投保额度的计算方法及服务器与流程

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种投保额度的计算方法及服务器。

背景技术：

随着人们生活水平的不断提高和思想意识的不断进步，越来越多的人具有了投保意识，并主动选择购买相应类型的保险，比如健康险、财产险、医疗保险和寿险等。针对医疗险和寿险等与人身健康密切相关的保险类型，目前，国内大部分的保险公司均开办了上述相关业务。

但是，上述保险公司目前均无法针对投保人的自身情况，为用户在针对医疗保险或者寿险等进行投保时提供相应的技术支持。比如，均无法通过获取该用户在投保前的一段时长内自身的门诊数据，来分析适合该用户的投保额度；因此，也就没办法根据用户的自身健康状况，为用户在投保时所选择的投保额度进行合理的计算和相应的技术支持；所以，目前用户在针对医疗保险或者寿险等与自身健康相关的保险类型进行投保时，具有较高的投保风险。

技术实现要素：

鉴于此，有必要提供一种投保额度的计算方法及服务器，用以根据投保用户自身对应的门诊数据，确定该投保用户对应的投保额度，降低投保风险。

本发明公开了一种投保额度的计算方法，包括以下步骤：

获取注册用户的门诊数据；

解析获取的所述门诊数据，得到所述注册用户在预设时长内对应的病患特征信息；

根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级；

基于确定的所述风险等级，根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，计算所述注册用户对应的投保额度。

优选地，所述获取注册用户的门诊数据，包括：

按照预设周期，从医院服务器中获取注册用户对应的门诊数据；

或者，

接收注册用户触发的投保额度计算请求，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据。

优选地，所述接收注册用户触发的投保额度计算请求，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据，包括：

接收注册用户登录云服务器、并基于云服务器的用户操作界面上的虚拟按键所触发的投保额度计算请求，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据；

或者，

接收注册用户基于移动终端的应用程序操作界面上的虚拟按键所触发的投保额度计算请求，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据。

优选地，所述根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级，包括：

根据获取的所述病患特征信息，查找预先设置的高危疾病数据库；

识别预设时长内所述注册用户是否发生过所述高危疾病数据库中包含的疾病类型的疾病诊疗；

若识别出预设时长内所述注册用户没有发生过所述疾病诊疗，则确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为低风险等级；

若识别出预设时长内所述注册用户发生过所述疾病诊疗，则获取发生所述疾病诊疗的诊疗次数，并将所述诊疗次数与预设阈值进行比较；

当所述诊疗次数小于或者等于所述预设阈值时，确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为中风险等级；

当所述诊疗次数大于所述预设阈值时，确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为高风险等级。

优选地，所述获取注册用户的门诊数据的步骤之前，还包括：

云服务器建立与医院服务器的通信连接，获取访问医院服务器存储的注册用户门诊数据的访问权限。

对应于以上所提供的一种投保额度的计算方法，本发明还提供了一种投保额度的计算服务器，包括：

数据获取模块，用于获取注册用户的门诊数据；

数据解析模块，用于解析获取的所述门诊数据，得到所述注册用户在预设时长内对应的病患特征信息；

信息分析模块，用于根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析 规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级；

额度计算模块，用于基于确定的所述风险等级，根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，计算所述注册用户对应的投保额度。

优选地，所述数据获取模块用于：

按照预设周期，从医院服务器中获取注册用户对应的门诊数据；

或者，

接收注册用户触发的投保额度计算请求，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据。

优选地，所述数据获取模块用于：

接收注册用户登录云服务器、并基于云服务器的用户操作界面上的虚拟按键所触发的投保额度计算请求，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据；

或者，

接收注册用户基于移动终端的应用程序操作界面上的虚拟按键所触发的投保额度计算请求，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据。

优选地，所述信息分析模块包括：

查找单元，用于根据获取的所述病患特征信息，查找预先设置的高危疾病数据库；

识别单元，用于识别预设时长内所述注册用户是否发生过所述高危疾病数据库中包含的疾病类型的疾病诊疗；

确定单元，用于：

若所述识别单元识别出预设时长内所述注册用户没有发生过所述疾病诊疗，则确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为低风险等级；

若所述识别单元识别出预设时长内所述注册用户发生过所述疾病诊疗，则获取发生所述疾病诊疗的诊疗次数，并将所述诊疗次数与预设阈值进行比较；

当所述诊疗次数小于或者等于所述预设阈值时，确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为中风险等级；

