基于数据分析评价医院的方法及相关产品与流程

本申请涉及电子技术领域，具体涉及一种基于数据分析评价医院的方法及相关产品。

背景技术：

随着国家基本医疗保障制度不断地加强和经济水平的不断提高，参保人员生活的改善，人们越来越关注身体健康，将关注焦点逐渐转移到看病、养生方面，随着人们关注焦点的转移，导致医院的医疗费用数据在持续不断的增长，其增长存在主观原因和客观原因，其中，客观原因包括：生活水平的改善，健康意识的增强，系统的健康检查引起人们的重视；人口老龄化的加重，导致病人增长的速度加快；高科技医疗设备、高分子医药材料、新药、特药等的开展应用增加医疗费用数据。主观原因：医院、医护人员为了自身利益出现一些乱用药、乱收费、乱施检等手段额外增加了医疗费用数据。

目前，造成医疗费用数据增长的原因众多，而且不同医院医疗费用数据的增长趋势不同，因此，仅以本医院的医疗费用数据增长数据，对医院做风险评估准确度低，形式单一，极易对医院产生误判。亟需提供一种客观评价医院的医疗费用数据增长的方法。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种基于数据分析评价医院的方法及相关产品，以期确定影响医院费用增长的差异化指标，依据差异化指标精准评价医院。

第一方面，本申请实施例提供一种基于数据分析评价医院的方法，所述方法包括：

从医疗数据库中获取多个医院在预设时间段内的医疗数据，所述医疗数据中至少包括医疗费用数据；

基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院；

确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，所述差异化指标为所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的驱动因素；

根据所述差异化指标评价所述医院。

第二方面，本申请实施例提供一种基于数据分析评价医院的电子设备，所述电子设备包括：

获取单元，用于从医疗数据库中获取多个医院在预设时间段内的医疗数据，所述医疗数据中至少包括医疗费用数据；

处理单元，用于基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院；

确定单元，用于确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，所述差异化指标为所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的驱动因素；

评价单元，用于根据所述差异化指标评价所述医院。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器、一个或多个收发器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如第一方面所述的方法中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如第一方面所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机可操作来使计算机执行如第一方面所述的方法。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

可以看出，在本申请实施例中，获取多个医院的医疗数据，基于时间序列分析方法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，得到在医疗费用数据存在差异化的医院，并确定驱动该医院在医疗费用数据方面存在差异化的因素，然后，依据该驱动因素评价医院，故实现先确定医院在医疗费用的变化趋势上存在差异化的原因，以实现针对性评价，提高对医院评价的准确度，为医疗体制的改革提供数据参考。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于数据分析评价医院的方法的流程示意图；

图1a举例示出了一种基差异化指标得到评分结果的映射关系的示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种基于数据分析评价医院的方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种基于数据分析评价医院的方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种基于数据分析评价医院的电子设备的结构示意图；

图5是本申请实施例提供的一种基于数据分析评价医院的电子设备的功能单元组成框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请中的电子设备可以包括智能手机(如android手机、ios手机、windowsphone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备mid(mobileinternetdevices，简称：mid)或穿戴式设备等，上述电子设备仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述电子设备，为了描述的方便，下面实施例中将上述电子设备称为用户设备ue(userequipment，简称：ue)。当然在实际应用中，上述用户设备也不限于上述变现形式，例如还可以包括：智能车载终端、计算机设备等等。

为了便于理解，首先对专业术语解释：

时间序列分析法：时间序列分析法，就是将经济发展、购买力大小、销售变化等同一变数的一组观察值，按时间顺序加以排列，构成统计的时间序列，然后运用一定的数字方法使其向外延伸，预计市场末来的发展变化趋势，确定市场预测值。

差异化指标：当任意一医疗机构的医疗费用变化趋势与其他同类医疗机构的医疗费用变化趋势不一致时，引起该变化趋势变化不一致的驱动因素即为差异化指标。

首先参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种基于数据分析评价医院的方法的流程示意图，该方法应用于电子设备，该方法包括如步骤s101～s104中所示的内容：

