疾病诊断信息审核方法及装置与流程

文档序号:13935154
疾病诊断信息审核方法及装置与流程

本发明涉及计算机技术领域,特别是涉及一种疾病诊断信息审核方法及装 置。



背景技术:

一般的,医疗保险理赔审核时,需要审核理赔案件的疾病诊断信息是否合 理,以防止不法分子通过不合理诊断骗取保费,非法谋取利益。传统医疗保险 理赔审核流程中,通过人工审核诊断信息是否合理,该种审核方式人工劳动强 度大、审核效率低、使得理赔时效长,且医生填写的诊断会有大量辅助的描述 性语言,需要有医学基础和保险基础的专业人员去识别诊断信息,不同的审核 人对同一份诊断信息内容的理解会存在差异,使得审核结果容易受审核人员的 经验及主观因素影响,容易出现审核错误,影响医疗保险理赔精度。因此,传 统疾病诊断信息审核方式存在审核效率低、审核准确性低,影响医疗保险理赔 时效及理赔精度的技术问题。



技术实现要素:

基于此,有必要针对传统疾病诊断信息审核方式存在的审核效率低、审核 准确性低,影响医疗保险理赔时效及理赔精度的技术问题,提供一种疾病诊断 信息审核方法及装置。

一种疾病诊断信息审核方法,包括:

通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾病名称,根据输入的疾病名称查 找预存的诊断信息数据库,从疾病诊断信息数据库中获取与输入的疾病名称对 应的疾病诊断路径数据,疾病诊断路径数据包括多个属性标签、每个属性标签 对应的标签节点及每个标签节点的权重值;

获取输入的标签节点,将输入的标签节点与疾病诊断路径数据中的标签节 点进行匹配;

当获取到疾病诊断路径数据中与输入的标签节点相同的标签节点时,获取 相同的标签节点的权重值;

计算路径审核权重值为多个输入的标签节点的权重值的乘积;

当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权重阈值时,根据保单号读取 预存的赔付规则数据;

对赔付规则数据进行处理得到赔付数值,生成赔付指令,将赔付指令发送 至支付平台。

上述疾病诊断信息审核方法,通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾病 名称,从疾病诊断信息数据库中获取与输入的疾病名称对应的疾病诊断路径数 据;再将输入的标签节点与疾病诊断路径数据中的标签节点进行匹配;获取疾 病诊断路径数据中与输入的标签节点相同的标签节点,获取相同的标签节点的 权重值;之后,计算路径审核权重值为多个输入的标签节点的权重值的乘积, 当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权重阈值时,根据保单号读取预存 的赔付规则数据,对赔付规则数据进行处理得到赔付数值,生成赔付指令,并 将赔付指令发送至支付平台。上述疾病诊断信息审核方法通过将输入的疾病诊 断数据的标签节点与预存的疾病诊断路径数据匹配获取赔付规则数据进行医疗 保险理赔结算,实现了疾病诊断信息自动审核,大大提高了审核效率,节约医 疗保险理赔时效,且有效避免了人为因素对审核准确性的影响,大大提高了理 赔精度。

在其中一个实施例中,上述方法还包括:

当从疾病诊断信息数据库中未获取到与输入的疾病名称对应的疾病诊断路 径数据时,根据预设分词逻辑对输入的疾病名称进行分词处理,获取疾病名称 关键字;

根据疾病名称关键字查找诊断信息数据库,获取与疾病名称关键字匹配的 疾病名称对应的疾病诊断路径数据。

在其中一个实施例中,获取与疾病名称关键字匹配的疾病名称对应的疾病 诊断路径数据的步骤之后,还包括:

计算疾病名称关键字与匹配的疾病名称之间的匹配度;

按照匹配度由高到低以弹出框显示疾病名称关键字与匹配的疾病名称。

在其中一个实施例中,上述方法还包括:

获取与疾病名称对应的临床路径信息或处方规则信息,获取对临床路径信 息或处方规则信息的标识指令,根据标识指令标识临床路径信息或处方规则信 息的属性标签及属性标签的标签节点;

通过大数据源获取与标签节点的权重值相关的节点权重参考数值,计算获 取到的多个节点权重参考数值的平均值,得到标签节点的权重值;

