基于大数据的保险定价方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于大数据的保险定价方法、设备、装置及可读存储介质，在接收到定价请求时，获取保险计划中各特药的特药人均年费用；根据各特药的特药人均年费用和赔付方案测算各特药的预计人均年赔付；根据各特药的预计人均年赔付、适用症发病率测算各特药的特药风险保费；根据各特药的用药特征和各特药的特药风险保费测算特药保险计划的年风险保费；根据年风险保费和预设运营方案测算特药保险计划的人均年毛保费。本发明专利技术结合特药费用、用药率、用药特征、运营成本等多个影响因素计算特药保险计划的毛保费，以大数据分析处理的方式对特药保险计划进行定价，从而更全面地考虑了特药保险计划价格影响因素，提高了定价的合理性和准确性。

Insurance Pricing Method, Device, Equipment and Readable Storage Media Based on Big Data

The invention provides an insurance pricing method, equipment, device and readable storage medium based on large data, which obtains the per capita annual cost of each special drug in the insurance plan when receiving the pricing request; calculates the estimated per capita annual compensation of each special drug according to the per capita annual cost of each special drug and the compensation scheme; and calculates the estimated per capita annual compensation and the incidence of applicable diseases according to the per capita annual compensation of each special drug. The annual risk premium of the special drug insurance plan is calculated according to the characteristics of each special drug and the special drug risk premium of each special drug, and the annual gross premium per capita of the special drug insurance plan is calculated according to the annual risk premium and the preset operation plan. The gross premium of the special drug insurance plan is calculated by combining the factors such as the special drug cost, drug use rate, drug use characteristics, operation cost, etc. The special drug insurance plan is priced by means of large data analysis and processing, thus the factors affecting the price of the special drug insurance plan are considered more comprehensively, and the rationality and accuracy of the pricing are improved.

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的保险定价方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种基于大数据的保险定价方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
