[发明专利]一种适用于大数据处理的健康保险核赔规则编码方法

说明书

本发明提供一种适用于大数据处理的健康保险核赔规则编码方法，包括以下步骤：步骤(1).形成待处理的健康保险核赔规则数据库；步骤(2).对步骤(1)中形成的各类型的核赔规则记录表逐条提取其包含的核赔指标；步骤(3).对步骤(2)中处理过的核赔规则记录进一步分析并提取其包含的核赔结论；步骤(4).保存到健康保险核赔规则编码模型库中待查；步骤(5).形成待编码的健康保险核赔样本数据源；步骤(6).形成以就诊事件为节点的时间序列；步骤(7).形成一条就诊事件记录所对应的矢量化编码序列。本发明可以随着后续不断更新增补健康保险核赔规则，可以对编码模型库进行持续的完善和修正。

技术领域

本发明涉及健康保险核赔规则与核赔案例数据处理技术领域，具体为一种适用于大数据处理的健康保险核赔规则编码方法。

背景技术

目前，核赔规则是商业保险公司对相关健康险产品的重要风控手段，但受制于核赔规则的多样性，通过人工的方式判读核赔规则无法准确高效且低成本地满足健康险产品的核赔业务量的发展需求。这制约了商业健康险机构只能采用粗犷的风控手段来满足高速增长的市场需求，而这一做法无疑导致健康保险产品风控不足或过度，过度依赖人力资源、产品同质化严重，风控成本过高但效果差等一系列的问题。通过大数据深度学习建立智能核赔规则模型能够有效提高现核赔的效率和准确性。而建立智能核赔规则模型的前提就是能够充分利用已有的核赔规则与核赔案例的大数据进行深度学习。因此，如何能够实现将现有的大数据资料进行高效的特征提取并形成适于深度学习的矢量化编码方法就成为重要的前提要求。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种适用于大数据处理的健康保险核赔规则编码方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种适用于大数据处理的健康保险核赔规则编码方法，包括以下步骤：

步骤(1).通过采集基于文本描述的健康保险核赔规则，形成待处理的健康保险核赔规则数据库；

步骤(2).对步骤(1)中形成的各类型的核赔规则记录表逐条提取其包含的核赔指标；通过核赔规则判别指标编码库，识别出新的核赔规则判别指标并予以唯一性编码后添加到核赔规则判别指标编码库中，最终形成该核赔规则记录所对应的判别指标编码序列；

步骤(3).对步骤(2)中处理过的核赔规则记录进一步分析并提取其包含的核赔结论；通过核赔结论编码库，识别出新的核赔结论并予以唯一性编码后添加到核赔结论编码库中，最终形成该核赔规则记录所对应的核赔结论编码序列；

步骤(4).对步骤(2)、步骤(3)处理后获得的逐条核赔规则所对应的判别指标编码序列与核赔结论编码序列保存到健康保险核赔规则编码模型库中待查；

步骤(5).通过采集基于文本描述的健康保险核赔案例，形成待编码的健康保险核赔样本数据源；

步骤(6).基于步骤(4)所建立的健康保险核赔规则编码模型库，首先对步骤(5)中健康保险核赔样本数据源进行无关变量的剔除，然后对步骤(5)中数据源的每个样本数据的电子病历进行逐条匹配以便结构化，形成以就诊事件为节点的时间序列；

步骤(7).将步骤(6)匹配到的判别指标编码序列与对应的核赔结论编码序列进行成对输出，形成一条就诊事件记录所对应的矢量化编码序列；由于每个案例存在多个就诊事件，因此最终对于每一个案例，生成一个三维编码张量。

所述步骤(1)中包括对健康保险核赔规则数据库中的所包含的核赔医学疾病按照语义学唯一性进行分类；对健康保险核赔规则数据库中的核赔规则逐条按其内容判别类型进行分类，形成包括：疾病诊断、手术、临床指征、非手术治疗、时空维度多种判别类型的核赔规则记录表。

所述步骤(2)中形成包括：诊断结果、手术方案、临床指征、非手术治疗方案、时空维对特征判别指标。