本技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理，具體而言，涉及基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)保數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、醫(yī)療保險(xiǎn)一般指基本醫(yī)療保險(xiǎn)，是為了補(bǔ)償勞動(dòng)者因疾病風(fēng)險(xiǎn)造成的經(jīng)濟(jì)損失而建立的一項(xiàng)社會(huì)保險(xiǎn)制度。

2、隨著信息化的快速發(fā)展，醫(yī)保數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量越來(lái)越龐大，為了提高醫(yī)保數(shù)據(jù)的處理效率，因此，亟需一種數(shù)據(jù)處理方式，這樣以保障醫(yī)保的補(bǔ)償效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為改善相關(guān)技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)提供了基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)保數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。

2、第一方面，提供一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)保數(shù)據(jù)處理方法，包括：

3、獲得目標(biāo)患者事項(xiàng)的目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，其中，所述目標(biāo)患者事項(xiàng)對(duì)應(yīng)于目標(biāo)患者事項(xiàng)目錄；

4、結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息，其中，所述x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息與所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄相關(guān)；所述x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息包括事件種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的事件信息、描述種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的患者治療描述信息以及醫(yī)療報(bào)賬種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的醫(yī)療報(bào)賬信息中的其中一種，所述x為不小于1的整數(shù)；

5、通過(guò)所述x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息以及所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)智能分析線程獲得目標(biāo)分析結(jié)果，其中，所述目標(biāo)分析結(jié)果用于表征所述目標(biāo)患者事項(xiàng)針對(duì)于所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄的置信程度；

6、結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄、所述目標(biāo)患者事項(xiàng)目錄以及所述目標(biāo)分析結(jié)果，搭建所述目標(biāo)患者事項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的患者事項(xiàng)描述特征，所述目標(biāo)分析結(jié)果在所述患者事項(xiàng)描述特征中對(duì)應(yīng)于所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄。

7、在本技術(shù)中，所述結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息，包括：

8、結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得所述事件種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的事件信息，其中，所述事件種類(lèi)屬于所述x個(gè)信息種類(lèi)中的一個(gè)信息種類(lèi)；

9、所述通過(guò)所述x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息以及所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)智能分析線程獲得目標(biāo)分析結(jié)果，包括：

10、通過(guò)所述事件信息，通過(guò)所述智能分析線程所包括的壓縮單元獲得事件特征向量；

11、通過(guò)所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得標(biāo)識(shí)特征向量；

12、通過(guò)所述事件特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，其中，所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量包括至少x個(gè)可能性，每個(gè)可能性對(duì)應(yīng)于一個(gè)分析結(jié)果，所述x為大于1的整數(shù)；

13、結(jié)合所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，從x個(gè)分析結(jié)果中確定所述目標(biāo)分析結(jié)果。

14、在本技術(shù)中，所述通過(guò)所述事件特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，包括：

15、通過(guò)所述事件特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的決策線程獲得第一特征向量；

16、通過(guò)所述第一特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的所述預(yù)測(cè)單元獲得所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量。

17、在本技術(shù)中，所述結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息，包括：

18、結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得所述描述種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的患者治療描述信息，其中，所述描述種類(lèi)屬于所述x個(gè)信息種類(lèi)中的一個(gè)信息種類(lèi)；

19、所述通過(guò)所述x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息以及所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)智能分析線程獲得目標(biāo)分析結(jié)果，包括：

20、通過(guò)所述患者治療描述信息，通過(guò)所述智能分析線程所包括的衍生單元獲得醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量；

21、通過(guò)所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得標(biāo)識(shí)特征向量；

22、通過(guò)所述醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，其中，所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量包括至少x個(gè)可能性，每個(gè)可能性對(duì)應(yīng)于一個(gè)分析結(jié)果，所述x為大于1的整數(shù)；

23、結(jié)合所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，從x個(gè)分析結(jié)果中確定所述目標(biāo)分析結(jié)果。

