[发明专利]基于机器学习的就诊数据异常识别方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201811530979.8 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109685671A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 陈明东;黄越;胥畅 | 申请（专利权）人： | 平安医疗健康管理股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 200000 上海市黄浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的就诊数据异常识别方法，包括：接收医疗机构采集并上传的参保人的历史就诊数据，并根据历史就诊数据的数据内容与预设昂贵检测项目，筛选出含有预设昂贵检测项目的就诊数据；以筛选出的就诊数据作为训练样本，采用机器学习方式，建立昂贵项目就诊异常模型；获取待检测就诊数据，并将待检测就诊数据导入至昂贵项目就诊异常模型进行异常识别，得到识别结果；若待检测就诊数据的识别结果为异常，则确定待检测就诊数据为昂贵项目过度医疗。本发明还公开了一种设备及存储介质。本发明通过人工智能技术中的机器学习实现数据的智能分析，从而精准有效地识别出可疑的就诊数据，并有效扼制违规的医疗操作。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 存储介质 基于机器 机器学习 数据异常 异常模型 预设 筛选 人工智能技术 数据内容 训练样本 医疗操作 医疗机构 异常识别 智能分析 有效地 上传 违规 采集 学习 医疗 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的就诊数据异常识别方法，其特征在于，所述就诊数据异常识别方法包括以下步骤：接收医疗机构采集并上传的参保人的历史就诊数据，并根据所述历史就诊数据的数据内容与预设昂贵检测项目，筛选出含有所述预设昂贵检测项目的就诊数据，其中，所述预设昂贵检测项目至少包括脑尿钠肽BNP、断层扫描CT、核磁共振MRI；以筛选出的就诊数据作为训练样本，采用机器学习方式，建立昂贵项目就诊异常模型；获取待检测就诊数据，并将所述待检测就诊数据导入至所述昂贵项目就诊异常模型进行异常识别，得到识别结果；若所述待检测就诊数据的识别结果为异常，则确定所述待检测就诊数据为昂贵项目过度医疗。
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