[发明专利]适用于医疗风控的异常识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及数字医疗技术领域，揭示了一种适用于医疗风控的异常识别方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取待预测医疗项目集合，待预测医疗项目集合是根据一张医疗单据确定的医疗项目的集合；根据待预测医疗项目集合，确定一个正医疗项目和至少一个负医疗项目；将正医疗项目和负医疗项目输入概率预测模型进行预测，概率预测模型是基于神经网络训练得到的模型；获取概率预测模型输出的医疗项目预测值；对医疗项目预测值进行合格评估，确定与正医疗项目对应的目标评估结果；当目标评估结果为不合格时，将目标评估结果对应的正医疗项目为异常医疗项目。从而具有较强的召回率，具有较强的泛化能力，有利于提高识别的异常医疗项目的准确性。

技术领域

本申请涉及到数字医疗技术领域，特别是涉及到一种适用于医疗风控的异常识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在电商防欺诈、信用卡防欺诈、医保基金防欺诈等风控领域，适用于风控的异常识别对防欺诈的成效至关重要。现有技术中适用于风控的异常识别存在召回率较差，泛化能力很差，导致很多欺诈无法识别出来。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种适用于医疗风控的异常识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中适用于风控的异常识别存在召回率较差、泛化能力很差、导致很多欺诈无法识别出来的技术问题。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种适用于医疗风控的异常识别方法，所述方法包括：

获取待预测医疗项目集合，所述待预测医疗项目集合是根据一张医疗单据确定的医疗项目的集合；

根据所述待预测医疗项目集合，确定一个正医疗项目和至少一个负医疗项目，所述正医疗项目是需要预测的医疗项目，所述负医疗项目用于对所述正医疗项目的医疗项目进行预测；

将所述正医疗项目和所述负医疗项目输入概率预测模型进行预测，所述概率预测模型是基于神经网络训练得到的模型；

获取所述概率预测模型输出的医疗项目预测值；

对所述医疗项目预测值进行合格评估，确定与所述正医疗项目对应的目标评估结果；

当所述目标评估结果为不合格时，将所述目标评估结果对应的所述正医疗项目为异常医疗项目。

进一步的，所述根据所述待预测医疗项目集合，确定一个正医疗项目和至少一个负医疗项目的步骤，包括：

从所述待预测医疗项目集合中获取一个所述医疗项目，将获取的所述医疗项目作为所述正医疗项目；

根据所述待预测医疗项目集合中所述正医疗项目以外的医疗项目，确定至少一个负医疗项目。

进一步的，所述将所述正医疗项目和所述负医疗项目输入概率预测模型进行预测，所述概率预测模型是基于神经网络训练得到的模型的步骤之前，还包括：

获取多个训练样本，所述训练样本包括：医疗项目正样本、医疗项目负样本、医疗项目标定值；

将所述医疗项目正样本和所述医疗项目负样本输入所述神经网络进行预测，得到样本预测值，所述样本预测值包括：正样本预测值、非正样本预测值；

根据所述样本预测值和所述医疗项目标定值进行训练，将训练后的所述神经网络作为所述概率预测模型。

进一步的，所述获取多个训练样本的步骤，包括：

获取特殊医疗项目和待标定医疗项目集合，所述待标定医疗项目集合是根据一张医疗单据确定的医疗项目的集合；

根据所述待标定医疗项目集合和所述特殊医疗项目找出相同的所述医疗项目，将找出的所述医疗项目作为待剔除医疗项目；