当所述诊疗次数大于所述预设阈值时，确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为高风险等级。

优选地，所述投保额度的计算服务器还包括：

通信建立模块，用于建立与医院服务器的通信连接，获取访问医院服务器存储的注册用户门诊数据的访问权限。

本发明投保额度的计算方法及服务器可以达到如下有益效果：

通过获取注册用户的门诊数据；解析获取的所述门诊数据，得到所述注册用户在预设时长内对应的病患特征信息；根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级；基于确定的所述风险等级，根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，计算所述注册用户对应的投保额度；具有根据投保用户自身对应的门诊数据，确定该投保用户对应的投保额度的有益效果，为投保用户提供了一定的技术支持，降低投保风险；同时，也节约了投保公司的人力资源成本。

附图说明

图1是本发明投保额度的计算方法的一种实施方式的流程示意图；

图2是本发明投保额度的计算方法中，图1所述实施例的步骤S30一实施例流程示意图；

图3是本发明投保额度的计算方法另一种实施方式的流程示意图；

图4是本发明投保额度的计算服务器的一种实施方式的框图；

图5是本发明投保额度的计算服务器中，图4所述实施例的信息分析模块80的一种实施方式的框图；

图6是本发明投保额度的计算服务器的另一种实施例方式的框图。

本发明实施例目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

以下结合说明书附图及具体实施例进一步说明本发明的技术方案。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。

本发明投保额度的计算方法及服务器中，针对注册用户每次就医的门诊数据，医院终端均将该注册用户的所有门诊数据上传至医院服务器进行统一保存和管理。例如，每个注册用户唯一对应一个识别码ID，且每个ID对应存储的注册用户每次就诊的就诊时间、就诊医院、就诊结果等门诊数据。本发明投保额度的计算方法及服务器的下述实施例中，将不再对上述内容进行赘述。

本发明提供了一种投保额度的计算方法，用以根据投保用户自身对 应的门诊数据，确定该投保用户对应的投保额度，降低投保风险。参照图1，图1是本发明投保额度的计算方法的一种实施方式的流程示意图；如图1所示，本发明投保额度的计算方法可以实施为如下描述的步骤S10-S40：

步骤S10、获取注册用户的门诊数据；

本发明实施例中，云服务器从医院服务器中获取注册用户对应的门诊数据；其中，获取的所述门诊数据包括但不限于：

就医时间、就医医院、就医科室、就医门诊、门诊结果、用药记录等数据。

在一个实施例中，云服务器可以按照预设周期，定时从医院服务器中获取注册用户对应的门诊数据。

在一个实施例中，云服务器也可以在接收到注册用户触发的投保额度计算请求时，从医院服务器中获取该注册用户对应的门诊数据。

其中，针对注册用户触发的投保额度计算请求这一触发条件，注册用户可以通过以下方式来触发上述投保额度计算请求：

注册用户的移动终端可以通过注册账号、密码登陆云服务器，登陆后，基于云服务器显示的用户操作界面上的虚拟按键，触发上述投保额度计算请求。云服务器接收到注册用户登录云服务器、并基于云服务器的用户操作界面上的虚拟按键所触发的投保额度计算请求时，从医院服务器获取该注册用户对应的门诊数据。

或者：

注册用户的移动终端上安装对应的应用程序APP，通过移动终端的APP操作界面上的虚拟按键，触发上述投保额度计算请求。云服务器接收注册用户基于移动终端的应用程序操作界面上的虚拟按键所触发的投 保额度计算请求时，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据。

步骤S20、解析获取的所述门诊数据，得到所述注册用户在预设时长内对应的病患特征信息；

云服务器对获取的注册用户的门诊数据进行统计分析，从而得出该注册用户在预设时长内的病患特征信息；例如，固定时间内总共就诊的就诊总次数，固定时间内就诊所分别对应的疾病种类、各疾病种类所分别对应的就诊次数，以及每种患病种类分别对应的就诊次数占就诊总次数的百分比等。

步骤S30、根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级；

在获取到上述注册用户对应的病患特征信息后，按照预先设置的分析规则，分析上述注册用户患预设种类疾病的风险等级；本发明实施例中，所描述的预设种类疾病可以理解为：不同的保险公司针对不同类型的保险业务所设置的疾病种类；本发明实施例对预设种类疾病的具体疾病类型不做具体限定。

