[发明专利]一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法

权利要求书

1.一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法，其特征在于：包括以下几个步骤：

S1、通过汇总药品说明书，分析学术文献及其他专业资料库信息，获取药品基础信息及制定药品相关医学假设；

S2、通过观测地区性的年龄结构，经济状况，发病率情况，制定药品相关地区性假设；

S3、结合患者完整的诊疗路径及传统精算定价模型，对健康体及带病体进行分别测算；

S4、获取当地特定药品的销量作为校验集，确定地区选择性因子；

S5、根据最终确定的地区选择性因子，调整测算。

2.根据权利要求1所述的一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法，其特征在于：所述步骤S1中，获取的药品基础信息包括但不限于商品名、通用名、分子名、厂商、适应癌种、适应症描述、医保状态、药品价格。

3.根据权利要求1所述的一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法，其特征在于：所述步骤S1中，制定药品相关医学假设包括但不限于罹患特定疾病后使用特药的概率、治疗路径、用药时长；其中罹患特定疾病后使用特药的概率＝诊断比例*分型占比*分期占比*治疗比例*治疗方案比例*品牌比例。

4.根据权利要求1所述的一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法，其特征在于：所述步骤S1包括如下步骤：

S11、综合国家药品监督管理局、医药魔方数据库、insight数据库、药品经营企业公示渠道制作药品基础信息数据库；

S12、通过medidata、pubmed平台所展示的临床试验结果对药品基础信息数据库进行补充；

S13、研究发布在中国知网、万方数据库、维普网数据库中药相关疾病资料制定药品相关医学假设。

5.根据权利要求1所述的一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法，其特征在于：所述步骤S2中，包括以下步骤：

S21、从当地国民经济和社会发展统计公报、当地肿瘤登记年报、人口普查结果中获取该地历史经济水平、发病率、人口年龄结构；

S22、考虑年恶化率及医疗检测手段升级的增长率，对历史发病率进行调整；

S23、考虑年度生存率及年度年龄偏移，对历史人口年龄结构进行调整。

6.根据权利要求1所述的一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法，其特征在于：所述步骤S3中，患者完整的诊疗路径依次为：总人口、发病人口、诊断人口、分型人口、分期人口、治疗人口、使用该类治疗人口、使用该品牌人口；其中发病人口＝总人口*发病率，使用该品牌人口＝发病人口*罹患特定疾病后使用特药的概率。

7.根据权利要求1所述的一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法，其特征在于：所述步骤S3中，传统精算定价模型为：

P_i(x)＝∑_kW(k)×S_k,i(x)×F_k,i(x)×f(e)；

其中，i表示健康体或带病体，k表示年龄，x表示药品，W(k)表示年龄k的权重，S_k,i(x)表示年龄k的健康体或带病体样本使用药品x的案均费用，F_k,i(x)表示年龄k的健康体或带病体样本使用药品x的案件发生率，f(e)表示根据该地经济水平确认的选择因子方程，P_i(x)表示健康体或带病体的人均成本。

8.根据权利要求1所述的一种基于传统精算模型的LBS成本预测算法，其特征在于：所述步骤S4中，获取当地特定药品的销量作为校验集，通过指数线性回归模型，对步骤S3计算出来的总赔付额进行调偏，更新选择因子方程。