[发明专利]一种基于智能决策的医保基金风险预测方法和装置

权利要求书

1.一种基于智能决策的医保基金风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据第一预设条件获取慢病信息作为医保基金相关的驱动因素，所述第一预设条件包括第一地域和第一预设时间段；

对所述驱动因素进行量化处理，获得慢病信息量化值；

根据所述慢病信息量化值和医保基金收支模型对医保基金的收入金额和支出金额进行预测，获得预期收入金额和预期支出金额；

当所述预期支出金额和所述预期收入金额的差值超过第一预设阈值时，判定所述医保基金存在透支风险，对所述医保基金进行风险管控。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述驱动因素进行量化处理，获得慢病信息量化值，包括：

对所述慢病信息进行公式计算，获得目标月末慢病人口；

将所述目标月末慢病人口确定为所述慢病信息量化值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述慢病信息进行公式计算，获得目标月末慢病人口，包括：

获取到的所述慢病信息包括第一预设时间段前的上月末慢病人口、上月末非慢病人口、慢病发生率和慢病死亡人口；

对所述慢病信息进行公式计算，获得目标月末慢病人口，其中，所述公式为:

M1＝M0，

M1’＝M1+(Mn×p1)-Md；

其中，M0表示上月末慢病人口，M1表示目标月份的月初慢病人口，M1’表示目标月末慢病人口，Mx表示上月末非慢病人口，p1表示慢病发生率，Md表示慢病死亡人口。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述慢病信息量化值和医保基金收支模型对医保基金的收入金额和支出金额进行预测，获得预期收入金额和预期支出金额之前，所述方法还包括建立医保基金收支模型，具体包括：

获取目标地域在目标时间段的医保政策和人口结构；

根据所述医保政策和所述人口结构，确定所述目标地域在目标时间段的医保缴费情况，形成所述医保基金收入模型；

获取目标地域在目标时间段的医疗数据，所述医疗数据包括所述目标时间段的月均慢病人数、慢病报销金额和总的报销金额；

根据所述医疗数据建立以所述月末慢病人口为自变量的医保基金支出模型；

根据所述医保基金收入模型和所述以所述月末慢病人口为自变量的医保基金支出模型，获取所述以月末慢病人口为自变量的医保基金收支模型。

5.根据权利要求1-4所述的方法，其特征在于，所述根据所述慢病信息量化值和医保基金收支模型对医保基金的收入金额和支出金额进行预测，获得预期收入金额和预期支出金额，包括：

将所述慢病信息对应的所述第一地域和所述第一预设时间段分别与所述医保基金收支模型对应的所述目标地域和所述目标时间段进行匹配；

确定所述第一地域与所述目标地域完全匹配，所述第一预设时间段与所述目标时间段为周期相同但对应时间不同的时间段，且所述第一预设时间段在所述目标时间段之后；

将所述慢病信息量化值导入所述医保基金收支模型中，对医保基金的收入金额和支出金额进行预测；

获取所述医保基金收支模型预测出的所述收入金额作为预期收入金额，获取预测出的所述支出金额作为预期支出金额。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述医保基金进行风险管控包括：

对所述第一地域在第一预设时间段的慢病人口进行核查，确定慢病人口增长率是否高于第二预设阈值；

若是，则对所述慢病人口进行校准，获得准确的慢病人口增长率。