步骤s101、从医疗数据库中获取多个医院在预设时间段内的医疗数据，所述医疗数据中至少包括医疗费用数据。

其中，所述医疗数据包括：医疗费用数据、医保基金支出数据、就诊人数数据、药品费用数据以及其他对医疗费用的增长具有贡献的数据，不一一叙述。

可选的，从所述医疗数据库中获取多个医院在预设时间段内的医疗数据具体包括：可在所述预设时间段内采样技术从所述医疗数据库中获取医疗数据，其具体包括：在医疗服务器的任务触发器中预先设置的采样间隔和采样时长(即预设时间段)，并将所述采样间隔和采样时长存储至医疗服务器的配置文件中，在启动所述任务触发器采集医疗数据时，解析所述配置文件，读取采样间隔和采样时长，并控制数据采集器根据所述采样间隔和采样时长从所述医疗数据库中进行采样，获取医疗数据。可以理解的是，调整采样间隔以及采样时长以调整获取到的医疗数据的数量。

其中，所述预设时间段可以为10天、20天、30天或者其他。

步骤s102、基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

可选的，基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析具体包括：将所述多个医院的医疗数据导入数据库，利用python算法调取所述数据库，基于python算法中时间序列分析模型arima以医疗费用数据为观察值创建所述多个医院中的每个医院在医疗费用数据方面的时间序列，得到所述多个医院在医疗费用数据方面的多个时间序列，其中，该时间序列是以时间为横轴，医疗费用数据为纵轴的散点图；将所述多个时间序列中的每一个时间序列平均划分为若干个子时间序列，根据最小二乘法对每个时间序列中的每个子时间序列进行线性拟合，得到每个子时间序列的拟合曲线方程；将所述每个时间序列中的若干个子时间序列的若干个拟合曲线方程进行迭代，得到所述每个时间序列的目标拟合曲线方程；对所述若干个时间序列的目标拟合曲线方程进行特征提取，得到所述若干个时间序列的目标拟合曲线方程对应的若干个特征值，将所述若干个特征值分别进行比对，确定所述若干个特征值中存在差异化的特征值，将该特征值对应的时间序列标记为所述若干个时间序列中存在差异化的时间序列。

其中，所述目标拟合曲线方程的特征值具体包括：最大值、最小值、均值、分位数、方差、极值、周期。导数值，等等。

可选的，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院具体包括：获取所述目标拟合曲线方程中出现所述特征值的时刻，比对所述若干个时间序列的出现所述特征值的时刻，以确定所述若干个时间序列在医疗费用增长上存在变点的时间序列，将所述时间序列标记为差异化时间序列，确定所述时间序列对应的医院为在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

举例来说，如特征值为极值时，如所述若干个时间序列中的第i个时间序列在t1时刻出现极大值，而所述若干个时间中的其他时间序列，均为出现极大值，确定所述第i个时间序列在医疗费用数据的变化趋势中与其他时间序列不一致，确定所述t1时刻为所述第i个时间序列对应的拟合曲线方程中的变点，确定所述第i个时间序列为差异化时间序列。

可选的，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院具体包括：根据将时间序列化分为若干个子时间序列的划分标准，对每个子时间序列对应的拟合曲线方程进行特征提取，以获取医疗费用数据在每个子时间序列变化趋势，确定所述多个时间序列中的一时间序列的任意两个相邻的子时间序列的变化趋势不一致的两个子时间序列，且所述多个时间序列中的其他时间序列的在该两个子时间序列的变化趋势仍然一致，将该时间序列中的两个相邻的子时间序列在医疗费用数据方面变化趋势发生变化的时刻标记为变点。举例来说，如所述多个时间序列中的第i个时间序列，在第j个子时间序列和第(j+1)个子时间序列的变化趋势不同，如第j个子时间序列曾现增长趋势，而在第(j+1)个子时间序列曾现下降趋势，然而，该多个时间序列中的其他时间序列，在在第j个子时间序列和第(j+1)个子时间序列的变化趋势仍然相同(均为增长，或者下降)，说明，当第i个时间序列在医疗费用数据上的变化趋势发生变化时，而其他时间序列未发生变化，故将该第i个时间序列标记为差异化时间序列。

