[发明专利]住院数据异常检测方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种住院数据异常检测方法，其特征在于，所述住院检测方法包括以下步骤：

获取参保人员的就诊住院数据；

基于预设模型判断所述就诊住院数据中是否存在短住院做检查的异常数据；

若是，则基于所述异常数据中的短住院做检查明细确定扣费依据，以便基于所述扣费依据向对应的定点医疗机构发送扣费通知。

2.如权利要求1所述的住院数据异常检测方法，其特征在于，所述获取参保人员的就诊住院数据的步骤包括：

获取定点医疗机构上传的参保人员的就诊住院数据，其中，所述就诊住院数据至少包括住院的定点医疗机构、参保人信息、住院原因、入院天数、手术跟进、转院记录及住院检查费用。

3.如权利要求1所述的住院数据异常检测方法，其特征在于，所述基于预设模型判断所述就诊住院数据中是否存在短住院做检查的异常数据的步骤包括：

将所述就诊住院数据中的文本数据转化为标准数据；

基于聚类算法对所述标准数据进行聚类分析，并基于所述聚类分析的结果判断所述标准数据中是否存在短住院做检查的异常数据。

4.如权利要求3所述的住院数据异常检测方法，其特征在于，所述将所述就诊住院数据中的文本数据转化为标准数据的步骤包括：

对所述就诊住院数据进行清洗，以得到清洗后的规范数据；基于所述规范数据构造文本特征，以得到对应的词向量；

基于双向循环神经网络RNN模型将所述词向量编码为向量矩阵，以便基于所述向量矩阵确定对应的标准数据。

5.如权利要求3所述的住院数据异常检测方法，其特征在于，所述将所述就诊住院数据中的文本数据转化为标准数据的步骤之后，还包括：

判断所述标准数据是否需要进行降维处理；

若是，则基于线性方法对所述标准数据进行降维处理，并执行所述基于聚类算法对所述标准数据进行聚类分析，并基于所述聚类分析的结果判断所述标准数据中是否存在短住院做检查的异常数据的步骤。

6.如权利要求3所述的住院数据异常检测方法，其特征在于，所述基于聚类算法对所述标准数据进行聚类分析，并基于所述聚类分析的结果判断所述标准数据中是否存在短住院做检查的异常数据的步骤包括：

基于聚类算法对所述标准数据进行聚类分析，将所述标准数据分为不同的类，其中，所述标准数据至少包括入院天数、住院检查费用；

判断所述不同的类中是否存在入院天数小于预设天数阈值的标准数据；

若是，则判断所述入院天数小于预设天数阈值的标准数据对应的住院检查费用是否大于预设费用阈值。

7.如权利要求6中所述的住院数据异常检测方法，其特征在于，所述基于所述异常数据中的短住院做检查明细确定扣费依据，以便基于所述扣费依据向对应的定点医疗机构发送扣费通知的步骤包括：

获取预设扣费规则，并基于所述预设扣费规则，和所述异常数据中的所述入院天数与预设天数阈值的天数差值，和所述住院检查费用与预设费用阈值的费用差值确定扣费依据；

基于所述扣费依据生成扣费通知，并将所述扣费通知发送至对应的定点医疗机构。

8.一种住院数据异常检测装置，其特征在于，所述住院数据异常检测装置包括：

住院数据获取模块，用于获取参保人员的就诊住院数据；

异常数据判断模块，用于基于预设模型判断所述就诊住院数据中是否存在短住院做检查的异常数据；

扣费依据确定模块，用于若是，则基于所述异常数据中的短住院做检查明细确定扣费依据，以便基于所述扣费依据向对应的定点医疗机构发送扣费通知。

9.一种住院数据异常检测设备，其特征在于，所述住院数据异常检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的住院数据异常检测程序，所述住院数据异常检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的住院数据异常检测方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有住院数据异常检测程序，所述住院数据异常检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的住院数据异常检测方法的步骤。