[发明专利]基于住院预测模型判定住院行为的方法及相关产品在审
| 申请号: | 201811276180.0 | 申请日: | 2018-10-30 |
| 公开(公告)号: | CN109545317A | 公开(公告)日: | 2019-03-29 |
| 发明(设计)人: | 周竹凌;汪丽娟 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G16H20/10 | 分类号: | G16H20/10;G06K9/62 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 住院 用药数据 诊断数据 预测模型 预设 概率 判定 信息管理界面 电子设备 预设条件 比对 申请 基金 合法 | ||
1.一种基于住院预测模型判定住院行为的方法,其特征在于,所述方法应用于电子设备,所述方法包括:
接收在住院信息管理界面输入的参保人的住院数据,所述住院数据中至少包括诊断数据和用药数据;
提取所述住院数据中的诊断数据,将所述诊断数据输入到预先训练好的住院预测模型,以得到所述参保人的住院概率;
在所述住院概率满足预设条件时,获取所述诊断数据对应的预设用药数据;
将所述用药数据和所述预设用药数据进行比对,确定所述参保人的住院行为是否合法。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述诊断数据中包括疾病名称、疾病严重等级、参保人的人口学参数时,所述将所述诊断数据输入到预先训练好的住院预测模型,以得到所述参保人的住院概率具体包括:
提取所述诊断数据中的疾病名称、疾病严重等级、参保人的人口学参数;
将所述疾病名称、疾病严重等级、人口学参数组成输入数据矩阵输入到预先训练好的住院预测模型执行正向运算,以得到所述参保人的住院概率。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述在所述住院概率满足预设条件时,获取所述诊断数据对应的预设用药数据具体包括:
在所述住院概率大于第一阈值时,确定所述参保人满足住院条件;
获取所述诊断数据中的疾病名称;
根据疾病名称和用药数据的映射关系确定所述诊断数据对应的预设用药数据。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述将所述用药数据和所述预设用药数据比对,确定所述参保人的住院行为是否合法具体包括:
提取所述用药数据中的药品种类,得到所述用药数据的药品种类集合;
提取所述预设用药数据中的药品种类,得到所述预设用药数据的预设药品种类集合;
在所述药品种类集合与所述预设药品种类集合的交集为空集时,确定所述参保人的住院数据中的药品种类不合理,确定所述参保人的住院行为不合法。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述提取所述预设用药数据中的药品种类,得到所述预设用药数据的预设药品种类集合之后,所述方法还包括:
在所述药品种类集合与所述预设药品种类集合的交集为非空集时,确定所述药品种类集合与所述预设药品种类集合的差集,得到第一集合,确定所述预设药品种类集合与所述药品种类集合的差集,得到第二集合;
如所述第一集合中的第i个元素所对应的第i个药品为所述第二集合中的第j个元素所对应的第j药品的预设可替代药品,则确定所述第i个元素为所述第j个元素的可替代元素;
获取所述第一集合中的所有可替代元素,确定所述第一集合中除去所述所有可替代元素之外的其他元素的总数量;如所述总数量大于第二阈值,则确定所述参保人的住院行为不合法;
其中,所述第i个元素为所述第一集合中的任意一个元素,所述第j个元素为所述第二集合中的任意一个元素,所述i、j均为大于或者等于1的整数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
如所述总数量小于或者等于所述第二阈值时,获取所述药品种类集合与所述预设药品种类集合的交集;
根据所述用药数据确定所述交集中每一个药品的实际用药量,根据所述预设用药数据确定所述药品的预设用药量;
如所述实际用药量超过所述预设用药量时,确定所述药品的用药超量;
获取所述交集中用药超量的药品的总数量,确定所述交集中用药超量的药品的总数量与所述交集中的元素的总数量的比例;
如所述比例大于第三阈值,确定所述参保人的住院数据中的药品用药超量,确定所述参保人的住院行为不合法。
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