当然，还可将拟合曲线方程转化为对数图像处理，得到差异化的时间序列，或者，对时间序列采用时间序列特征分解，将时间序列数据特征分解，分析其季节性、周期性、趋势性、残差性，以得到差异化时间序列，在此不详细叙述。

可选的，在一可能的示例中，在确定所述若干个时间序列中存在差异化的时间序列方面，所述方法还包括：基于数学分析法得到具有差异化的时间序列，其具体包括：将所述多个时间序列对应的多个拟合曲线方程分别记为f(t1)、f(t2)、…、f(tn)，对该多个曲线方程进行求导，得到f(t1)、f(t2)、…、f(tn)的导数方程为f′(t1)、f′(t2)、…、f′(tn)，然后在同一xoy坐标系中绘制出f′(t)、f′(t1)、f′(t2)、…、f′(tn)，从f′(t1)、f′(t2)、…、f′(tn)的起始时刻开始，确定f′(t1)、f′(t2)、…、f′(tn)中任意一导数方程的符号与其他导数方程的符号均相异，确定该方程符号发生变化的时刻为变点时刻，即获取f′(t1)、f′(t2)、…、f′(tn)与x轴的多个交点，确定是否存在一个交点，在该交点后的时间段内，其他导数方程的符号与该交点所在的导数方程的符号均相异，确定该导数方程对应的拟合曲线方程与其他拟合曲线方程增长趋势相异，故确定该曲线方程对应的时间序列为差异化时间序列。

进一步地，亦可在该曲线方程与其他曲线方程的变化趋势相同时，即导数符号相同时，但导数值的变化幅度差距大于阈值的时刻也为变点时刻，确定该类变点时刻具体为。即该曲线方程的增长幅度与其他曲线方程的增长幅度大于阈值时，确定该曲线方程对应的时间序列为差异化时间序列。

步骤s103、确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，所述差异化指标为所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的驱动因素。

可选的，确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标具体包括：获取所述剩余医院中的每个医院的医疗数据中的多个非医疗费用数据；以所述多个非医疗费用数据为观察值创建多个时间序列，得到所述剩余医院中的每个医院在非医疗费用数据方面的多个时间序列；确定所述差异化时间序列中存在差异化的时刻；将所述医院在非医疗费用数据方面的每个时间序列与其他医院中属于相同非医疗数据类型下的时间序列进行一一比对，确定在所述时刻下所述医院在非医疗费用数据方面的多个时间序列中存在差异化的时间序列，将该时间序列对应的非医疗数据标记为所述医院在医疗费用数据方面存在差异的差异化指标，所述其他医院为所述剩余医院中除所述医院之外的所有医院。

举例来说，如确定所述差异化时间序列存在差异化的时刻为t1，即在t1时刻该时间序列在医疗费用数据方面的变化趋势与其他时间序列的变化趋势不一致，对该剩余医院以医疗数据中的非医疗费用数据为观察值创建非医疗费用数据的时间序列，假定非医疗费用数据为就诊人数、药品费用数据，故分别创建该多个时间序列在就诊人数、药品费用数据的时间序列，然后，将该医院在就诊人数的时间序列与其他医院在就诊人数的时间序列一一比对，确定在t1时刻该医院在就诊人数方面与其他医院是否存在差异，如存在差异，将就诊人数标记为引起医疗费用存在差异的差异化指标，同理，将该医院在药品费用上的时间序列与其他医院在药品费用上的时间序列一一比对。

步骤s104、根据所述差异化指标评价所述医院。

可选的，根据所述差异化指标评价所述医院具体包括：获取对医院评价的多个预设评价维度；确定所述差异化指标在所述多个预设评价维度中的每个预设评价维度上的评分结果，得到多个评分结果；根据所述多个预设评价维度的权重值对所述多个评分结果进行加权处理，得到对所述医院的评分结果。

