[发明专利]社保违规检测方法、装置、设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种社保违规检测方法，其特征在于，所述社保违规检测方法包括以下步骤：

获取用户通过社保卡结算就诊费用的第一就诊数据；

将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值；

若所述占比值大于预设阈值，则确定所述第一就诊数据异常，并提取所述第一就诊数据中的异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。

2.如权利要求1所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值的步骤包括：

将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型将所述第一就诊数据中的文本数据转化为标准化的字段，以得到标准数据；

通过基于统计的异常检测算法对所述标准数据进行检测，根据检测结果统计所述标准数据中药品的类别；

根据药品的类别计算药食同源的占比值，并确定所述占比值是否大于预设阈值，以确定所述第一就诊数据是否异常。

3.如权利要求2所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型将所述第一就诊数据中的文本数据转化为标准化的字段，以得到标准数据的步骤包括：

将所述就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对就诊数据进行清洗，以得到清洗后的规范就诊数据；

对所述规范就诊数据构造文本特征，以得到词向量，并通过偏差检测模型中的双向RNN子模型将词向量转化为句子向量矩阵；

基于所述句子向量矩阵进行注意力机制操作，以得到所述标准数据。

4.如权利要求1所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述社保违规检测方法还包括：

获取用户预设次数内的第二就诊数据，并统计所述第二就诊数据中的药品种类，以得到统计结果；

基于所述统计结果计算所述第二就诊数据中用户每次购买的药品种类间的相似度，并确定所述相似度是否小于预设相似度；

若所述相似度小于预设相似度，则确定所述第二就诊数据异常，并提取所述第二就诊数据中的第二异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。

5.如权利要求4所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述若所述相似度小于预设相似度，则确定所述第二就诊数据异常，并提取所述第二就诊数据中的第二异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明的步骤包括：

若所述相似度小于预设相似度，则基于所述统计结果计算所述第二就诊数据中药品种类的变化范围；

确定所述变化范围是否在预设范围之内；

若所述变化范围在预设范围之内，则确定所述第二就诊数据异常，并提取所述就诊数据中的第二异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。

6.如权利要求1所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述社保违规检测方法还包括：

获取预设处罚规则，基于所述预设处罚规则及异常数据生成处罚通知；

将所述处罚通知及所述处罚证明发送至用户移动终端。

7.如权利要求6所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述社保违规检测方法还包括：

获取所述用户的历史违规次数，并确定所述历史违规次数所在的次数范围；

基于所述处罚规则确定所述次数范围对应的违规等级，并获取所述违规等级对应的处罚措施；

基于所述处罚措施自动对用户进行处罚。