社保违规检测方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种社保违规检测方法，包括：获取用户通过社保卡结算就诊费用的第一就诊数据；将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值；若所述占比值大于预设阈值，则确定所述第一就诊数据异常，并提取所述第一就诊数据中的异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。本发明专利技术还提供一种社保违规检测装置、设备及计算机存储介质。本发明专利技术实现了基于机器学习通过偏差检测模型对用户通过社保卡结算的第一就诊数据进行监管，从而避免了人工监管造成的人力浪费及门诊统筹基金的浪费，提高了对门诊统筹基金的监管效率。

Inspection methods, devices, equipment and computer storage media for social security violations

The invention provides a method for detecting violations of social security, which includes: obtaining the first consultation data of the user through the social security card to settle the consultation expenses; inputting the first consultation data into the deviation detection model, classifying the medicines in the first consultation data by the deviation detection model, and calculating the proportion of Chinese medicines with food homology according to the classification results to determine whether the proportion is or not. If the proportion is greater than the preset threshold, the first data anomaly is determined, and the first data anomaly is extracted to provide a penalty proof for the user. The invention also provides a social security violation detection device, a device and a computer storage medium. The invention realizes the supervision of the first consultation data settled by the social security card by the deviation detection model based on machine learning, thus avoiding the waste of manpower caused by manual supervision and the waste of outpatient co-ordinated fund, and improving the supervision efficiency of outpatient co-ordinated fund.

【技术实现步骤摘要】
社保违规检测方法、装置、设备及计算机存储介质
本专利技术数据监控
，尤其涉及一种社保违规检测方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
医疗保险一般指基本医疗保险，是为了补偿劳动者因疾病风险造成的经济损失而建立的一项社会保险制度。通过用人单位与个人缴费，建立医疗保险基金，参保人员患病就诊发生医疗费用后，由医疗保险机构对其给予一定的经济补偿。参保人在定点医疗机构，特别是药店购药时，购买的主要是可以食用或进补的中草药，非治疗疾病必须药品，违反了医保报销的初衷，是医保禁止的违规行为，会给医保基金带来极大的危害。目前，由配备的监管人员对参保人员的社保行为进行监控，对医保结算单据进行核算，管理门诊统筹基金的支出，但是，人工监管造成人力浪费，并且我国参保人员很多，造成监管人员不够，从而让不法分子有机可乘，造成门诊统筹基金的浪费。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种社保违规检测方法、装置、设备及计算机存储介质，旨在解决现有技术中人工监管造成人力浪费及门诊统筹基金浪费的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种社保违规检测方法，所述社保违规检测方法包括以下步骤：获取用户通过社保卡结算就诊费用的第一就诊数据；将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值；若所述占比值大于预设阈值，则确定所述第一就诊数据异常，并提取所述第一就诊数据中的异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。可选地，所述将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值的步骤包括：将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型将所述第一就诊数据中的文本数据转化为标准化的字段，以得到标准数据；通过基于统计的异常检测算法对所述标准数据进行检测，根据检测结果统计所述标准数据中药品的类别；根据药品的类别计算药食同源的占比值，并确定所述占比值是否大于预设阈值，以确定所述第一就诊数据是否异常。可选地，所述将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型将所述第一就诊数据中的文本数据转化为标准化的字段，以得到标准数据的步骤包括：将所述就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对就诊数据进行清洗，以得到清洗后的规范就诊数据；对所述规范就诊数据构造文本特征，以得到词向量，并通过偏差检测模型中的双向RNN子模型将词向量转化为句子向量矩阵；基于所述句子向量矩阵进行注意力机制操作，以得到所述标准数据。可选地，所述社保违规检测方法还包括：获取用户预设次数内的第二就诊数据，并统计所述第二就诊数据中的药品种类，以得到统计结果；基于所述统计结果计算所述第二就诊数据中用户每次购买的药品种类间的相似度，并确定所述相似度是否小于预设相似度；若所述相似度小于预设相似度，则确定所述第二就诊数据异常，并提取所述第二就诊数据中的第二异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。可选地，所述若所述相似度小于预设相似度，则确定所述第二就诊数据异常，并提取所述第二就诊数据中的第二异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明的步骤包括：若所述相似度小于预设相似度，则基于所述统计结果计算所述第二就诊数据中药品种类的变化范围；确定所述变化范围是否在预设范围之内；若所述变化范围在预设范围之内，则确定所述第二就诊数据异常，并提取所述就诊数据中的第二异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。可选地，所述社保违规检测方法还包括：获取预设处罚规则，基于所述预设处罚规则及异常数据生成处罚通知；将所述处罚通知及所述处罚证明发送至用户移动终端。可选地，所述社保违规检测方法还包括：获取所述用户的历史违规次数，并确定所述历史违规次数所在的次数范围；基于所述处罚规则确定所述次数范围对应的违规等级，并获取所述违规等级对应的处罚措施；基于所述处罚措施自动对用户进行处罚。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种社保违规检测装置，所述社保违规检测装置包括：获取模块，用于获取用户通过社保卡结算就诊费用的第一就诊数据；检测模块，用于将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值；提取模块，用于若所述占比值大于预设阈值，则确定所述第一就诊数据异常，并提取所述第一就诊数据中的异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种社保违规检测设备，所述社保违规检测设备包括处理器、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社保违规检测程序，其中所述社保违规检测程序被所述处理器执行时，实现如上述的社保违规检测方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有社保违规检测程序，其中所述社保违规检测程序被处理器执行时，实现如上述的社保违规检测方法的步骤。本专利技术提供一种社保违规检测方法、装置、设备及计算机存储介质，本专利技术通过获取用户通过社保卡结算就诊费用的第一就诊数据，然后将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值，最后若所述占比值大于预设阈值，则确定所述第一就诊数据异常，并提取所述第一就诊数据中的异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明；实现了通过偏差检测模型对用户通过社保卡结算的第一就诊数据进行监管，从而避免了人工监管造成的人力浪费及门诊统筹基金的浪费，提高了对门诊统筹基金的监管效率。附图说明图1为本专利技术各实施例涉及的社保违规检测设备的硬件结构示意图；图2为本专利技术社保违规检测方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术社保违规检测方法第二实施例的流程示意图；图4为本专利技术社保违规检测方法第三实施例的流程示意图；图5为本专利技术社保违规检测方法第四实施例的流程示意图；图6为本专利技术社保违规检测方法第五实施例的流程示意图；图7为本专利技术社保违规检测方法第六实施例的流程示意图；图8为本专利技术社保违规检测方法第七实施例的流程示意图；图9为本专利技术社保违规检测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社保违规检测方法主要应用于社保违规检测设备，该社保违规检测设备可以是PC(个人计算机personalcomputer)、便携计算机、移动终端等具有显示和处理功能的设备。参照图1，图1为本专利技术实施例方案中涉及的社保违规检测设备的硬件结构示意图。本专利技术实施例中，社保违规检测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可以包括显示屏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种社保违规检测方法，其特征在于，所述社保违规检测方法包括以下步骤：获取用户通过社保卡结算就诊费用的第一就诊数据；将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值；若所述占比值大于预设阈值，则确定所述第一就诊数据异常，并提取所述第一就诊数据中的异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。