举例来说，如图1a举例示出了一种基差异化指标得到评分结果的映射关系的示意图，图1a示出了差异化指标分别为k1、k2、k3时得到对医院的评分结果为α*a+β*b+γ*c，α+β+γ＝1。

可以看出，在本申请实施例中，获取多个医院的医疗数据，基于时间序列分析方法创建在医疗费用数据方面的时间序列，并基于最小二乘法确定该时间序列的拟合曲线，提取该拟合曲线的特征值，以确定该多个医院中在医疗费用数据方面存在差异化的医院，并进一步分析医疗数据中的非医疗费用数据，得到造成该医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，然后根据差异化指标评价该医院，可以从真正影响医院的医疗费用变化的角度针对性的评价医院，提高对医院评价的准确度，增加评价医院的方式，并可将差异化指标作为医疗改革的参考数据，提高医疗改革的说服力，保护公众利益。

参阅图2，图2为本申请实施例提供的另一种基于数据分析评价医院的方法的流程示意图，该方法应用于电子设备，该方法包括如步骤s201～s207中所示的内容：

步骤s201、从医疗数据库中获取多个医院在预设时间段内的医疗数据，所述医疗数据中至少包括医疗费用数据。

步骤s202、获取在所述预设时间段内的采样次数，确定所述多个医院中每个医院在所述预设时间段内获取到的医疗数据的总数量。

步骤s203、确定所述采样次数与医疗数据的总数量的差值，将所述差值与所述医疗数据的总数量的比值标记为所述每个医院的数据缺失度。

可选的，所述采样次数代表在预设时间段内的期望获得的医疗数据的数量，如任意一个医院在采样时，无法采集到该医院的医疗数据时，确定该医院在该次采样时的采样时刻缺失医疗数据，将该医院在该采样时刻的医疗数据标记为null，继续执行后续的采样。

举例来说，如在预设时间段内对第i个医院采样时，如在预设时间段内的第j个采样时刻未从医疗数据库采集到该第i个医院的医疗数据，确定该第i个医院在第i个采样时刻丢失医疗数据。

步骤s204、忽略数据缺失度大于阈值的医院，保留所述多个医院中除数据缺失度大于所述阈值之外的剩余医院的医疗数据。

步骤s205、基于预设时间序列分析方法对所述剩余医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

可选的，基于预设时间序列分析方法对所述剩余医院的医疗数据进行差异化分析具体包括：获取预设的多个分组标准，其中，所述多个分组标准可以为按照医院等级、诊治类型、地理位置，等等；根据所述多个分组标准对所述剩余医院进行分组，得到若干组医院，所述若干组医院的每组医院中至少包括一个医院；以医疗费用数据为观察值创建每组医院的时间序列，得到每组医院对应的若干个时间序列；基于时间序列分析法确定所述多个时间序列中存在差异化的时间序列；确定每组医院中存在差异化的时间序列对应的医院，将所述医院标记为该组的差异化医院，以得到每组医院中的差异化医院集合；确定所述若干组医院中的若干个差异化医院集合，将所述若干个差异化医院集合的交集标记为所述剩余医院中在医疗费用数据方面存在差异化的医院。当然，如该若干个差异化医院集合的交集为空集时，将该若干个差异化医院集合的并集作为所述剩余医院中在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

其中，在基于时间序列分析法确定所述多个时间序列中存在差异化的时间序列方面，可参照第一个实施例中提到的确定差异化的时间序列的方法，在此不再赘述，故可确定出每组中的多个差异化的时间序列，得到差异化的医院集合，因此，通过不同的分组标准得到若干个差异化医院，可以从不同维度得到差异化医院，提高精确度。

步骤s206、确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，所述差异化指标为所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的驱动因素。

