[发明专利]基于人工智能的慢性病住院费用异常检测方法及相关装置

说明书

本申请实施例公开了一种基于人工智能的慢性病住院费用异常检测方法及相关装置，该方法包括：从医疗数据库中获取目标慢性病患者的一个医疗数据集，医疗数据集包括目标慢性病患者一次住院的多个医疗数据；将医疗数据集输入费用预测模型，得到医疗数据集对应的预测住院费用；获取医疗数据集对应的实际住院费用，以及在实际住院费用大于预测住院费用的情况下，确定实际住院费用与预测住院费用的费用差值；在费用差值大于或等于第一阈值的情况下，确定目标慢性病患者的住院费用存在异常。采用本申请实施例可检测慢性病住院费用是否存在异常，提高了对慢性病住院费用异常检测的精确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的慢性病住院费用异常检测方法及相关装置。

背景技术

医疗保险机构通过协议的方式与定点医疗机构开展合作，对其提供的医疗服务质量和费用进行全面、精细化管理。慢性病住院费用作为费用监督中的一个重要组成部分，其异常记录的识别和分析将有助于医疗管理科和稽核科对慢性病住院的异常费用监管职能的实现。

目前，针对慢性病住院费用异常检测采用人工方式，由于与慢性病住院费用相关的医疗数据较多，人工方式检测慢性病住院费用是否异常的操作过程比较复杂，且人工方式总会出现一些疏漏，因此针对慢性病住院费用异常检测的效率和准确性均不高。

发明内容

本申请实施例提供一种基于人工智能的慢性病住院费用异常检测方法及相关装置，用于检测慢性病住院费用是否存在异常，提高了慢性病住院费用异常检测的精确性。

第一方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的慢性病住院费用异常检测方法，包括：

从医疗数据库中获取目标慢性病患者的一个医疗数据集，所述医疗数据集包括所述目标慢性病患者一次住院的多个医疗数据；

将所述医疗数据集输入费用预测模型，得到所述医疗数据集对应的预测住院费用；

获取所述医疗数据集对应的实际住院费用，以及在所述实际住院费用大于所述预测住院费用的情况下，确定所述实际住院费用与所述预测住院费用的费用差值；

在所述费用差值大于或等于第一阈值的情况下，确定所述目标慢性病患者的住院费用存在异常。

第二方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的慢性病住院费用异常检测装置，包括：

第一获取单元，用于从医疗数据库中获取目标慢性病患者的一个医疗数据集，所述医疗数据集包括所述目标慢性病患者一次住院的多个医疗数据；

预测单元，用于将所述医疗数据集输入费用预测模型，得到所述医疗数据集对应的预测住院费用；

第二获取单元，用于获取所述医疗数据集对应的实际住院费用；

第一确定单元，用于在所述实际住院费用大于所述预测住院费用的情况下，确定所述实际住院费用与所述预测住院费用的费用差值；

第二确定单元，用于在所述费用差值大于或等于第一阈值的情况下，确定所述目标慢性病患者的住院费用存在异常。

第三方面，本申请实施例提供一种服务器，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面所述的方法中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质用于存储电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。