随着医学技术的发展，市场上特药(针对某一疾病进行特殊治疗，具有高科学含量，技术难度高的药品)逐渐增多，如培唑帕尼(维全特)、芦可替尼片(捷恪卫)等；但市场上的特药价格较为昂贵。为了减轻患者负担，一些保险机构提出将特药的医药费用纳入至保险报销范围内，提供特药保险计划；其中特药保险计划包括针对某一种疾病的保险计划，这种针对疾病的保险计划将适用症相同的多种特药列入报销范围，例如肾细胞癌(RCC)特药保险计划的报销特药包括培唑帕尼(维全特)、苹果酸舒尼替尼(索坦)、阿昔替尼(英立达)等。而在目前对于这种针对某种疾病的特药保险计划进行定价时，主要是由专家进行人工分析和确定，这种定价方法效率低，人为因素大，这降低了特药保险计划定价的准确性。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于大数据的保险定价方法、装置、设备及可读存储介质，旨在提高特药保险定价的准确性。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于大数据的保险定价方法，所述基于大数据的保险定价方法包括：在接收到特药保险计划的定价请求时，根据所述定价请求确定所述特药保险计划所包括的特药组合，并分别获取所述特药组合中各特药的特药人均年费用，其中所述特药组合至少包括两种特药；获取所述特药保险计划的赔付方案，并根据所述各特药的特药人均年费用和所述赔付方案测算所述各特药的预计人均年赔付；获取所述各特药的适用症发病率，并根据所述预计人均年赔付、所述适用症发病率测算所述各特药的特药风险保费；获取所述各特药的用药特征，并根据所述各特药的用药特征和所述各特药的特药风险保费测算所述特药保险计划的年风险保费；根据所述年风险保费和预设运营方案测算所述特药保险计划的人均年毛保费。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于大数据的保险定价装置，所述基于大数据的保险定价装置包括：第一获取模块，用于在接收到特药保险计划的定价请求时，根据所述定价请求确定所述特药保险计划所包括的特药组合，并分别获取所述特药组合中各特药的特药人均年费用，其中所述特药组合至少包括两种特药；第二获取模块，用于获取所述特药保险计划的赔付方案，并根据所述各特药的特药人均年费用和所述赔付方案测算所述各特药的预计人均年赔付；第三获取模块，用于获取所述各特药的适用症发病率，并根据所述预计人均年赔付、所述适用症发病率测算所述各特药的特药风险保费；第四获取模块，用于获取所述各特药的用药特征，并根据所述各特药的用药特征和所述各特药的特药风险保费测算所述特药保险计划的年风险保费；第五获取模块，用于根据所述年风险保费和预设运营方案测算所述特药保险计划的人均年毛保费。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于大数据的保险定价设备，所述基于大数据的保险定价设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的保险定价程序，其中所述保险定价程序被所述处理器执行时，实现如上述的基于大数据的保险定价方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有保险定价程序，其中所述保险定价程序被处理器执行时，实现如上述的基于大数据的保险定价方法的步骤。本专利技术结合特药使用费用、适用症发病率、不同特药的用药特征(用药关系)、运营成本等多个影响因素计算特药保险计划的毛保费，以大数据分析处理的方式对特药保险计划进行了定价，从而更全面地考虑了特药保险计划价格影响因素，使得定价结果能够更符合保险机构的真实运营状况和特药使用特征，提高了定价的合理性和准确性，还有利于降低保险计划的运营成本。附图说明图1为本专利技术实施例方案中涉及的基于大数据的保险定价设备的硬件结构示意图；图2为本专利技术基于大数据的保险定价方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术基于大数据的保险定价装置第一实施例的功能模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例涉及的基于大数据的保险定价方法主要应用于基于大数据的保险定价设备，该基于大数据的保险定价设备可以是个人计算机(personalcomputer，PC)、笔记本电脑、服务器等具有数据处理功能的设备。参照图1，图1为本专利技术实施例方案中涉及的基于大数据的保险定价设备的硬件结构示意图。本专利技术实施例中，基于大数据的保险定价设备可以包括处理器1001(例如中央处理器CentralProcessingUnit，CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真WIreless-FIdelity，WI-FI接口)；存储器1005可以是高速随机存取存储器(randomaccessmemory，RAM)，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对本专利技术的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。继续参照图1，图1中作为一种计算机可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块以及保险定价程序。在图1中，网络通信模块可用于连接定价终端，与定价终端进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的保险定价程序，并执行本专利技术实施例提供的基于大数据的保险定价方法。本专利技术实施例提供了一种基于大数据的保险定价方法。参照图2，图2为本专利技术基于大数据的保险定价方法第一实施例的流程示意图。