可选的，参照第一个实施例中提到的方法，在此不再赘述。

步骤s207、根据所述差异化指标评价所述医院。

可以看出，在本申请实施例中，获取多个医院的医疗数据，并对每个医院的医疗数据做预先处理，得到每个医院的医疗数据的数据缺失度，保留数据缺失度小于阈值的剩余医院的医疗数据，故基于数据缺失度可以预先剔除一些无效数据，避免处理无效数据带来误差问题；然后基于时间序列分析方法创建剩余医院在医疗费用数据方面的时间序列，基于最小二乘法确定时间序列的拟合曲线，提取拟合曲线的特征值，以确定该剩余医院中在医疗费用数据方面存在差异化的医院，并进一步分析医疗数据中的非医疗费用数据，得到造成该医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，然后根据差异化指标评价该医院，可以从真正影响医院的医疗费用变化的角度针对性的评价医院，提高对医院评价的准确度，增加评价医院的方式，并可将差异化指标作为医疗改革的参考数据，提高医疗改革的说服力，保护公众利益。或者对剩余医院分组，然后分别处理每组内的医院，由于每组的医院同属于一个标注下的医院，故通过分组的方式得到的差异化医院更具有代表力，进一步提高对医院评价的准确度。

参阅图3，图3为本申请实施例提供的另一种基于数据分析评价医院的方法的流程示意图，该方法应用于电子设备，该方法包括如步骤s301～s308中所示的内容：

步骤s301、从医疗数据库中获取多个医院在预设时间段内的医疗数据，所述医疗数据中至少包括医疗费用数据。

步骤s302、获取在所述预设时间段内的采样次数，确定所述多个医院中每个医院在所述预设时间段内获取到的医疗数据的总数量。

步骤s303、确定所述采样次数与医疗数据的总数量的差值，将所述差值与所述医疗数据的总数量的比值标记为所述每个医院的数据缺失度。

步骤s304、忽略数据缺失度大于阈值的医院，保留所述多个医院中除数据缺失度大于所述阈值之外的剩余医院的医疗数据。

步骤s305、基于预设时间序列分析方法对所述剩余医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

可选的，参照第一个实施例和第二个实施例中提到的方法，基于两者中的任意一种方法确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

步骤s306、确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，所述差异化指标为所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的驱动因素。

步骤s307、根据所述差异化指标评价所述医院，得到医院的评分结果。

步骤s308、将所述评分结果转发至相关部门的网络侧设备，以调控所述医院的医疗制度。

可选的，对每个医院建立评价系统，将该评价系统与相关部门的网络侧设备建立网络连接，在该评价系统确定该医院的评分结果后，将该评价结果上传至网络侧设备，以便网络侧设备将该评价结果展示在该医院的信息共享平台(例如，该医院官网的主页面)，便于患者在该信息共享平台查询该医院在医疗费用增长的评价结果，为患者就医提供数据参考，而且，基于该评价结果可针对性的制定对该医院的医疗制度的调整策略，为医疗体制改革提供数据参考。

可以看出，在本申请实施例中，获取多个医院的医疗数据，基于时间序列分析方法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，得到在医疗费用数据存在差异化的医院，并确定驱动该医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，然后，依据该差异化指标评价医院，故实现先确定医院在医疗费用的变化趋势上存在差异化的差异化指标，以实现针对性评价医院，提高对医院评价的准确度，为医疗体制的改革提供数据参考。而且，在得到评分结果后，将该评分结果转发至网络侧设备，以显示该医院的评分，为参保人就医提供数据参考，并在评分结果异常时及时通知相关部门，以调整医院的医疗体制。

与上述图1、图2、图3所示的实施例一致的，请参阅图4，图4为本申请实施例提供的一种基于数据分析评价医院的电子设备400的结构示意图，如图4所示，该电子设备400包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序不同于上述一个或多个应用程序，且上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行以下步骤的指令；

从医疗数据库中获取多个医院在预设时间段内的医疗数据，所述医疗数据中至少包括医疗费用数据；

基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院；

确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，所述差异化指标为所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的驱动因素；

根据所述差异化指标评价所述医院。

在一可能的示例中，在基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析之前，上述程序中的指令还用于执行以下操作：

