[发明专利]医疗数据异常识别方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种医疗数据异常识别方法，其特征在于，所述医疗数据异常识别方法包括以下步骤：

在检测到异常检测请求时，获取该异常检测请求对应的目标医院和所述目标医院的待检测医疗数据；

根据预设维度将所述待检测医疗数据进行分组，获得分组后的子集合；

基于预设维度对应的预设规则分析各所述子集合，判断所述待检测医疗数据中是否存在满足异常特征的目标医疗数据；

若所述待检测医疗数据中存在满足异常特征的目标医疗数据，则将所述目标医疗数据进行异常标记。

2.如权利要求1所述的医疗数据异常识别方法，其特征在于，在所述预设维度为医院维度时，所述根据预设维度将所述待检测医疗数据进行分组，获得分组后的子集合的步骤包括：

将所述待检测医疗数据按照病种进行分组，获得各病种对应的第一子集合；

所述基于预设维度对应的预设规则分析各所述子集合，判断所述待检测医疗数据中是否存在满足异常特征的目标医疗数据的步骤包括：

从各病种对应的第一子集合中，获取各病种的总住院次数和总住院天数，基于所述各病种的总住院次数和总住院天数计算获得各病种的平均单次住院天数；

将所述各病种的平均单次住院天数与各病种对应的预设天数进行比较，获得各病种的平均单次住院天数与对应预设天数的天数差，计算各病种的所述天数差与对应预设天数的比值，得到各病种对应的天数异常因子；

在任一病种对应的天数异常因子大于第一预设阈值时，该病种对应的第一子集合满足异常特征。

3.如权利要求2所述的医疗数据异常识别方法，其特征在于，所述基于预设维度对应的预设规则分析各所述子集合，判断所述待检测医疗数据中是否存在满足异常特征的目标医疗数据的步骤包括：

从各病种对应的第一子集合中，获取各病种的参保人数和总住院次数，基于各病种的参保人数和总住院次数计算获得各病种对应的每人平均住院次数；

将各病种对应的每人平均住院次数与对应的预设次数进行比较，获得各病种的每人平均住院次数与对应预设次数的次数差，计算各病种的所述次数差与对应预设次数的比值，得到各病种对应的次数异常因子；

在任一病种对应的次数异常因子大于第二预设阈值时，该病种对应的第一子集合满足异常特征。

4.如权利要求2所述的医疗数据异常识别方法，其特征在于，所述基于预设维度对应的预设规则分析各所述子集合，判断所述待检测医疗数据中是否存在满足异常特征的目标医疗数据的步骤包括：

从各病种对应的第一子集合中，获取各病种的总住院次数和总住院金额，基于所述各病种的总住院次数和总住院金额计算获得各病种的平均单次住院金额；

将所述各病种的平均单次住院金额与对应的预设金额进行比较，获得各病种的平均单次住院金额与对应预设金额的金额差，计算各病种的所述金额差与对应预设金额的比值，得到各病种对应的金额异常因子；

在任一病种对应的金额异常因子大于第三预设阈值时，该病种对应的第一子集合满足异常特征。

5.如权利要求1所述的医疗数据异常识别方法，其特征在于，在所述预设维度为个人维度时，所述根据预设维度将所述待检测医疗数据进行分组，获得分组后的子集合的步骤包括：

根据参保人将所述待检测医疗数据进行分组，获得各参保人对应的第二子集合；

所述基于预设维度对应的预设规则分析各所述子集合，判断所述待检测医疗数据中是否存在满足异常特征的目标医疗数据的步骤包括：

提取所述第二子集合中每条医疗数据对应的就诊时间，计算获得所述第二子集合中相邻医疗数据的相邻就诊间隔；

获取预设的时间间隔阈值，计算所述相邻就诊间隔与所述时间间隔阈值的时间差，计算所述时间差与所述时间间隔阈值的比值，得到所述第二子集合中每条医疗数据对应的间隔异常因子；

在所述第二子集合中的医疗数据对应的间隔异常因子大于第四预设阈值时，该医疗数据满足异常特征。