记录标签节点的权重值,生成疾病诊断路径数据存储至诊断信息数据库。

在其中一个实施例中,上述方法还包括:

周期性地从历史审核数据和大数据源获取标签节点的节点权重值,计算获 取到的标签节点的节点权重平均值,将标签节点的权重值更新为节点权重平均 值。

一种疾病诊断信息审核装置,包括:

路径数据获取模块,用于通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾病名称, 根据输入的疾病名称查找预存的诊断信息数据库,从疾病诊断信息数据库中获 取与输入的疾病名称对应的疾病诊断路径数据,疾病诊断路径数据包括多个属 性标签、每个属性标签对应的标签节点及每个标签节点的权重值;

标签节点比较模块,用于获取输入的标签节点,将输入的标签节点与疾病 诊断路径数据中的标签节点进行匹配;

节点权重值获取模块,用于当获取到疾病诊断路径数据中与输入的标签节 点相同的标签节点时,获取相同的标签节点的权重值;;

路径审核权重值计算模块,用于计算路径审核权重值为多个输入的标签节 点的权重值的乘积;

赔付规则读取模块,用于当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权重 阈值时,根据保单号读取预存的赔付规则数据;

赔付模块,用于对赔付规则数据进行处理得到赔付数值,生成赔付指令, 将赔付指令发送至支付平台。

在其中一个实施例中,上述装置还包括:

关键字获取模块,用于当从疾病诊断信息数据库中未获取到与输入的疾病 名称对应的疾病诊断路径数据时,根据预设分词逻辑对输入的疾病名称进行分 词处理,获取疾病名称关键字;

路径数据获取模块还用于根据疾病名称关键字查找诊断信息数据库,获取 与疾病名称关键字匹配的疾病名称对应的疾病诊断路径数据。

在其中一个实施例中,上述装置还包括:

匹配度计算模块,用于计算疾病名称关键字与匹配的疾病名称之间的匹配 度;

显示模块,用于按照匹配度由高到低以弹出框显示疾病名称关键字与匹配 的疾病名称。

一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器 上运行的计算机程序,处理器执行程序时实现上述任一项方法中的步骤。

一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行 时实现上述任一项方法中的步骤。

附图说明

图1为一个实施例中疾病诊断信息审核方法的流程图;

图2为一个实施例中疾病诊断信息审核装置的结构示意图;

图3为又一个实施例中疾病诊断信息审核装置的结构示意图;

图4为一个实施例中计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实 施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅 仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

请参阅图1,一种疾病诊断信息审核方法,包括:

步骤102:通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾病名称,根据输入的疾 病名称查找预存的诊断信息数据库,从疾病诊断信息数据库中获取与输入的疾 病名称对应的疾病诊断路径数据,疾病诊断路径数据包括多个属性标签、每个 属性标签对应的标签节点及每个标签节点的权重值。

具体地,疾病诊断路径数据与疾病的临床路径信息或处方规则信息相对应, 包括多个属性标签、每个属性标签对应的标签节点及每个标签节点的权重值。 在一个实施例中,属性标签与临床路径信息或处方规则信息中定义的审核属性 相对应,包括疾病ICD-10编码、疾病名称、对应机构、疾病分类、严重程度、 疾病类型(意外、疾病)、等待期、住院天数、性别(男、女)、年龄、职业、 是否医保、医院等级、治疗类型(门诊或者住院)、费用类型、费用项目(例如 药品费、检查费)等与疾病审核属性对应的属性标签,每个属性标签对应多个 标签节点,如疾病类型属性标签包括两个标签节点,分别为意外和疾病,性别 属性标签的标签节点包括男性、女性,治疗类型属性标签包括门诊、住院两个 标签节点,费用项目属性标签包括药品费、检查费等标签节点。标签节点的权 重值为每个标签节点的审核权重,如,以女生生育疾病诊断审核为例,性别属 性的标签节点包括男性、女性,其中男性标签节点的权重值为0%,女性标签节 点的权重值为100%。具体属性标签、每个标签的标签节点及每个标签节点的权 重值根据对应的疾病定义。

在一个实施例中,终端存储诊断信息数据库,诊断信息数据库存储疾病名 称和对应的疾病诊断路径数据,终端通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾 病名称后,根据输入的疾病名称查找诊断信息数据库,获取与输入的疾病名称 对应的疾病诊断路径数据。

