[发明专利]单病种识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种单病种识别方法，其特征在于，包括：

获取医保单据数据，并对所述医保单据数据进行预处理，以得到所述医保单据数据对应的第一单据项目向量，其中，所述医保单据数据为用于申报单病种对应的医保基金所需的单据数据；其中，对所述医保单据数据进行预处理，以得到所述医保单据数据对应的第一单据项目向量包括：提取所述医保单据数据中包含的目录清单；

计算所述第一单据项目向量与预先构建的单病种集中的第二单据项目向量的相似度值，其中，所述单病种集包括多种类型的单病种及其映射的第二单据项目向量；

对计算得到的各个相似度值进行归一化处理，以得到所述医保单据数据对应的各个单病种的第一概率集；

将所述第一单据项目向量输入至预先训练好的单病种预测模型中，以通过所述单病种预测模型预测输出所述医保单据数据对应的各个单病种的第二概率集；

根据所述第一概率集以及所述第二概率集确定所述医保单据数据对应的目标单病种；

构建单病种集中的第二单据项目向量包括：获取各个所述单病种对应的单病种处方集，其中，所述单病种处方集中包括某一个单病种对应的一个或多个处方；计算所述单病种处方集中包含的各个所述目录清单出现的频率；将所述频率组成所述单病种对应的第二单据项目向量。

2.如权利要求1所述的单病种识别方法，其特征在于，所述将所述第一单据项目向量输入至预先训练好的单病种预测模型中，以通过所述单病种预测模型预测输出所述医保单据数据对应的各个单病种的第二概率集包括：

采用预设的降维算法对所述第一单据项目向量进行降维处理，得到压缩后的第三单据项目向量；

将所述第三单据项目向量输入至预先训练好的单病种预测模型中，以通过所述单病种预测模型预测输出所述医保单据数据对应的各个单病种的第二概率集。

3.如权利要求2所述的单病种识别方法，其特征在于，所述对所述医保单据数据进行预处理，以得到所述医保单据数据对应的第一单据项目向量包括：

提取所述医保单据数据中包含的目录清单，其中，所述目录清单为医保统筹金可以支付的药品、诊疗项目或医疗服务设施范围清单数据；

对所述目录清单进行独热编码，以得到所述医保单据数据对应的第一单据项目向量。

4.如权利要求 1所述的单病种识别方法，其特征在于，所述根据所述第一概率集以及所述第二概率集确定所述医保单据数据对应的目标单病种包括：

通过预设的加权求和公式对所述第一概率集以及所述第二概率集进行加权求和得到第三概率集，其中，所述第三概率集中的各个概率值为所述第一概率集中的各个概率值与所述第二概率集中的各个概率值以一一对应的方式进行加权求和得到的；

选取所述第三概率集中最大的概率值对应的单病种作为所述目标单病种。

5.如权利要求 1所述的单病种识别方法，其特征在于，所述根据所述第一概率集以及所述第二概率集确定所述医保单据数据对应的目标单病种包括：

选取所述第一概率集中最大的概率值所映射的单病种作为第一中间单病种；

选取所述第二概率集中最大的概率值所映射的单病种作为第二中间单病种；

比较所述第一中间单病种与所述第二中间单病种对应的概率值，并将较大的概率值映射的单病种作为所述目标单病种。

6.如权利要求1至5任一项所述的单病种识别方法，其特征在于，所述单病种识别方法还包括：

将所述目标单病种与所述医保单据数据对应的单病种进行比较；

若所述目标单病种与所述医保单据数据对应的单病种不同，则标记所述医保单据数据为异常单据。