[发明专利]医保报销异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201811051246.6 | 申请日： | 2018-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN109359669A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 荣絮;冯骞;吴亚博;郑毅 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 王宁 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于大数据分析的医保报销异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测的医保数据，根据医保数据得到医保特征向量；将医保特征向量输入到已训练的医保随机森林模型中进行检测，得到医保输出特征向量，已训练的医保随机森林模型是根据历史医保数据和对应的历史检测结果数据使用有监督机器学习算法随机森林进行训练得到的；根据医保输出特征向量得到检测结果。采用本方法能够提高医保报销审核的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 随机森林 计算机设备 存储介质 输出特征 特征向量 异常检测 向量 机器学习算法 历史检测结果 检测结果 数据使用 大数据 检测 审核 申请 分析 监督 | ||
【主权项】：
1.一种医保报销异常检测方法，所述方法包括：获取待检测的医保数据，根据所述医保数据得到医保特征向量；将所述医保特征向量输入到已训练的医保随机森林模型中进行检测，得到医保输出特征向量，所述已训练的医保随机森林模型是根据历史医保数据和对应的历史检测结果数据使用有监督机器学习算法随机森林进行训练得到的；根据所述医保输出特征向量得到检测结果。
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