步骤104:获取输入的标签节点,将输入的标签节点与疾病诊断路径数据中 的标签节点进行匹配。

具体地,终端通过理赔业务系统获取输入的标签节点后,根据输入的标签 节点后,根据输入的标签节点确定该标签节点对应的属性标签,根据确定的属 性标签与疾病诊断路径数据匹配,当疾病诊断路径数据中包括相同的属性标签 时,将输入的标签节点与属性标签的标签节点匹配,此时,终端获取属性标签 的标签节点,将输入的标签节点与获取的疾病诊断路径数据中的标签节点进行 比较。

步骤106:当获取到疾病诊断路径数据中与输入的标签节点相同的标签节点 时,获取相同的标签节点的权重值。

具体地,当获取到疾病诊断路径数据中与输入的标签节点相同的标签节点 时,终端获取疾病诊断路径数据中与输入的标签节点相同的标签节点的权重值, 确定输入的标签节点的权重值。

步骤108:计算路径审核权重值为多个输入的标签节点的权重值的乘积。

具体地,当多个输入的标签节点全部确定权重值后,终端计算多个输入的 标签节点的权重值的乘积,得到路径审核权重值。

步骤110:当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权重阈值时,根据保 单号读取预存的赔付规则数据。

具体地,终端还预先存储预设路径审核权重阈值,计算得到路径审核权重 值后,终端将得到的路径审核权重值与预设路径审核权重阈值进行比较,当路 径审核权重值大于或等于预设路径审核权重阈值时,终端根据保单号读取预存 的赔付规则数据,执行步骤112。进一步地,当路径审核权重值小于预设路径审 核权重阈值时,通过弹出框显示拒付信息或人工审核提醒信息。在一个实施例 中,预设路径审核权重阈值为30%~80%。

步骤112:对赔付规则数据进行处理得到赔付数值,生成赔付指令,将赔付 指令发送至支付平台。

具体地,赔付规则数据包括赔付比例、赔付计算公式等数据。终端获取到 赔付规则数据后,根据赔付规则数据对输入的与账单信息进行处理,计算得到 赔付数值,根据赔付数值生成赔付指令,并将赔付指令发送至支付平台,由支 付平台完成理赔支付。

上述疾病诊断信息审核方法,通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾病 名称,从疾病诊断信息数据库中获取与输入的疾病名称对应的疾病诊断路径数 据;再将输入的标签节点与疾病诊断路径数据中的标签节点进行匹配;获取疾 病诊断路径数据中与输入的标签节点相同的标签节点,获取相同的标签节点的 权重值;之后,计算路径审核权重值为多个输入的标签节点的权重值的乘积, 当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权重阈值时,根据保单号读取预存 的赔付规则数据,对赔付规则数据进行处理得到赔付数值,生成赔付指令,并 将赔付指令发送至支付平台。上述疾病诊断信息审核方法通过将输入的疾病诊 断数据的标签节点与预存的疾病诊断路径数据匹配获取赔付规则数据进行医疗 保险理赔结算,实现了疾病诊断信息自动审核,大大提高了审核效率,节约医 疗保险理赔时效,且有效避免了人为因素对审核准确性的影响,大大提高了理 赔精度。

在一个实施例中,上述方法还包括:当从疾病诊断信息数据库中未获取到 与输入的疾病名称对应的疾病诊断路径数据时,根据预设分词逻辑对输入的疾 病名称进行分词处理,获取疾病名称关键字;根据疾病名称关键字查找诊断信 息数据库,获取与疾病名称关键字匹配的疾病名称对应的疾病诊断路径数据。

