[发明专利]个人健康风险评分预测方法及系统在审
| 申请号： | 201910257940.1 | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN109935330A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 太平洋医疗健康管理有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30 |
| 代理公司： | 上海宝鼎专利代理有限公司 31222 | 代理人： | 张宝让 |
| 地址： | 200001 上海市黄浦区北*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明个人健康风险评分预测方法及系统，包括：采集本年度的基本医疗保险报销数据和对应的参保人信息数据；对基本医保结算数据、基本医保结算明细数据和参保人信息数据进行数据标准化处理，从而获得标准基本医保结算数据、标准基本医保结算明细数据和标准参保人信息数据；基于标准基本医保结算数据、标准基本医保结算明细数据和标准参保人信息数据生成四大类预测因子，基于四大类预测因子生成多个子预测因子；对子预测因子进行特征转换；对子预测因子进行特征降维以减少子预测因子的数量；基于特征选择后的子预测因子建立线性回归模型来预测下一年度的个人医疗支出；基于预测出的下一年度的个人医疗支出来预测下一年度的个人健康风险评分。 | ||
| 搜索关键词： | 预测因子 信息数据 个人健康 明细数据 预测 算数 个人医疗 结算 线性回归模型 数据标准化 特征降维 特征选择 特征转换 医疗保险 支出 采集 | ||
【主权项】：
1.一种个人健康风险评分预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1、数据采集：采集本年度的基本医疗保险报销数据和对应的参保人信息数据，所述基本医疗保险报销数据包括基本医保结算数据和基本医保结算明细数据；步骤2、数据标准化：对基本医保结算数据、基本医保结算明细数据和参保人信息数据进行数据标准化处理，从而获得标准基本医保结算数据、标准基本医保结算明细数据和标准参保人信息数据；步骤3、特征工程：基于标准基本医保结算数据、标准基本医保结算明细数据和标准参保人信息数据生成四大类预测因子，四大类预测因子包括个人信息、医疗花费、医疗行为和疾病类型，基于四大类预测因子生成多个子预测因子；步骤4、特征转换：对子预测因子进行特征转换；步骤5、特征选择：对转换后的子预测因子进行特征降维以减少子预测因子的数量；步骤6、建立模型：基于特征选择后的子预测因子建立线性回归模型来预测下一年度的个人医疗支出；Y＝θ0+θ1*X1+θ2*X2+…+θn*Xn+∈其中，Y表示下一年度的个人医疗支出，θi表示自变量，0≤i≤n，Xj表示特征选择后的子预测因子中的第j个子预测因子，1≤j≤n，n表示特征选择后的子预测因子的数量；步骤7、评估个人健康风险：基于预测出的下一年度的个人医疗支出来预测下一年度的个人健康风险评分；下一年度的个人健康风险评分＝预测出的下一年度的个人医疗支出/预测出的下一年度的所有个人医疗支出的平均医疗支出。
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