确定在所述预设时间段内的采样次数；

确定所述多个医院中每个医院在所述预设时间段内获取到的医疗数据的总数量，确定所述采样次数与医疗数据的总数量的差值，将所述差值与所述医疗数据的总数量的比值标记为所述每个医院的数据缺失度；

忽略数据缺失度大于阈值的医院，保留所述多个医院中除数据缺失度大于所述阈值之外的剩余医院的医疗数据。

在一可能的示例中，在基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异的医院方面，，上述程序中的指令具体用于执行以下操作：

以医疗费用数据为观察值创建所述剩余医院中每个医院的时间序列，得到所述剩余医院的若干个时间序列；

基于时间序列分析法确定所述若干个时间序列中存在差异化的时间序列；

将所述时间序列对应的医院标记为所述剩余医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

在一可能的示例中，在基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异的医院方面，上述程序中的指令具体用于执行以下操作：

获取预设的多个分组标准，根据所述多个分组标准对所述剩余医院进行分组，得到若干组医院，所述若干组医院的每组医院中至少包括一个医院；

以医疗费用数据为观察值创建每组医院的时间序列，得到每组医院对应的若干个时间序列；

基于时间序列分析法确定所述多个时间序列中存在差异化的时间序列；

确定每组医院中存在差异化的时间序列对应的医院，将所述医院标记为该组的差异化医院，以得到每组医院中的差异化医院集合；

确定所述若干组医院中的若干个差异化医院集合，将所述若干个差异化医院集合的交集标记为所述剩余医院中在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

在一可能的示例中，在基于时间序列分析法确定所述若干个时间序列中存在差异化的时间序列方面，上述程序中的指令具体用于执行以下操作：

将所述若干个时间序列中的每个时间序列平均划分为若干个子时间序列；

根据最小二乘法对每个时间序列中的每个子时间序列进行线性拟合，得到每个子时间序列的拟合曲线方程；

将所述每个时间序列中的若干个子时间序列的若干个拟合曲线方程进行迭代，得到所述每个时间序列的目标拟合曲线方程；

对所述若干个时间序列的目标拟合曲线方程进行特征提取，得到所述若干个时间序列的目标拟合曲线方程对应的若干个特征值，将所述若干个特征值分别进行比对，确定所述若干个特征值中存在差异化的特征值，将该特征值对应的时间序列标记为所述若干个时间序列中存在差异化的时间序列。

在一可能的示例中，在确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标方面，上述程序中的指令具体用于执行以下操作：

获取所述剩余医院中的每个医院的医疗数据中的多个非医疗费用数据；

以所述多个非医疗费用数据为观察值创建多个时间序列，得到所述剩余医院中的每个医院在非医疗费用数据方面的多个时间序列；

确定所述差异化时间序列中存在差异化的时刻；

将所述医院在非医疗费用数据方面的每个时间序列与其他医院中属于相同非医疗数据类型下的时间序列进行一一比对，确定在所述时刻下所述医院在非医疗费用数据方面的多个时间序列中存在差异化的时间序列，将该时间序列对应的非医疗数据标记为所述医院在医疗费用数据方面存在差异的差异化指标，所述其他医院为所述剩余医院中除所述医院之外的所有医院。

在一可能的示例中，在根据所述差异化指标评价所述医院方面，上述程序中的指令具体用于执行以下操作：

获取对医院评价的多个预设评价维度；

确定所述差异化指标在所述多个预设评价维度中的每个预设评价维度上的评分结果，得到多个评分结果；

根据所述多个预设评价维度的权重值对所述多个评分结果进行加权处理，得到对所述医院的评分结果。

参阅图5，图5示出了上述实施例中所涉及的基于数据分析评价医院的电子设备500的一种可能的功能单元组成框图，电子设备500包括获取单元510、处理单元520、确定单元530、评价单元540、其中；

获取单元510，用于从医疗数据库中获取多个医院在预设时间段内的医疗数据，所述医疗数据中至少包括医疗费用数据；

处理单元520，用于基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院；

确定单元530，用于确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标，所述差异化指标为所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的驱动因素；