本实施例中,当从疾病诊断信息数据库中未获取到与输入的疾病名称对应 的疾病诊断路径数据时,终端获取与输入的疾病名称相似的疾病名称对应的疾 病诊断路径数据时,输出人工审核提醒信息,提醒人工审核选取对应的疾病名 称,以获取对应的疾病诊断路径数据。具体地,终端获取预设分词逻辑,对输 入的疾病名称进行分词处理获取疾病名称关键字。首先,终端判断输入的疾病 名称中是否包含两个以上具有独立语义的疾病名称,当疾病名称中包含两个以 上具有独立语义的疾病名称时,在各个具有独立语义的疾病名称之间增加分词 符,对疾病名称进行分词处理,获取多个疾病名称关键字,当疾病名称中不包 含两个以上具有独立予以的疾病名称时,判断疾病名称中是否包含通用疾病描 述性语言,如“炎”、“病”等,当疾病名称中包含通用疾病描述性语言时,在 通用疾病描述性语言前增加分词符,对疾病名称进行分词处理,获取分词符之 前的疾病名称为疾病名称关键字,如,疹病毒性水疱皮炎,分词后获取疾病名 称关键字包括:疱疹、病毒、水疱、皮炎、疱疹病毒、疱疹水疱、疱疹病毒水 疱、疱疹皮炎、疱疹病毒皮炎、疱疹病毒性水疱皮炎;胆囊炎分词后获取疾病 名称关键字包括胆囊。采用上述预设分词逻辑完成分词处理后,终端根据分词 后获取的疾病名称关键字查找诊断信息数据库,获取与疾病名称关键字匹配的 疾病名称对应的疾病诊断路径数据。

进一步地,在一个实施例中,上述获取与疾病名称关键字匹配的疾病名称 对应的疾病诊断路径数据的步骤之后,还包括:计算疾病名称关键字与匹配的 疾病名称之间的匹配度;按照匹配度由高到低以弹出框显示疾病名称关键字与 匹配的疾病名称。

具体地,获取到与疾病名称关键字匹配的疾病名称对应的疾病诊断路径数 据后,终端计算算疾病名称关键字与匹配的疾病名称之间的匹配度,按照匹配 度由高到低的顺序以弹出框显示疾病名称关键字与匹配的疾病名称。本实施例 中,对与疾病名称关键字匹配的疾病名称对应的疾病诊断路径数据按照匹配度 进行排序,匹配度高,排序在前,匹配度低,排序灾后,能够进一步减少人工 审核的工作量。

在一个实施例中,上述方法还包括:获取与疾病名称对应的临床路径信息 或处方规则信息,获取对临床路径信息或处方规则信息的标识指令,根据标识 指令标识临床路径信息或处方规则信息的属性标签及属性标签的标签节点;通 过大数据源获取与标签节点的权重值相关的节点权重参考数值,计算获取到的 多个节点权重参考数值的平均值,得到标签节点的权重值;记录标签节点的权 重值,生成疾病诊断路径数据存储至诊断信息数据库。

本实施例中,终端根据用户输入的与疾病名称对应的临床路径信息或处方 规则信息及对临床路径信息或处方规则信息的标识指令对临床路径信息或处方 规则信息进行属性标签标识和标签节点标识,确定临床路径信息或处方规则信 息的属性标签及属性标签的标签节点;之后,终端通过大数据学习获取标签节 点的权重值,生成疾病诊断路径数据存储至诊断信息数据库,完成疾病诊断路 径数据配置。具体地,大数据源可以是存储或记录有与标签节点的权重值相关 的各种信息的存储器、数据库、数据仓库等。本实施例通过大数据学习确定标 签节点的权重值,有效确保了疾病诊断路径数据的准确性,有利于提高理赔审 核精度。

在一个实施例中,上述方法还包括:周期性地从历史审核数据和大数据源 获取标签节点的节点权重值,计算获取到的标签节点的节点权重平均值,将标 签节点的权重值更新为节点权重平均值。

具体地,为进一步提高理赔审核的准确性,服务器周期性地从历史数据和 大数据源中获取标签节点的节点权重值,计算获取到的标签节点的节点权重平 均值,将标签节点的权重值更新为节点权重平均值。

