率较低、耗时较长及成本较高。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于大数据的支付超量识别方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中如何更便捷地判断抗排异药物的支付费用是否超量的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据的支付超量识别方法，所述基于大数据的支付超量识别方法包括以下步骤：

获取患者的抗排异支付数据，对所述抗排异支付数据进行标准化处理，获得标准化支付数据；

根据所述标准化支付数据统计所述患者的周期性支付费用；

通过预设基于单元的孤立点检测算法判断所述周期性支付费用是否超过第一预设阈值。

优选地，所述通过预设基于单元的孤立点检测算法判断所述周期性支付费用是否超过第一预设阈值，包括：

根据第一预设阈值确定单元格边长，根据所述单元格边长将所述周期性支付费用所处的数据空间划分为若干单元格，并将所述周期性支付费用映射为所述单元格中的数据点；

判断所述单元格中的数据点是否为孤立点；

若所述单元格中的数据点为孤立点，则认定所述孤立点对应的周期性支付费用超过所述第一预设阈值。

优选地，所述判断所述单元格中的数据点是否为孤立点，包括：

遍历各单元格，统计各单元格中的第一数据点数目、各单元格的第一层邻居中的第二数据点数目以及各单元格的第二层邻居中的第三数据点数目；

根据所述第一数据点数目、所述第二数据点数目以及所述第三数据点数目判断所述单元格中的数据点是否为孤立点。

优选地，所述根据所述第一数据点数目、所述第二数据点数目以及所述第三数据点数目判断所述单元格中的数据点是否为孤立点，包括：

若所述第一数据点数目与所述第二数据点数目的和大于第二预设阈值，则认定所述单元格中的数据点不是孤立点；

若所述第一数据点数目、所述第二数据点数目以及所述第三数据点数目的和不大于所述第二预设阈值，则认定所述单元格中的数据点为孤立点；

否则，逐个判断所述单元格中的数据点是否为孤立点。

优选地，所述获取患者的抗排异支付数据，对所述抗排异支付数据进行标准化处理，获得标准化支付数据，具体包括：