24、在本技術(shù)中，所述通過(guò)所述醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，包括：

25、通過(guò)所述醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的全連接線程獲得第二特征向量；

26、基于是第二特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的所述預(yù)測(cè)單元獲得所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量。

27、在本技術(shù)中，所述結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息，包括：

28、結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得所述醫(yī)療報(bào)賬種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的醫(yī)療報(bào)賬信息，其中，所述醫(yī)療報(bào)賬種類(lèi)屬于所述x個(gè)信息種類(lèi)中的一個(gè)信息種類(lèi)；

29、所述通過(guò)所述x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息以及所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)智能分析線程獲得目標(biāo)分析結(jié)果，包括：

30、通過(guò)所述醫(yī)療報(bào)賬信息，通過(guò)所述智能分析線程所包括的識(shí)別單元獲得醫(yī)療報(bào)賬特征向量；

31、通過(guò)所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得標(biāo)識(shí)特征向量；

32、通過(guò)所述醫(yī)療報(bào)賬特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，其中，所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量包括至少x個(gè)可能性，每個(gè)可能性對(duì)應(yīng)于一個(gè)分析結(jié)果，所述x為大于1的整數(shù)；

33、結(jié)合所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，從x個(gè)分析結(jié)果中確定所述目標(biāo)分析結(jié)果。

34、在本技術(shù)中，所述通過(guò)所述醫(yī)療報(bào)賬特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，包括：

35、通過(guò)所述醫(yī)療報(bào)賬特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的歸總線程獲得第三特征向量；

36、基于是第三特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的所述預(yù)測(cè)單元獲得所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量。

37、在本技術(shù)中，所述結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息，包括：

38、結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得所述事件種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的事件信息、所述描述種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的患者治療描述信息以及所述醫(yī)療報(bào)賬種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的醫(yī)療報(bào)賬信息，其中，所述事件種類(lèi)、所述描述種類(lèi)以及所述醫(yī)療報(bào)賬種類(lèi)均屬于所述x個(gè)信息種類(lèi)中的信息種類(lèi)；

39、所述通過(guò)所述x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息以及所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)智能分析線程獲得目標(biāo)分析結(jié)果，包括：

40、通過(guò)所述事件信息，通過(guò)所述智能分析線程所包括的壓縮單元獲得事件特征向量；

41、通過(guò)所述患者治療描述信息，通過(guò)所述智能分析線程所包括的衍生單元獲得醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量；

42、通過(guò)所述醫(yī)療報(bào)賬信息，通過(guò)所述智能分析線程所包括的識(shí)別單元獲得醫(yī)療報(bào)賬特征向量；

43、通過(guò)所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得標(biāo)識(shí)特征向量；

44、通過(guò)所述事件特征向量、所述醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量、所述醫(yī)療報(bào)賬特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，其中，所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量包括至少x個(gè)可能性，每個(gè)可能性對(duì)應(yīng)于一個(gè)分析結(jié)果，所述x為大于1的整數(shù)；

45、結(jié)合所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，從x個(gè)分析結(jié)果中確定所述目標(biāo)分析結(jié)果。

46、在本技術(shù)中，所述通過(guò)所述事件特征向量、所述醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量、所述醫(yī)療報(bào)賬特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的預(yù)測(cè)單元獲得醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量，包括：

47、通過(guò)所述事件特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的決策線程獲得第一特征向量；

48、通過(guò)所述醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的全連接線程獲得第二特征向量；

49、通過(guò)所述醫(yī)療報(bào)賬特征向量以及所述標(biāo)識(shí)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的歸總線程獲得第三特征向量；

50、通過(guò)所述第一特征向量、所述第二特征向量以及所述第三特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的目標(biāo)決策單元獲得目標(biāo)特征向量；

51、基于目標(biāo)特征向量，通過(guò)所述智能分析線程所包括的所述預(yù)測(cè)單元獲得所述醫(yī)保分類(lèi)數(shù)據(jù)向量。