在本发明实施例中，上述预设分析规则可以理解为：根据解析获取的病患特征信息，比如固定时长内注册用户的患病种类以及每种患病种类分别对应的就诊次数，判断上述患病种类为普通类型的疾病(比如普通感冒)还是致命性的大病(比如癌症等)，再根据上述普通类型疾病或者致命性大病的就诊次数，来确定上述注册用户患预设种类疾病的风险等级。

其中，在本发明实施例中，上述确定的注册用户患预设种类疾病的风险等级可以分为三级：低风险等级(或者称为“三级风险”)、中风险等级(或者称为“二级风险”)和高风险等级(或者称为“一级风险”)。

步骤S40、基于确定的所述风险等级，根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，计算所述注册用户对应的投保额度。

当确定了上述注册用户患预设种类疾病的风险等级后，根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，找出确定的上述风险等级所映射的投保额度，从而即可计算得出上述注册用户所对应的投保额度。

本发明投保额度的计算方法通过获取注册用户的门诊数据；解析获取的所述门诊数据，得到所述注册用户在预设时长内对应的病患特征信息；根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级；基于确定的所述风险等级，根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，计算所述注册用户对应的投保额度；具有根据投保用户自身对应的门诊数据，确定该投保用户对应的投保额度的有益效果，为投保用户提供了一定的技术支持，降低投保风险；同时，也节约了投保公司的人力资源成本。

基于图1所述实施例的描述，在一个实施例中，本发明投保额度的计算方法中，云服务器获取到注册用户对应的病患特征信息后，可以通过图2所描述的实施方式，来分析确定该注册用户患预设种类疾病的风险等级。

参照图2，图2是本发明投保额度的计算方法中，图1所述实施例的步骤S30一实施例流程示意图；如图2所示，图1所述实施例中，“步骤S30、根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级”，可以实施为如下描述的步骤S301-S306：

步骤S301、根据获取的所述病患特征信息，查找预先设置的高危疾 病数据库；

步骤S302、识别预设时长内所述注册用户是否发生过所述高危疾病数据库中包含的疾病类型的疾病诊疗；若否，则执行步骤S303；若是，则执行步骤S304-S306；

步骤S303、确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为低风险等级；

本发明实施例中，当获取到注册用户对应的病患特征信息后，查找预先设置的高危疾病数据库；识别预设时长内所述注册用户是否发生过所述高危疾病数据库中包含的疾病类型的疾病诊疗。

例如，将获取到的病患特征信息中所包含的疾病类型与高危疾病数据库中包含的所有疾病类型进行匹配，判断高危疾病数据库中包含的所有疾病类型，是否存在与该注册用户对应的疾病类型相一致的疾病类型。如果该高危疾病数据库中包含的所有疾病类型中，均不存在与该注册用户对应的疾病类型相一致的疾病类型，则确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为低风险等级。

步骤S304、获取发生所述疾病诊疗的诊疗次数，并将所述诊疗次数与预设阈值进行比较；当所述诊疗次数小于或者等于所述预设阈值时，执行步骤S305；当所述诊疗次数大于所述预设阈值时，执行步骤S306；

步骤S305、确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为中风险等级；

步骤S306、确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为高风险等级。

若识别出预设时长内所述注册用户发生过所述疾病诊疗，则获取发生所述疾病诊疗的诊疗次数，并将所述诊疗次数与预设阈值进行比较； 当所述诊疗次数小于或者等于所述预设阈值时，确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为中风险等级；当所述诊疗次数大于所述预设阈值时，确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为高风险等级。

本发明实施例通过将获取的病患特征信息与预先设置的高危疾病数据中包含的疾病类型进行匹配，来确定注册用户患预设种类疾病的风险等级；提高了确定风险等级的效率和准确率。

基于图1、图2所述实施例的描述，在一个实施例中，本发明投保额度的计算方法中，云服务器与医院服务器预先建立通信连接，并获取访问医院服务器存储的注册用户门诊数据的访问权限，进而在需要访问上述医院服务器时，直接获取相应数据即可。

