[发明专利]一种基于知识图谱的医保医疗单据审核方法及其系统

说明书

一种基于知识图谱的医保医疗单据审核方法，包括：1)设计医保审核知识图谱本体图；2)预训练医保政策文本的字向量；3)使用医保政策文本构造句法依存网络；4)将句法依存网络输入到图卷积层获取依存关系维度的词嵌入特征；5)聚合词向量与字向量的特征，输入到序列标注层获取实体；6)使用关系抽取算法连接实体并设置关系的时空属性，构建知识四元组；7)医保政策动态更新。本发明还包括一种基于知识图谱的医保医疗单据审核系统。本发明能够对就医行为进行智能审核，有效降低审核规则库更新维护的成本，降低审核过程对专业人员的依赖，提高医保审核效率，推进智能化医保审核系统的建设。

技术领域

本发明涉及一种医保医疗单据审核方法及其系统。

背景技术

医保审核是通过审核规则对定点医疗机构医保费用单据进行支付政策性、诊疗合理性、临床规范性和医疗行为异常审核，规范医疗机构医疗行为，提升医疗服务质量，促进医疗机构自我管理，有效控制医疗费用增长。现阶段医保审核的工作，一般采用较为粗放的人工审核方法。医保审核的工作量巨大，一天的医保报销单据就多达数十万张，审核一张单据就需要很长时间，一般地级市医保中心也只有20-30人的人员配置，这显然是无法满足大量单据的审核需求，因此现阶段一般采用抽查的方式进行单据审核，无法对每一张单据进行及时、正确的审核。此外，一些地区开始借助信息化的力量，构建医保智能审核系统，但是其核心功能还是集中在基于规则的审核上，智能化水平依然较低，具体存在以下问题：

1.医保数据分散，无法通过大数据发现异常就医行为。

2.医保审核规则单一，更新成本高、频率低，审核过程依然需要较多的全人工操作，且对操作的人员的专业素养要求较高，人力不足，效率较低，报销支付周期漫长。

发明内容

本发明要解决现有技术中存在的上述技术问题，提出了一种基于知识图谱的医保医疗单据审核方法及其系统。

本发明能够利用知识图谱技术自动抽取医保政策中的医保知识与医疗文本中的医疗知识，对就医行为进行智能审核，有效降低审核规则库更新维护的成本，降低审核过程对专业人员的依赖，提高医保审核效率，推进智能化医保审核系统的建设。

本发明的一种基于知识图谱的医保医疗单据审核方法，包括如下步骤：

1)设计医保审核知识图谱本体图。针对不同医保政策之间的差异性，采用知识图谱本体进行抽象概括，例如参保对象、医保类型、医院等级、地点等。此外，医保政策限定的内容过于宽泛，如杭州市基本医疗保障办法规定其医保支付的范围仅限于浙江省社会保险行政部门规定的基本医疗保险药品目录、医疗服务项目范围和大病保险特殊药品目录，但并未说明药品目录详情。因此医保知识图谱还包括了医疗知识数据，即抽象了“检查方式”，“疾病”，“药物”，“症状”等本体，为患者在治疗过程中的超量用药、重复用药、违规使用无适应症的药品等异常就医行为提供审核依据。

2)构建医保政策句法依存网络。对于医保政策和医疗知识图谱文本中的句子，首先对其进行句法依存分析，并将其转化为对应的网络其中，表示第i个医疗文本序列对应的图网络，V表示网络的词汇节点，E表示图网络词汇节点之间的依存关系，如定中、主谓、动宾等。

3)获取依存关系为度的词嵌入特征。基于图网络结构，构建对应的邻接矩阵通过以下公式来聚合不同词汇节点之间的特征:

其中表示第i个文本序列句法依存网络中所有实体的词汇级嵌入特征矩阵，W,b表示网络的训练参数，D表示矩阵的度值矩阵，I为单位矩阵，为输入到模型第l层的词汇的初始特征矩阵，σ为非线性激活函数。

4)聚合词向量与字向量的特征，输入到序列标注层获取实体。把文本预训练好的字向量e_c和该字符所在分词的所有一阶词向量e_w聚合起来，具体的聚合方式如下：