[发明专利]基于机器学习的保险理赔方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种基于机器学习的保险理赔方法、设备、装置及存储介质，在为客户提供理赔服务时，对原始诊疗信息预处理得到理赔所需的理赔审核信息，再通过预先训练得到的检测模型对理赔审核信息进行检测，以确定其真实性，再根据真实性检测结果进行进行相应处理，从而实现智能化和自动化的保险理赔，提高了特药保险理赔的服务效率，有利于为客户提供更好的服务体验，还有利于降低人力成本。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的保险理赔方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着医学技术的发展，市场上特药(针对某一疾病进行特殊治疗，具有高科学含量，技术难度高的药品)逐渐增多，如吉非替尼片(易瑞沙)、芦可替尼片(捷恪卫)等；但市场上的特药价格较为昂贵。为了减轻患者负担，一些保险机构提出将特药的医药费用纳入至保险报销范围内，提供特药保险服务。

目前这种特药保险在进行理赔时，主要是理赔人员对理赔请求进行理赔审核，而由于在进行理赔时需要审核大量的诊疗材料，这种人工理赔方法的服务效率较低，工作量大，特别是在任务量较大时会出现无法及时回复客户的情况。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于机器学习的保险理赔方法、装置、设备及存储介质，旨在解决人工提供保险理赔服务效率低下的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于机器学习的保险理赔方法，所述保险理赔方法应用于保险理赔终端，所述保险理赔方法包括：

在接收到请求终端发送的特药理赔请求时，根据所述特药理赔请求获取被保人的原始诊疗信息；

对所述原始诊疗信息进行预处理，得到理赔审核信息；

将所述理赔审核信息输入至预先训练完成的信息真实性检测模型，并获取所述信息真实性检测模型输出的检测结果；

根据所述检测结果对所述特药理赔请求进行相应处理。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于机器学习的保险理赔装置，所述保险理赔装置包括：

请求接收模块，用于在接收到请求终端发送的特药理赔请求时，根据所述特药理赔请求获取被保人的原始诊疗信息；

信息预处理模块，用于对所述原始诊疗信息进行预处理，得到理赔审核信息；

模型检测模块，用于将所述理赔审核信息输入至预先训练完成的信息真实性检测模型，并获取所述信息真实性检测模型输出的检测结果；

请求处理模块，用于根据所述检测结果对所述特药理赔请求进行相应处理。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于机器学习的保险理赔设备，所述保险理赔设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的保险理赔程序，其中所述保险理赔程序被所述处理器执行时，实现如上述的基于机器学习的保险理赔方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有保险理赔程序，其中所述保险理赔程序被处理器执行时，实现如上述的基于机器学习的保险理赔方法的步骤。

本发明在为客户提供理赔服务时，对原始诊疗信息预处理得到理赔所需的理赔审核信息，再通过预先训练得到的检测模型对理赔审核信息进行检测，以确定其真实性，再根据真实性检测结果进行进行相应处理，从而实现智能化和自动化的保险理赔，提高了特药保险理赔的服务效率，有利于为客户提供更好的服务体验，还有利于降低人力成本。

附图说明

图1为本发明实施例方案中涉及的基于机器学习的保险理赔设备的硬件结构示意图；

图2为本发明基于机器学习的保险理赔方法第一实施例的流程示意图；