如图3所示，本发明投保额度的计算方法在执行图1所述的“步骤S10、获取注册用户的门诊数据”的步骤之前，还需执行如下步骤S101：

步骤S101、云服务器建立与医院服务器的通信连接，获取访问医院服务器存储的注册用户门诊数据的访问权限。

本发明实施例中，云服务器在执行提醒信息的发送功能之前，首先需要与医院服务器建立通信连接。当云服务器与医院服务器成功建立通信连接后，云服务器申请获取访问医院服务器上存储的注册用户门诊数据的访问权限。其中，云服务器访问上述医院服务器上注册用户门诊数据的具体权限大小，由后台技术人员触发相应的授权访问指令来确定。

本发明投保额度的计算方法通过云服务器与医院服务器建立通信连接，并获取访问医院服务器存储的注册用户门诊数据的访问权限，具有便捷访问并获取注册用户门诊数据的有益效果，是后续云服务器为注册用户计算投保额度的前提和依据。

对应于图1、图2、图3所描述的一种投保额度的计算方法，本发明还提供了一种投保额度的计算服务器；本发明投保额度的计算服务器具备上述图1、图2和图3所述实施例中描述的云服务器的全部功能。

如图4所示，本发明投保额度的计算服务器包括：数据获取模块60、数据解析模块70、信息分析模块80和额度计算模块90；其中：

数据获取模块60，用于获取注册用户的门诊数据；

本发明实施例中，云服务器的数据获取模块60从医院服务器中获取注册用户对应的门诊数据；其中，数据获取模块60获取的所述门诊数据包括但不限于：

就医时间、就医医院、就医科室、就医门诊、门诊结果、用药记录等数据。

在一个实施例中，所述数据获取模块60可以按照预设周期，定时从医院服务器中获取注册用户对应的门诊数据。

在一个实施例中，所述数据获取模块60也可以在接收到注册用户触发的投保额度计算请求时，从医院服务器中获取该注册用户对应的门诊数据。

其中，针对注册用户触发的投保额度计算请求这一触发条件，注册用户可以通过以下方式来触发上述投保额度计算请求：

注册用户的移动终端可以通过注册账号、密码登陆云服务器，登陆后，基于云服务器显示的用户操作界面上的虚拟按键，触发上述投保额度计算请求。服务器的数据获取模块60接收到注册用户登录云服务器、并基于云服务器的用户操作界面上的虚拟按键所触发的投保额度计算请求时，从医院服务器获取该注册用户对应的门诊数据。

或者：

注册用户的移动终端上安装对应的应用程序APP，通过移动终端的APP操作界面上的虚拟按键，触发上述投保额度计算请求。云服务器的数据获取模块60接收注册用户基于移动终端的应用程序操作界面上的虚拟按键所触发的投保额度计算请求时，从医院服务器中获取所述注册用户对应的门诊数据。

数据解析模块70，用于解析获取的所述门诊数据，得到所述注册用户在预设时长内对应的病患特征信息；

云服务器的数据解析模块70对数据获取模块60获取的注册用户的门诊数据进行统计分析，从而得出该注册用户在预设时长内的病患特征信息；例如，固定时间内总共就诊的就诊总次数，固定时间内就诊所分别对应的疾病种类、各疾病种类所分别对应的就诊次数，以及每种患病种类分别对应的就诊次数占就诊总次数的百分比等。

信息分析模块80，用于根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级；

在数据解析模块70获取到上述注册用户对应的病患特征信息后，信息分析模块80按照预先设置的分析规则，分析上述注册用户患预设种类疾病的风险等级；本发明实施例中，所描述的预设种类疾病可以理解为：不同的保险公司针对不同类型的保险业务所设置的疾病种类；本发明实施例对预设种类疾病的具体疾病类型不做具体限定。

在本发明实施例中，上述预设分析规则可以理解为：信息分析模块80根据解析获取的病患特征信息，比如固定时长内注册用户的患病种类以及每种患病种类分别对应的就诊次数，判断上述患病种类为普通类型的疾病(比如普通感冒)还是致命性的大病(比如癌症等)，再根据上述 普通类型疾病或者致命性大病的就诊次数，来确定上述注册用户患预设种类疾病的风险等级。

其中，在本发明实施例中，上述确定的注册用户患预设种类疾病的风险等级可以分为三级：低风险等级(或者称为“三级风险”)、中风险等级(或者称为“二级风险”)和高风险等级(或者称为“一级风险”)。

额度计算模块90，用于基于确定的所述风险等级，根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，计算所述注册用户对应的投保额度。

