[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

说明书

本发明实施例公开了一种基于智能决策的医保基金风险预测方法和装置，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，第一预设条件包括第一地域和第一预设时间段；对驱动因素进行量化处理，获得慢病信息量化值；根据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；当预期支出金额和预期收入金额的差值超过第一预设阈值时，判定医保基金存在透支风险，对医保基金进行风险管控。采用本发明，能够通过将慢病信息作为医保基金的驱动因素对医保基金的收支进行预测，进而对医保基金的收支平衡进行管理。增加医保基金管理的针对性，进而提升医保基金的管理效率。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于智能决策的医保基金风险预测方法和装置。

背景技术

医疗保险是社会保险的重要组成部分，对医疗保险基金收支情况进行预测能够及时进行医疗保险基金管控或政策调整，以避免出现医保基金亏空风险，保证医保基金收支平衡。

传统的医保基金风险管控没有将医保基金驱动因素进行拆解和量化分析，并根据量化分析结果确定这些驱动因素对医保基金收支的影响程度，导致对医保基金的管理非常粗糙，难以从驱动因素中获得有用的信息，进而使得对医保基金的管控精确到医疗保险的整个流程中的各个环节。这样导致对医保基金的风险管理针对性低且效率低下，无法满足医保基金管理的需求。

发明内容

本发明实施例提供一种基于智能决策的医保基金风险预测方法和装置，能够通过将慢病信息作为医保基金的驱动因素进行量化处理，然后根据慢病信息量化值对医保基金的收支进行预测，进而对医保基金的收支平衡进行管理。增加医保基金管理的针对性，进而提升医保基金的管理效率，使得医保基金能够提前进行风险管控，保证医保基金的收支平衡。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于智能决策的医保基金风险预测方法，所述基于智能决策的医保基金风险预测方法包括：

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。

在可选的情况下，所述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，并对所述驱动因素进行量化处理，获得慢病信息量化值，包括：

获取第一地域在第一预设时间段的慢病信息；

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。

在可选的情况下，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。