本实施例中，所述基于大数据的保险定价方法包括以下步骤：步骤S10，在接收到特药保险计划的定价请求时，根据所述定价请求确定所述特药保险计划所包括的特药组合，并分别获取所述特药组合中各特药的特药人均年费用，其中所述特药组合至少包括两种特药；目前一些保险机构提出将特药的医药费用纳入至保险报销范围内，提供特药保险计划；其中特药保险计划包括针对某一种疾病的保险计划，这种针对疾病的保险计划将适用症相同的多种特药列入报销范围，例如肾细胞癌(RCC)特药保险计划的报销特药包括培唑帕尼(维全特)、苹果酸舒尼替尼(索坦)、阿昔替尼(英立达)等。而目前在对这种针对某种疾病的特药保险计划进行定价时，目前主要由专家进行人工分析和确定，这种定价方法效率低，人为因素大，这降低了特药保险计划定价的准确性。对此，本实施例中提出一种基于大数据的保险定价方法，结合特药使用费用、疾病发病率、特药用药特征(多种特药的用药关系)、运营成本等多个影响因素计算特药保险计划的毛保费，以大数据分析处理的方式对特药保险计划进行了定价，从而更全面地考虑了特药保险计划价格影响因素，使得定价结果能够更符合保险机构的真实运营状况和特药的市场需求，提高了定价的合理性和准确性，有利于降低保险计划的运本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的保险定价方法，其特征在于，所述基于大数据的保险定价方法包括：在接收到特药保险计划的定价请求时，根据所述定价请求确定所述特药保险计划所包括的特药组合，并分别获取所述特药组合中各特药的特药人均年费用，其中所述特药组合至少包括两种特药；获取所述特药保险计划的赔付方案，并根据所述各特药的特药人均年费用和所述赔付方案测算所述各特药的预计人均年赔付；获取所述各特药的适用症发病率，并根据所述预计人均年赔付、所述适用症发病率测算所述各特药的特药风险保费；获取所述各特药的用药特征，并根据所述各特药的用药特征和所述各特药的特药风险保费测算所述特药保险计划的年风险保费；根据所述年风险保费和预设运营方案测算所述特药保险计划的人均年毛保费。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的保险定价方法，其特征在于，所述基于大数据的保险定价方法包括：在接收到特药保险计划的定价请求时，根据所述定价请求确定所述特药保险计划所包括的特药组合，并分别获取所述特药组合中各特药的特药人均年费用，其中所述特药组合至少包括两种特药；获取所述特药保险计划的赔付方案，并根据所述各特药的特药人均年费用和所述赔付方案测算所述各特药的预计人均年赔付；获取所述各特药的适用症发病率，并根据所述预计人均年赔付、所述适用症发病率测算所述各特药的特药风险保费；获取所述各特药的用药特征，并根据所述各特药的用药特征和所述各特药的特药风险保费测算所述特药保险计划的年风险保费；根据所述年风险保费和预设运营方案测算所述特药保险计划的人均年毛保费。2.如权利要求1所述的基于大数据的保险定价方法，其特征在于，所述特药组合包括第一特药和第二特药两种特药，所述根据所述各特药的用药特征和所述各特药的特药风险保费测算所述特药保险计划的年风险保费的步骤包括：根据所述各特药的用药特征判断所述第一特药和所述第二特药在预设周期内是否可同时兼容用药；若所述第一特药和所述第二特药在所述预设周期内可同时兼容用药，则计算所述第一特药的第一特药风险保费与所述第二特药的第二特药风险保费的风险保费和作为所述特药保险计划的年风险保费；若所述第一特药和所述第二特药在所述预设周期内不可同时兼容用药，则将所述第一特药的第一特药风险保费与所述第二特药的第二特药风险保费之中的较大风险保费作为所述特药保险计划的年风险保费。3.如权利要求1所述的基于大数据的保险定价方法，其特征在于，所述特药组合包括第一特药、第二特药和第三特药三种特药，所述根据所述各特药的用药特征和所述各特药的特药风险保费测算所述特药保险计划的年风险保费的步骤包括：根据所述各特药的用药特征判断所述第一特药、所述第二特药和所述第三特药在预设周期内的兼容用药关系；若所述第一特药和所述第二特药在所述预设周期内可同时兼容用药，且所述第一特药和所述第三特药在所述预设周期内不可同时兼容用药、所述第二特药和所述第三特药在所述预设周期内不可同时兼容用药，则计算所述第一特药的第一特药风险保费与所述第二特药的第二特药风险保费的第一风险保费和，并将所述第一风险保费和与所述第三特药的第三特药风险保费之中的第一较大风险保费作为所述特药保险计划的年风险保费。4.如权利要求3所述的基于大数据的保险定价方法，其特征在于，所述根据所述各特药的用药特征判断所述第一特药、所述第二特药和所述第三特药在预设周期内的兼容用药关系的步骤之后，还包括：若所述第一特药和所述第三特药在所述预设周期内可同时兼容用药、所述第二特药和所述第三特药在所述预设周期内可同时兼容用药，且所述第一特药和所述第二特药在所述预设周期内不可同时兼容用药，则确定所述第一特药的第一特药风险保费与所述第二特药的第二特药风险保费之中的第二较大风...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云峰，
申请(专利权)人：平安医疗健康管理股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31