为便于理解,以下例举具体实施例,以女性生育诊断审核为例对上述疾病 诊断信息审核方法进行详细说明。

本实施例中,疾病诊断信息数据库存储的与女性生育疾病名称对应的疾病 诊断路径数据包括性别、年龄段、是否医保、治疗类型、费用项目和疾病六个 属性标签。其中,性别属性标签包括男性和女性两个标签节点,其中男性标签 节点的权重值为0%,女性标签节点的权重值为100%;年龄段属性标签包括18 岁-25岁、25岁-40岁、40岁-60岁三个标签节点,其中,18岁-25岁标签节点 的权重值为80%、25岁-40岁标签节点的权重值为95%、40岁-60岁标签节点的 权重值为50%;是否医保属性标签包括医保和无医保两个标签节点,医保标签 节点的权重值为95%、无医保标签节点的权重值为65%;治疗类型属性标签包 括门诊和住院两个标签节点,门诊标签节点的权重值为85%、住院标签节点的 权重值为95%;费用项目包括床位费、药品费、材料费三个标签节点,床位费 标签节点的权重值为95%、药品费标签节点的权重值为90%、材料费标签节点 的权重值为50%;疾病属性标签包括女性不孕症、未特指的孕产妇高血压、为 面先露、额先露和颏先露给予的孕产妇医疗三个标签节点,女性不孕症标签节 点的权重值为15%、未特指的孕产妇高血压标签节点的权重值为70%、为面先 露、额先露和颏先露给予的孕产妇医疗标签节点的权重值为95%。

在一个实施例中,获取输入的疾病诊断数据包括:王姓、男性,申请理赔 生育赔付;上述疾病诊断路径数据中性别属性标签包括:女性:100%;男性: 0%:输入的性别属性标签的标签节点为男性,匹配得到路径审核权重值为0%, 因此直接拒付。

在又一个实施例中,获取输入的疾病诊断数据包括:王姓、女性、年龄: 70,申请理赔生育赔付;上述疾病诊断路径数据中性别属性标签包括:性别属 性标签:女性:100%;男性:0%,输入的性别属性标签的标签节点为女性,标 签节点的权重值为100%;年龄段属性标签:18~25:80%;25~40:95%;40~60: 50%;输入的年龄段属性标签为70;标签节点的权重值为0%;匹配得到路径审 核权重值为:100%*0%=0;审核结论为直接拒付。

在另一个实施例中,获取输入的疾病诊断数据包括:王姓、女性、年龄: 28;无医保;门诊;材料费:1000元;女性不孕症;申请理赔生育赔付;上述 疾病诊断路径数据中性别属性标签包括:性别属性标签:女性:100%;男性: 0%,输入的性别属性标签的标签节点为女性,标签节点的权重值为100%;年龄 段属性标签:18~25:80%;25~40:95%;40~60:50%;输入的年龄段属性标 签为28,标签节点的权重值为95%;是否医保属性标签:医保:95%;无医保: 65%;输入的标签节点为无医保,标签节点的权重值为65%;治疗类型属性标签: 门诊:85%;住院:95%;输入的标签节点为门诊,标签节点的权重值为85%; 费用项目属性标签:床位费:95%;药品费:90%;材料费:50%;输入的属性 标签为材料费,标签节点的权重值为50%;疾病属性标签:女性不孕症:15%; 未特指的孕产妇高血压:70%;为面先露、额先露和颏先露给予的孕产妇医疗: 95%;输入的标签节点为女性不孕症,标签节点的权重值为15%;匹配得到路径 审核权重值为:100%*95%*65%*85%*50%*15%=3.94%;在一个实施例中,预 设路径审核权重阈值为50%;路径审核权重值小于预设路径审核权重阈值,审 核结论为拒付。

进一步地,在一个实施例中,终端进行理赔核算后还进一步对路径审核权 重值进行校验比较,以判断是否需要进行人工审核,从而进一步提高审核精度, 确保理赔审核准确性。具体地,当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权 重阈值,对赔付规则数据进行处理得到赔付数值后,终端进一步判断路径审核 权重值是否大于或等于第一权校验阈值,如果路径审核权重值大于或等于第一 权校验阈值,则生成赔付指令,发送理赔指令至支付平台;如果路径审核权重 值小于第一权校验阈值,则通过弹出框显示人工审核提醒信息。或者,当路径 审核权重值小于预设路径审核权重值阈值时,进一步判断路径审核权重值是否 小于或等于第二权校验阈值,如果路径审核权重值小于或等于第二权校验阈值, 则直接拒付,否则,通过弹出框显示人工审核提醒信息。在一个实施例中,第 一校验阈值为70%-90%;第二校验阈值为3%-10%。更进一步地,在一个实施 例中,还可以预先设置赔付数值阈值,当处理得到的赔付数值大于赔付数值阈 值时,终端通过弹出框显示人工审核提醒信息,当处理得到的赔付数值小于或 等于赔付数值阈值时,终端发送理赔指令至支付平台,在一个实施例中,预设 赔付数值阈值为5000元-10000元。

