[发明专利]单病种识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种单病种识别方法，包括：获取医保单据数据，并对医保单据数据进行预处理，以得到医保单据数据对应的第一单据项目向量；计算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；对计算得到的各个相似度值进行归一化处理，以得到医保单据数据对应的各个单病种的第一概率集；将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，以通过单病种预测模型预测输出医保单据数据对应的各个单病种的第二概率集；及根据第一概率集以及第二概率集确定医保单据数据对应的目标单病种。本发明实施例可以提高单病种欺诈识别的准确度。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种单病种识别、装置及计算机设备。

背景技术

目前，医疗保险已成为许多国家的主要支出，然而，在这些支出中存在一部分因医疗欺诈行为而产生。医保欺诈行为的发生对我国医保基金造成巨大冲击，每年将造成百亿元的经济损失。目前比较常见的医保欺诈行为有单病种欺诈行为，其中，单病种是一种单一的、不会产生并发症的疾病，常见的单病种有非化脓性阑尾炎，胆囊炎，胆结石，剖腹产等，单病种欺诈行为为医院将不符合单病种标准的单据申报为单病种，骗取医保基金，具体表现为参保人实际诊断为A单病种，然而医院申报时将其申报为另外一种报销额度更高的单病种B。

现有在对单病种欺诈行为进行识别时，一般是完全根据医疗经验形成的规则来进行识别的。然而，这种规则的生成强烈依赖业务经验的输入，比较难以保证对单病种欺诈行为识别的准确度。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的是提供一种单病种识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，用于解决现有的单病种欺诈识别方法准确度较低的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种单病种识别方法，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；

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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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，所述单病种处方集包括所述单病种对应的一个或多个处方；