[发明专利]医保策略调整方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及智能决策技术领域，揭示了一种医保策略调整方法、装置和计算机设备，其中方法包括：获取用户的医保支付数据，并获取所期望的医保支付指标以及影响医保支付指标的多个变量；设定多个变量的初始值，利用并行遗传算法在初始值的基础上对多个变量进行迭代计算；根据每次迭代后各变量的数值调整预设的目标函数，将医保支付数据输入调整后的目标函数中计算每次迭代后的医保支付指标；计算迭代次数，当确定医保支付指标在预设范围内或迭代次数大于预设次数时，输出当前迭代后的各变量的目标值，根据变量的目标值制定医保策略，从而通过并行遗传算法解决了多变量影响医保支付指标这一复杂的目标优化问题，以科学的方法指导多变量的推行。

技术领域

本申请涉及到智能决策技术领域，特别是涉及到一种医保策略调整方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着基本医疗保险支付方式的改革，支付标准及结算政策等变量会不断发生变化，这些变量会直接或间接地影响医保支付指标。例如多元支付方式的推行会使得医保支出、医院收入发生改变，具体包括：医保基金使用额改变，各个医院的收入、医院内各科室的收入改变，患者总体费用支出总额改变，不同疾病类别的患者费用支出改变。

目前针对多变量的调整方法鲜有研究，业界也没有可根据多变量灵活配置优化目标的科学实施方案，以确保医保支付指标达到预想。这是因为多变量是一个复杂的目标优化问题，而且为非连续多约束混合变量的复杂优化问题，对于该问题的求解学术上还没有公认的效果良好可实施性强的优化方法。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种医保策略调整方法、装置和计算机设备，以实现针对多变量的灵活配置优化目标，确保医保支付指标达到预想。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种医保策略调整方法，包括：

获取用户的医保支付数据，并获取所期望的医保支付指标以及影响所述医保支付指标的多个变量，其中，所述医保支付指标用于评估医保策略的优劣程度；

设定所述多个变量的初始值，利用并行遗传算法在所述初始值的基础上对所述多个变量进行迭代计算，并根据预设的限制条件限缩所述迭代计算的收敛方向，其中，所述限制条件为限制各变量的数值在预设取值范围内或限制各变量之间的差异在预设区间内，且每次迭代时至少任意一个所述变量的数值发生改变；

根据每次迭代后各所述变量的数值调整预设的目标函数，将所述医保支付数据输入调整后的目标函数中计算每次迭代后的医保支付指标；

计算迭代次数，当确定所述医保支付指标在预设范围内或迭代次数大于预设次数时，输出迭代后的各所述变量的数值，将迭代后的各所述变量的数值作为目标值，根据所述变量的目标值制定医保策略。

优选地，所述利用并行遗传算法在所述初始值的基础上对所述多个变量进行迭代计算的步骤，包括：

根据所述变量的变量类型分别对所述多个变量进行编码，得到多个染色体编码；

将所述多个染色体编码按编码前的变量类型分配至相应的计算机中进行交叉和/或变异运算；其中，所述计算机的数量与所述变量类型的数量一致，且同种变量类型的变量所对应的染色体编码被分配至同一计算机中；

所述根据每次迭代后各所述变量的数值调整预设的目标函数的步骤，包括：

获取各个计算机每次交叉和/或变异运算后的各所述变量的数值；

根据各个计算机每次交叉和/或变异运算后的各所述变量的数值生成第一数组；

根据所述第一数组调整所述预设的目标函数。

优选地，当所述医保支付指标包括多个时，所述确定所述医保支付指标在预设范围内的步骤之后，还包括：

获取在预设范围内的各个医保支付指标预先设定的权重；