[发明专利]医疗费用预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开一种医疗费用预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取多份历史就诊数据，并从各份历史就诊数据中抓取与预设慢性病并发症对应的多份并发特征数据；读取各份并发特征数据中的并发类型信息以及用药类型信息，并根据各并发类型信息和用药类型信息，对各份并发特征数据进行分类，形成各并发类型信息以及各用药类型信息与各份并发特征数据中医疗费用的对应关系；当接收到就诊患者的诊断信息时，将诊断信息和对应关系对比，对与诊断信息对应的目标医疗费用进行预测。本方案基于医疗机构中大数据所形成的对应关系，对诊断信息的目标医疗费用进行预测，因对应关系的准确度高，使得所预测的目标医疗费用也更为准确有效。

技术领域

本发明主要涉及医疗系统技术领域，具体地说，涉及一种医疗费用预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前慢性病所存在的并发症种类众多，单是糖尿病一种慢性病的并发症就高达100多种，再加上高血压并发症、高血脂并发症、冠心病并发症等，使得慢性病的并发症多种多样。不同类型的慢性病并发症患者或者同种类型的慢性病并发症患者之间，均因患者个体的差异会采用不同的治疗用药方案，而使得不同患者之间的医疗费用不同。

慢性病并发症需要长期的就诊治疗，对患者在就诊过程中所需要医疗费用的准确预测，有利于患者对长期治疗方案的规划，便于稳定病情；但是目前对于慢性病并发症的医疗费用缺乏有效的预测机制，使得对患有各种慢性病并发症患者的医疗费用预测不准确，进而导致患者所规划的长期治疗方案不准确，影响患者的病情稳定。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种医疗费用预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中对慢性病并发症的医疗费用缺乏有效的预测机制，预测不准确的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种医疗费用预测方法，所述医疗费用预测方法包括以下步骤：

获取多份历史就诊数据，并从各份所述历史就诊数据中抓取与预设慢性病并发症对应的多份并发特征数据；

读取各份所述并发特征数据中的并发类型信息以及用药类型信息，并根据各所述并发类型信息和所述用药类型信息，对各份所述并发特征数据进行分类，形成各所述并发类型信息以及各所述用药类型信息与各份所述并发特征数据中医疗费用的对应关系；

当接收到就诊患者的诊断信息时，将所述诊断信息和所述对应关系对比，对与所述诊断信息对应的目标医疗费用进行预测。

优选地，所述根据各所述并发类型信息和所述用药类型信息，对各份所述并发特征数据进行分类，形成各所述并发类型信息以及各所述用药类型信息与各份所述并发特征数据中医疗费用的对应关系的步骤包括：

对各所述并发类型信息进行对比，将具有相同的所述并发类型信息的各份所述并发特征数据划分到同一组类；

对各所述组类中的各份所述并发特征数据所具有的所述用药类型信息进行对比，将各所述组类中具有相同所述用药类型信息的各份所述并发特征数据划分为各所述组类中的子组类；

读取各所述子组类中具有所述并发特征数据的数据份数，以及各份所述并发特征数据对应的医疗费用；

根据所述数据份数以及各份所述并发特征数据对应的医疗费用，确定各所述子组类的医疗费用均值，以形成各所述并发类型信息以及各所述用药类型信息与各份所述并发特征数据中医疗费用的对应关系。

优选地，所述将所述诊断信息和所述对应关系对比，对与所述诊断信息对应的目标医疗费用进行预测的步骤包括：

读取所述诊断信息中的并发类型标识，并将所述并发类型标识和所述对应关系中的各所述并发类型信息对比，确定与所述诊断信息对应的目标组类；