请参阅图2,一种疾病诊断信息审核装置200,包括:

路径数据获取模块202,用于通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾病名 称,根据输入的疾病名称查找预存的诊断信息数据库,从疾病诊断信息数据库 中获取与输入的疾病名称对应的疾病诊断路径数据,疾病诊断路径数据包括多 个属性标签、每个属性标签对应的标签节点及每个标签节点的权重值;

标签节点比较模块204,用于获取输入的标签节点,将输入的标签节点与疾 病诊断路径数据中的标签节点进行匹配;

节点权重值获取模块206,用于当获取到疾病诊断路径数据中与输入的标签 节点相同的标签节点时,获取相同的标签节点的权重值;;

路径审核权重值计算模块208,用于计算路径审核权重值为多个输入的标签 节点的权重值的乘积;

赔付规则读取模块210,用于当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权 重阈值时,根据保单号读取预存的赔付规则数据;

赔付模块212,用于对赔付规则数据进行处理得到赔付数值,生成赔付指令, 将赔付指令发送至支付平台。

如图3所示,在一个实施例中,上述装置200还包括:

关键字获取模块214,用于当从疾病诊断信息数据库中未获取到与输入的疾 病名称对应的疾病诊断路径数据时,根据预设分词逻辑对输入的疾病名称进行 分词处理,获取疾病名称关键字;

路径数据获取模块202还用于根据疾病名称关键字查找诊断信息数据库, 获取与疾病名称关键字匹配的疾病名称对应的疾病诊断路径数据。

在一个实施例中,上述装置200还包括:

匹配度计算模块216,用于计算疾病名称关键字与匹配的疾病名称之间的匹 配度;

显示模块218,用于按照匹配度由高到低以弹出框显示疾病名称关键字与匹 配的疾病名称。

在一个实施例中,上述装置200还包括:

标识模块220,用于获取与疾病名称对应的临床路径信息或处方规则信息, 获取对临床路径信息或处方规则信息的标识指令,根据标识指令标识临床路径 信息或处方规则信息的属性标签及属性标签的标签节点;

权重值计算模块222,用于通过大数据源获取与标签节点的权重值相关的节 点权重参考数值,计算获取到的多个节点权重参考数值的平均值,得到标签节 点的权重值;

疾病诊断路径数据生成模块224,记录标签节点的权重值,生成疾病诊断路 径数据存储至诊断信息数据库。

在一个实施例中,上述装置200还包括:

权重值更新模块226,用于周期性地从历史审核数据和大数据源获取标签节 点的节点权重值,计算获取到的标签节点的节点权重平均值,将标签节点的权 重值更新为节点权重平均值。

一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器 上运行的计算机程序,处理器执行程序时实现以下步骤:

通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾病名称,根据输入的疾病名称查 找预存的诊断信息数据库,从疾病诊断信息数据库中获取与输入的疾病名称对 应的疾病诊断路径数据,疾病诊断路径数据包括多个属性标签、每个属性标签 对应的标签节点及每个标签节点的权重值;

获取输入的标签节点,将输入的标签节点与疾病诊断路径数据中的标签节 点进行匹配;

当获取到疾病诊断路径数据中与输入的标签节点相同的标签节点时,获取 相同的标签节点的权重值;

计算路径审核权重值为多个输入的标签节点的权重值的乘积;

当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权重阈值时,根据保单号读取 预存的赔付规则数据;

对赔付规则数据进行处理得到赔付数值,生成赔付指令,将赔付指令发送 至支付平台。

具体地,如图4所示,在一个实施例中,上述的计算机设备包括通过系统 总线连接的处理器和存储器,存储器包括非易失性存储介质和内存储器。其中, 计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统,还包括一种疾病诊断信息审 核装置。疾病诊断信息审核装置用于实现一种疾病诊断信息审核方法。在一个 实施例中,该处理器用于提供计算和控制能力,支撑整个计算机设备的运行。 计算机设备中的内存储器为非易失性存储介质中的疾病诊断信息审核装置的运 行提供环境,该内存储器中储存有计算机可读指令,该计算机可读指令被处理 器执行时,可使得处理器执行一种疾病诊断信息审核方法。本领域技术人员可 以理解,图4中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并 不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可 以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部 件布置。

