[发明专利]医疗数据异常识别方法、装置、终端及存储介质

说明书

本发明提供一种基于大数据的医疗数据异常识别方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：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。本发明可准确地识别出分解住院行为，有效防止出现骗保行为。

技术领域

本发明涉及医疗数据处理技术领域，尤其涉及一种医疗数据异常识别方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

医疗保险制度是国家为预防和分担疾病所带来的医疗费用的一种社会强制性保险，费用由用人单位和个人共同缴纳，医疗保险金由医疗保险机构支付，以解决劳动者因患病或受伤害带来的医疗风险。

医保部门会对医院进行考核，其中，单次住院天数是医院医疗效率的重要考核指标，平均单次住院天数越多，医院医疗效率越低，因此，在实际操作中，医院为提升其考核评分，将一次住院分解为多次住院，或办理虚假住院，以降低单次住院天数。这显然是违反医保规定、损害公共利益的做法。因此，需要一种识别异常医疗数据的方法。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种医疗数据异常识别方法，旨在解决无法检测异常刷医保卡行为数据的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供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。

可选地，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。

可选地，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。