评价单元540，用于根据所述差异化指标评价所述医院。

在一可能的示例中，在基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析之前，电子设备500还包括判断单元550；

其中，判断单元550，用于获取在所述预设时间段内的采样次数；

确定所述多个医院中每个医院在所述预设时间段内获取到的医疗数据的总数量，确定所述采样次数与医疗数据的总数量的差值，将所述差值与所述医疗数据的总数量的比值标记为所述每个医院的数据缺失度；

忽略数据缺失度大于阈值的医院，保留所述多个医院中除数据缺失度大于所述阈值之外的剩余医院的医疗数据。

在一可能的示例中，在基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异的医院时，处理单元520，具体用于：以医疗费用数据为观察值创建所述剩余医院中每个医院的时间序列，得到所述剩余医院的若干个时间序列；以及用于基于时间序列分析法确定所述若干个时间序列中存在差异化的时间序列；以及用于将所述时间序列对应的医院标记为所述剩余医院在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

在一可能的示例中，在基于时间序列分析法对所述多个医院的医疗数据进行差异化分析，确定所述多个医院在医疗费用数据方面存在差异的医院时，处理单元520，具体用于：获取预设的多个分组标准，根据所述多个分组标准对所述剩余医院进行分组，得到若干组医院，所述若干组医院的每组医院中至少包括一个医院；以及用于以医疗费用数据为观察值创建每组医院的时间序列，得到每组医院对应的若干个时间序列；以及用于基于时间序列分析法确定所述多个时间序列中存在差异化的时间序列；以及用于确定每组医院中存在差异化的时间序列对应的医院，将所述医院标记为该组的差异化医院，以得到每组医院中的差异化医院集合；以及用于确定所述若干组医院中的若干个差异化医院集合，将所述若干个差异化医院集合的交集标记为所述剩余医院中在医疗费用数据方面存在差异化的医院。

在一可能的示例中，在基于时间序列分析法确定所述若干个时间序列中存在差异化的时间序列时，处理单元520，具体用于：将所述若干个时间序列中的每个时间序列平均划分为若干个子时间序列；以及用于根据最小二乘法对每个时间序列中的每个子时间序列进行线性拟合，得到每个子时间序列的拟合曲线方程；以及用于将所述每个时间序列中的若干个子时间序列的若干个拟合曲线方程进行迭代，得到所述每个时间序列的目标拟合曲线方程；以及用于对所述若干个时间序列的目标拟合曲线方程进行特征提取，得到所述若干个时间序列的目标拟合曲线方程对应的若干个特征值，将所述若干个特征值分别进行比对，确定所述若干个特征值中存在差异化的特征值，将该特征值对应的时间序列标记为所述若干个时间序列中存在差异化的时间序列。

在一可能的示例中，在确定所述医院在医疗费用数据方面存在差异化的差异化指标时，确定单元530，具体用于：获取所述剩余医院中的每个医院的医疗数据中的多个非医疗费用数据；以及用于以所述多个非医疗费用数据为观察值创建多个时间序列，得到所述剩余医院中的每个医院在非医疗费用数据方面的多个时间序列；以及用于确定所述差异化时间序列中存在差异化的时刻；以及用于将所述医院在非医疗费用数据方面的每个时间序列与其他医院中属于相同非医疗数据类型下的时间序列进行一一比对，确定在所述时刻下所述医院在非医疗费用数据方面的多个时间序列中存在差异化的时间序列，将该时间序列对应的非医疗数据标记为所述医院在医疗费用数据方面存在差异的差异化指标，所述其他医院为所述剩余医院中除所述医院之外的所有医院。

在一可能的示例中，在根据所述差异化指标评价所述医院时，评价单元540，具体用于：获取对医院评价的多个预设评价维度；以及用于确定所述差异化指标在所述多个预设评价维度中的每个预设评价维度上的评分结果，得到多个评分结果；以及用于根据所述多个预设评价维度的权重值对所述多个评分结果进行加权处理，得到对所述医院的评分结果。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种基于数据分析评价医院的方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种基于数据分析评价医院的方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。