【技术特征摘要】
1.一种社保违规检测方法，其特征在于，所述社保违规检测方法包括以下步骤：获取用户通过社保卡结算就诊费用的第一就诊数据；将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值；若所述占比值大于预设阈值，则确定所述第一就诊数据异常，并提取所述第一就诊数据中的异常数据，以提供对所述用户处罚的处罚证明。2.如权利要求1所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对所述第一就诊数据中的药品进行分类，并根据分类结果计算药品中药食同源的占比值，确定所述占比值是否大于预设阈值的步骤包括：将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型将所述第一就诊数据中的文本数据转化为标准化的字段，以得到标准数据；通过基于统计的异常检测算法对所述标准数据进行检测，根据检测结果统计所述标准数据中药品的类别；根据药品的类别计算药食同源的占比值，并确定所述占比值是否大于预设阈值，以确定所述第一就诊数据是否异常。3.如权利要求2所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述将所述第一就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型将所述第一就诊数据中的文本数据转化为标准化的字段，以得到标准数据的步骤包括：将所述就诊数据输入偏差检测模型，通过偏差检测模型对就诊数据进行清洗，以得到清洗后的规范就诊数据；对所述规范就诊数据构造文本特征，以得到词向量，并通过偏差检测模型中的双向RNN子模型将词向量转化为句子向量矩阵；基于所述句子向量矩阵进行注意力机制操作，以得到所述标准数据。4.如权利要求1所述的社保违规检测方法，其特征在于，所述社保违规检测方法还包括：获取用户预设次数内的第二就诊数据，并统计所述第二就诊数据中的药品种类，以得到统计结果；基于所述统计结果计算所述第二就诊数据中用户每次购买的药品种类间的相似度，并确定所述相似度是否小于预设相似度；若所述相似度小于预设相似度，则确定所述第二就诊数据异常，并提取所述第二就诊数据中的第二异常数据，以提供对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈明东，黄越，胥畅，符珺，管音，陆江楠，
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