52、在本技術(shù)中，所述方法還包括：

53、獲得g個(gè)待配置數(shù)據(jù)，其中，每個(gè)待配置數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于要素批注標(biāo)識(shí)以及醫(yī)保數(shù)據(jù)種類(lèi)標(biāo)識(shí)，且所述每個(gè)待配置數(shù)據(jù)包括x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的待配置匹配信息，所述g為不小于1的整數(shù)；

54、針對(duì)于所述每個(gè)待配置數(shù)據(jù)以及所述每個(gè)待配置數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的要素批注標(biāo)識(shí)，通過(guò)待配置智能分析線程獲得醫(yī)保數(shù)據(jù)種類(lèi)預(yù)測(cè)標(biāo)識(shí)；

55、結(jié)合所述每個(gè)待配置數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的醫(yī)保數(shù)據(jù)種類(lèi)預(yù)測(cè)標(biāo)識(shí)以及醫(yī)保數(shù)據(jù)種類(lèi)標(biāo)識(shí)，采用測(cè)評(píng)指標(biāo)策略對(duì)所述待配置智能分析線程進(jìn)行訓(xùn)練，直到符合線程訓(xùn)練要求，得到所述智能分析線程。

56、在本技術(shù)中，所述智能分析線程包括壓縮單元、衍生單元和識(shí)別單元中其中一種，以及決策線程、全連接線程和歸總線程中其中一種，以及預(yù)測(cè)單元；

57、所述預(yù)測(cè)單元用于結(jié)合所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄輸出標(biāo)識(shí)特征向量；

58、所述壓縮單元用于結(jié)合所述事件信息輸出事件特征向量；所述決策線程用于利用所述標(biāo)識(shí)特征向量對(duì)所述事件特征向量采用決策函數(shù)運(yùn)算，得到所述事件信息和所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄共同作用的第一特征向量；

59、所述衍生單元用于結(jié)合所述患者治療描述信息輸出醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量；所述全連接線程用于利用所述標(biāo)識(shí)特征向量對(duì)所述醫(yī)保數(shù)據(jù)特征向量采用決策函數(shù)運(yùn)算，得到所述患者治療描述信息和所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄共同作用的第二特征向量；

60、所述識(shí)別單元用于結(jié)合所述醫(yī)療報(bào)賬信息輸出醫(yī)療報(bào)賬特征向量；所述歸總線程用于利用所述標(biāo)識(shí)特征向量對(duì)所述醫(yī)療報(bào)賬特征向量采用決策函數(shù)運(yùn)算，得到所述醫(yī)療報(bào)賬信息和所述目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄共同作用的第三特征向量；

61、所述智能分析線程用于結(jié)合所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量中不少于一項(xiàng)獲得所述目標(biāo)分析結(jié)果。

62、第二方面，提供一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)保數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括互相之間通信的處理器和存儲(chǔ)器，所述處理器用于從所述存儲(chǔ)器中讀取計(jì)算機(jī)程序并執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)上述的方法。

63、本技術(shù)實(shí)施例所提供的基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)保數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，獲得目標(biāo)患者事項(xiàng)的目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，然后可以根據(jù)目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄獲得x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息，再基于x個(gè)信息種類(lèi)所對(duì)應(yīng)的匹配信息以及目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄，通過(guò)智能分析線程獲得目標(biāo)分析結(jié)果，最后根據(jù)目標(biāo)醫(yī)保使用情況目錄、目標(biāo)患者事項(xiàng)目錄以及目標(biāo)分析結(jié)果，搭建目標(biāo)患者事項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的患者事項(xiàng)描述特征。通過(guò)上述方式，在搭建患者事項(xiàng)描述特征的過(guò)程中加入了分析結(jié)果，由此，能夠提高醫(yī)保數(shù)據(jù)的處理準(zhǔn)確性和可靠性。