[发明专利]医疗项目识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种医疗项目识别方法，其特征在于，所述医疗项目识别方法包括：

获取医疗费用明细数据，确定所述医疗费用明细数据中包含的若干种类医疗项目，并根据所述医疗费用明细数据得到每一种类所述医疗项目的医疗费用的平均值与标准差作为特征数据；

汇总每一种类所述医疗项目的特征数据为特征数据集，将所述特征数据集划分为目标特征数据子集与无需利用预设孤立森林模型进行疏离程度分析的免测特征数据子集，以作为所述孤立森林模型的输入；

基于所述孤立森林模型与所述免测特征数据子集，针对所述目标特征数据子集进行异常识别，并将识别出的异常特征数据对应的医疗项目作为重点医疗项目。

2.如权利要求1所述的医疗项目识别方法，其特征在于，所述基于所述孤立森林模型与所述免测特征数据子集，针对所述目标特征数据子集进行异常识别，并将识别出的异常特征数据对应的医疗项目作为重点医疗项目的步骤包括：

联合所述免测特征数据子集与所述目标特征数据子集构建特征平面，并基于所述孤立森林模型针对所述目标特征数据子集中的目标特征数据进行孤立切割，得到所述目标特征数据的疏离程度表征值；

判断所述疏离程度表征值是否大于预设疏离程度阈值；

若是，则将大于预设疏离程度阈值的疏离程度表征值所对应的目标特征数据作为异常特征数据，并将所述异常特征数据对应的医疗项目标记为重点医疗项目。

3.如权利要求1所述的医疗项目识别方法，其特征在于，所述将所述特征数据集划分为免测特征数据子集与目标特征数据子集的步骤包括：

基于所述特征数据集的平均值与标准差属性建立特征坐标系，并将所述特征数据集中的每一特征数据对应在所述特征坐标系上；

在所述特征坐标系中确定出一特征区域；

将位于所述特征区域内的特征数据标记为免测特征数据，并将所述特征坐标系中位于所述特征区域之外的特征数据标记为目标特征数据，以生成所述免测特征数据子集与所述目标特征数据子集。

4.如权利要求3所述的医疗项目识别方法，其特征在于，所述在所述特征坐标系中确定出一特征区域的步骤包括：

接收用户发送的特征区域指定指令，根据所述特征区域指定指令获取所述特征区域在所述特征坐标系上的边界坐标，以基于所述所述边界坐标确定所述特征区域。

5.如权利要求3所述的医疗项目识别方法，其特征在于，所述将识别出的异常特征数据对应的医疗项目作为重点医疗项目的步骤之后，还包括：

获取所述异常特征数据对应在所述特征坐标系上的位置信息，并根据所述位置信息确定出目标平均值阈值与目标标准差阈值；

确定所述异常特征数据中高于所述目标平均值阈值且高于所述目标标准差阈值的第一特征数据，高于所述目标平均值阈值但低于所述目标标准差阈值的第二特征数据，以及低于所述目标平均值阈值但高于所述目标标准差阈值的第三特征数据；

将所述第一、第二与第三特征数据所对应的重点医疗项目分别标记为多样重点医疗项目、通用重点医疗项目与个性化重点医疗项目，其中，所述第一、第二与第三特征数据存储于区块链中。

6.如权利要求1所述的医疗项目识别方法，其特征在于，所述获取医疗费用明细数据，确定所述医疗费用明细数据中包含的若干种类医疗项目，并根据所述医疗费用明细数据得到每一种类所述医疗项目的医疗费用的平均值与标准差作为特征数据的步骤包括：

获取医疗费用明细数据，确定所述医疗费用明细数据中包含的多种类的医疗项目；

使用预设的平均值计算公式与标准差计算公式分别对所述医疗费用明细数据中每一种类所述医疗项目的医疗费用进行平均值与标准差计算，得到所述医疗费用的平均值与标准差，以作为每一种类所述医疗项目的特征数据。

7.如权利要求1-6中任一项所述的医疗项目识别方法，其特征在于，所述获取医疗费用明细数据的步骤之前，还包括：

获取初始医疗费用明细数据，对所述初始医疗费用明细数据进行数据清洗，以将数据清洗后的初始医疗费用明细数据作为所述医疗费用明细数据。