[发明专利]基于人工智能的住院费用预测方法、装置及计算机设备

说明书

本申请公开了一种基于人工智能的住院费用预测方法、装置及计算机设备，涉及人工智能及数字医疗技术领域。其中方法包括：首先根据已有区域医院的住院医疗数据，训练得到已有区域医院的住院费用预测模型；若新区域目标医院的住院医疗数据不符合可用于训练得到达标模型的数据条件，则基于已有区域医院的住院费用预测模型进行迁移学习处理，得到新区域目标医院的住院费用预测模型，进而实现预测目标用户在新区域目标医院中住院治疗所需的住院费用。本申请在医院医疗数据有限的情况下可提高该医院住院费用预测准确性。此外，本申请还涉及区块链技术，住院医疗数据可存储于区块链中，以保证数据私密和安全性。

技术领域

本申请涉及人工智能及数字医疗技术领域，尤其是涉及到一种基于人工智能的住院费用预测方法、装置及计算机设备。

背景技术

近年来，医疗费用居高不下并逐年攀升，“看病难、看病贵”问题日益成为社会各界关注的热点。各种疾病发生率一直攀高，随之而来的住院费用成为人们一大沉重负担，受到了极大的关注，尤其是病况严重需要住院时，昂贵的住院费用有时可能成为积极治疗的巨大阻力。如果患者能够提前对后期治疗花销、自己所需承担费用、医保可报销费用等有一个了解，一方面可以对比多家医院作出最佳选择，另一方面能够心里有数，提前做好资金准备。

随着科技的进步，人工智能技术可以支持疾病辅助诊断、健康管理、远程会诊等功能。住院费用预测模型在健康险诸多场景中均有应用，它作为一个基础模型研究，其提升性能的方法、不同场景下的适用性具有重要意义。目前，对于一家医院的住院费用预测模型，可基于这家医院的医疗数据进行构建，在预测模型构建完成后，利用该预测模型进行住院费用的预测。

然而，如果这家医院的医疗数据极其有限，会造成无法构建得到住院费用预测模型，或者勉强构建得到的住院费用预测模型的预测结果十分不准确，进而影响了医院住院费用预测的准确性。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了基于人工智能的住院费用预测方法、装置及计算机设备，主要目的在于改善目前在医院医疗数据有限的情况下，传统预测方式会影响该医院住院费用预测准确性的技术问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种基于人工智能的住院费用预测方法，该方法包括：

获取已有区域医院的住院医疗数据；

根据已有区域医院的住院医疗数据，训练得到已有区域医院的住院费用预测模型；

响应于对新区域目标医院进行住院费用预测的指令，判断所述新区域目标医院的住院医疗数据是否符合可用于训练得到达标模型的数据条件；

若所述新区域目标医院的住院医疗数据不符合所述数据条件，则基于所述已有区域医院的住院费用预测模型进行迁移学习处理，得到所述新区域目标医院的住院费用预测模型；

利用所述新区域目标医院的住院费用预测模型，预测目标用户在所述新区域目标医院中住院治疗所需的住院费用。

根据本申请的另一个方面，提供了一种基于人工智能的住院费用预测装置，该装置包括：

获取模块，用于获取已有区域医院的住院医疗数据；

训练模块，用于根据已有区域医院的住院医疗数据，训练得到已有区域医院的住院费用预测模型；

判断模块，用于响应于对新区域目标医院进行住院费用预测的指令，判断所述新区域目标医院的住院医疗数据是否符合可用于训练得到达标模型的数据条件；

处理模块，用于若所述新区域目标医院的住院医疗数据不符合所述数据条件，则基于所述已有区域医院的住院费用预测模型进行迁移学习处理，得到所述新区域目标医院的住院费用预测模型；

预测模块，用于利用所述新区域目标医院的住院费用预测模型，预测目标用户在所述新区域目标医院中住院治疗所需的住院费用。