在一个实施例中,处理器执行程序时还实现以下步骤:

当从疾病诊断信息数据库中未获取到与输入的疾病名称对应的疾病诊断路 径数据时,根据预设分词逻辑对输入的疾病名称进行分词处理,获取疾病名称 关键字;

根据疾病名称关键字查找诊断信息数据库,获取与疾病名称关键字匹配的 疾病名称对应的疾病诊断路径数据。

在一个实施例中,处理器执行程序时还实现以下步骤:

计算疾病名称关键字与匹配的疾病名称之间的匹配度;

按照匹配度由高到低以弹出框显示疾病名称关键字与匹配的疾病名称。

在一个实施例中,处理器执行程序时还实现以下步骤:

获取与疾病名称对应的临床路径信息或处方规则信息,获取对临床路径信 息或处方规则信息的标识指令,根据标识指令标识临床路径信息或处方规则信 息的属性标签及属性标签的标签节点;

通过大数据源获取与标签节点的权重值相关的节点权重参考数值,计算获 取到的多个节点权重参考数值的平均值,得到标签节点的权重值;

记录标签节点的权重值,生成疾病诊断路径数据存储至诊断信息数据库。

在一个实施例中,处理器执行程序时还实现以下步骤:

周期性地从历史审核数据和大数据源获取标签节点的节点权重值,计算获 取到的标签节点的节点权重平均值,将标签节点的权重值更新为节点权重平均 值。

一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行 时实现以下步骤:

通过理赔业务系统获取输入的保单号和疾病名称,根据输入的疾病名称查 找预存的诊断信息数据库,从疾病诊断信息数据库中获取与输入的疾病名称对 应的疾病诊断路径数据,疾病诊断路径数据包括多个属性标签、每个属性标签 对应的标签节点及每个标签节点的权重值;

获取输入的标签节点,将输入的标签节点与疾病诊断路径数据中的标签节 点进行匹配;

当获取到疾病诊断路径数据中与输入的标签节点相同的标签节点时,获取 相同的标签节点的权重值;

计算路径审核权重值为多个输入的标签节点的权重值的乘积;

当路径审核权重值大于或等于预设路径审核权重阈值时,根据保单号读取 预存的赔付规则数据;

对赔付规则数据进行处理得到赔付数值,生成赔付指令,将赔付指令发送 至支付平台。

在一个实施例中,该程序被处理器执行时还实现以下步骤:

当从疾病诊断信息数据库中未获取到与输入的疾病名称对应的疾病诊断路 径数据时,根据预设分词逻辑对输入的疾病名称进行分词处理,获取疾病名称 关键字;

根据疾病名称关键字查找诊断信息数据库,获取与疾病名称关键字匹配的 疾病名称对应的疾病诊断路径数据。

在一个实施例中,该程序被处理器执行时还实现以下步骤:

计算疾病名称关键字与匹配的疾病名称之间的匹配度;

按照匹配度由高到低以弹出框显示疾病名称关键字与匹配的疾病名称。

在一个实施例中,该程序被处理器执行时还实现以下步骤:

获取与疾病名称对应的临床路径信息或处方规则信息,获取对临床路径信 息或处方规则信息的标识指令,根据标识指令标识临床路径信息或处方规则信 息的属性标签及属性标签的标签节点;

通过大数据源获取与标签节点的权重值相关的节点权重参考数值,计算获 取到的多个节点权重参考数值的平均值,得到标签节点的权重值;

记录标签节点的权重值,生成疾病诊断路径数据存储至诊断信息数据库。

在一个实施例中,该程序被处理器执行时还实现以下步骤:

周期性地从历史审核数据和大数据源获取标签节点的节点权重值,计算获 取到的标签节点的节点权重平均值,将标签节点的权重值更新为节点权重平均 值。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对 上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技 术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细, 但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的 普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改 进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权 利要求为准。

再多了解一些
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