当信息分析模块80确定了上述注册用户患预设种类疾病的风险等级后，额度计算模块90根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，找出确定的上述风险等级所映射的投保额度，从而即可计算得出上述注册用户所对应的投保额度。

本发明投保额度的计算服务器通过获取注册用户的门诊数据；解析获取的所述门诊数据，得到所述注册用户在预设时长内对应的病患特征信息；根据获取的所述病患特征信息，按照预设分析规则，分析确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级；基于确定的所述风险等级，根据预先设置的风险等级与投保额度的映射关系，计算所述注册用户对应的投保额度；具有根据投保用户自身对应的门诊数据，确定该投保用户对应的投保额度的有益效果，为投保用户提供了一定的技术支持，降低投保风险；同时，也节约了投保公司的人力资源成本。

基于图3所述实施例的描述，在图4所描述的实施例中，本发明投保额度的计算服务器中，图3实施例中所描述的信息分析模块80包括：

查找单元801，用于根据获取的所述病患特征信息，查找预先设置的高危疾病数据库；

识别单元802，用于识别预设时长内所述注册用户是否发生过所述高危疾病数据库中包含的疾病类型的疾病诊疗；

确定单元803，用于：

若所述识别单元识别出预设时长内所述注册用户没有发生过所述疾病诊疗，则确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为低风险等级；若所述识别单元识别出预设时长内所述注册用户发生过所述疾病诊疗，则获取发生所述疾病诊疗的诊疗次数，并将所述诊疗次数与预设阈值进行比较；当所述诊疗次数小于或者等于所述预设阈值时，确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为中风险等级；当所述诊疗次数大于所述预设阈值时，确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为高风险等级。

本发明实施例中，当数据解析模块70获取到注册用户对应的病患特征信息后，信息分析模块80中查找单元801查找预先设置的高危疾病数据库；识别单元802识别预设时长内所述注册用户是否发生过所述高危疾病数据库中包含的疾病类型的疾病诊疗。

例如，识别单元802将获取到的病患特征信息中所包含的疾病类型与高危疾病数据库中包含的所有疾病类型进行匹配，判断高危疾病数据库中包含的所有疾病类型，是否存在与该注册用户对应的疾病类型相一致的疾病类型。如果该高危疾病数据库中包含的所有疾病类型中，均不存在与该注册用户对应的疾病类型相一致的疾病类型，则确定单元803确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为低风险等级。

若识别单元802识别出预设时长内所述注册用户发生过所述疾病诊疗，则确定单元803获取发生所述疾病诊疗的诊疗次数，并将所述诊疗次数与预设阈值进行比较；当所述诊疗次数小于或者等于所述预设阈值时， 确定单元803确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为中风险等级；当所述诊疗次数大于所述预设阈值时，确定单元803确定所述注册用户患预设种类疾病的风险等级为高风险等级。

本发明实施例通过将获取的病患特征信息与预先设置的高危疾病数据中包含的疾病类型进行匹配，来确定注册用户患预设种类疾病的风险等级；提高了确定风险等级的效率和准确率。

基于图4、图5所述实施例的描述，在一个实施例中，本发明投保额度的计算服务器中，投保额度的计算服务器与医院服务器预先建立通信连接，并获取访问医院服务器存储的注册用户门诊数据的访问权限，进而在需要访问上述医院服务器时，直接获取相应数据即可。

如图6所示，本发明一种提醒信息的发送服务器还包括：

通信建立模块100，用于建立与医院服务器的通信连接，获取访问医院服务器存储的注册用户门诊数据的访问权限。

本发明实施例中，提醒信息的发送服务器在执行提醒信息的发送功能之前，首先需要通信建立模块100与医院服务器建立通信连接。当提醒信息的发送服务器与医院服务器成功建立通信连接后，通信建立模块100申请获取访问医院服务器上存储的注册用户门诊数据的访问权限。其中，提醒信息的发送服务器访问上述医院服务器上注册用户门诊数据的具体权限大小，由后台技术人员触发相应的授权访问指令来确定。

本发明投保额度的计算服务器通过与医院服务器建立通信连接，并获取访问医院服务器存储的注册用户门诊数据的访问权限，具有便捷访问并获取注册用户门诊数据的有益效果，是后续为注册用户计算投保额度的前提和依据。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制其专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。