基于数据分析的医院评价方法及相关产品技术

本申请公开了一种基于数据分析的医院评价方法及相关产品，该方法应用于电子设备，该方法包括：根据预设的医院与风险指标之间的对应关系，获取待评价医院的N个预设风险指标，N为大于1的整数；根据预设规则对所述N个预设风险指标进行组合，得到多个组合方案；将所述多个组合方案依次输入到预先训练好的组合方案识别模型，得到多个输出结果，根据所述多个输出结果确定所述多个组合方案中的目标组合方案；根据所述目标组合方案评价所述医院。本申请实施例有利于提高对医院评价的准确度。

Hospital evaluation methods and related products based on data analysis

This application discloses a hospital evaluation method based on data analysis and related products. The method is applied to electronic equipment. The method includes: according to the corresponding relationship between the preset hospital and risk indicators, obtaining N preset risk indicators of the hospital to be evaluated, N being an integer greater than 1; combining the N preset risk indicators according to preset rules, obtaining multiple combinators. The multiple combination schemes are sequentially input into the pre-trained combination scheme recognition model, and multiple output results are obtained. The target combination schemes of the multiple combination schemes are determined according to the multiple output results, and the hospitals are evaluated according to the target combination schemes. The embodiment of the application is beneficial to improving the accuracy of hospital evaluation.

【技术实现步骤摘要】
基于数据分析的医院评价方法及相关产品
本申请涉及大数据
，具体涉及一种基于数据分析的医院评价方法及相关产品。
技术介绍
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。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。目前，造成医疗费用增长的原因众多，而有些原因不是引起医疗费用增长的主要原因，因此，目前的评价医院的医疗费用增长的合理性不具有针对性，准确度低，形式单一，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增长的方法。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种基于数据分析的医院评价方法及相关产品，以期获取预设的风险指标中的目标风险指标，提高对医院评价的针对性和准确度。第一方面，本申请实施例提供一种基于数据分析的医院评价方法，所述方法包括：根据预设的医院与风险指标之间的对应关系，获取待评价医院的N个预设风险指标，N为大于1的整数；根据预设规则对所述N个预设风险指标进行组合，得到多个组合方案；将所述多个组合方案依次输入到预先训练好的组合方案识别模型，得到多个输出结果，根据所述多个输出结果确定所述多个组合方案中的目标组合方案；根据所述目标组合方案评价所述医院。第二方面，本申请实施例提供一种基于数据分析的医院评价电子设备，所述电子设备包括：获取单元，用于获取待评价医院的N个预设风险指标；组合单元，用于根据预设规则组合所述N个预设风险指标，得到多个组合方案；确定单元，用于将所述多个组合方案依次输入到预先训练好的组合方案识别模型，得到多个输出结果，根据所述多个输出结果确定所述多个组合方案中的目标组合方案；评价单元，用于根据所述目标组合方案评价所述医院。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，首先获取待评价医院的N个预设风险指标，对该N个风险指标进行组合，得到该N个风险指标对应的多个组合方案，然后将该多个组合方案输入到预先训练好的组合方案识别模型，得到输出结果，根据输出结果确定该多个组合方案中的目标组合方案，依据该目标组合方案评价该医院，从而提高对医院评价的准确度，以及为医疗体制改革提供数据参考，提高医疗体制改革的说服力。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的医院评价方法的流程示意图；图1A为本申请实施例提供的一种基于滑动窗口框选子矩阵得到组合方案的流程示意图；图2为本申请实施例提供的另一种基于数据分析的医院评价方法的流程示意图；图3为本申请实施例提供的另一种基于数据分析的医院评价方法的流程示意图；图4是本申请实施例提供的一种基于数据分析的医院评价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的医院评价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。参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种基于数据分析的医院评价方法的流程示意图，该方法应用于电子设备，该方法包括步骤S101～S104中所示内容：步骤S101、根据预设的医院与风险指标之间的对应关系，获取待评价医院的N个预设风险指标，N为大于1的整数。其中，风险指标为影响医院的医疗质量的指标，具体指对医院的医疗费用增长有影响的指标。可选的，预先设定医院与风险指标的对应关系，具体来讲，预先设定的风险指标依据评价对象与评价维度而设定，即对于不同的评价对象与评价维度可设定不同的风险指标。例如，评价对象为医院，评价维度为医院的医疗费用时，可将风险指标设定为病人的增长速度、医保的报销比例、人口老龄化趋势、医保的目录范围、医院中的床位数等，再如，评价对象为病因时，评价维度为该病因的医疗费用的增长时，可将风险指标设定为针对该病因的医药研发费用、医治该病因时的手术费用、对该病因的病人的护理费用，等等。另外，在同一评价维度时，可依据医院的信息设定不同医院的不同风险指标，对于处于同一纬度的医院可设定为相同的风险指标，例如，可依据医院等级设定风险指标，在评价医疗费用的增长时，将一级甲等的医院的风险指标设定为病人的增长速度、经济增长速率、医保报销比例，等等。本申请不对设定风险指标的方式做唯一限定。本申请以评价医院的医疗费用为例做具体说明，但不做唯一限定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据分析的医院评价方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的医院与风险指标之间的对应关系，获取待评价医院的N个预设风险指标，N为大于1的整数；根据预设规则对所述N个预设风险指标进行组合，得到多个组合方案；将所述多个组合方案依次输入到预先训练好的组合方案识别模型，得到多个输出结果，根据所述多个输出结果确定所述多个组合方案中的目标组合方案；根据所述目标组合方案评价所述医院。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的医院评价方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的医院与风险指标之间的对应关系，获取待评价医院的N个预设风险指标，N为大于1的整数；根据预设规则对所述N个预设风险指标进行组合，得到多个组合方案；将所述多个组合方案依次输入到预先训练好的组合方案识别模型，得到多个输出结果，根据所述多个输出结果确定所述多个组合方案中的目标组合方案；根据所述目标组合方案评价所述医院。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设规则对所述N个预设风险指标进行组合，得到多个组合方案具体包括：将所述N个预设风险指标导入数据库；利用爬虫算法Python调用所述数据库，获取输入的行数m和列数n；调用Python的矩阵生成功能，将所述N个风险指标作为矩阵元素生成行数为所述m和列数为所述n的风险指标矩阵m*n；获取输入的滑动窗口的规模h，得到滑动窗口h*h；获取输入的针对所述滑动窗口h*h的滑动步长；根据所述滑动步长在所述风险指标矩阵m*n中依次滑动所述滑动窗口h*h，框选出多个子矩阵，将所述多个子矩阵中每个子矩阵中的所有元素作为一个组合方案，得到多个组合方案，所述h≤m，h≤n。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述N个风险指标作为矩阵元素生成行数为所述m和列数为所述n的风险指标矩阵m*n具体包括：如所述N＝m*n，将所述N个风险指标作为矩阵元素生成行数为所述m和列数为所述n的风险指标矩阵m*n；如所述N＜m*n，执行添零策略，对所述N个风险指标额外添加(m*n-N)个零，将添零后的风险指标作为矩阵元素生成行数为所述m和列数为所述n的风险指标矩阵m*n；如所述N＞m*n，提示重新输入所述行数m和列数n，直至所述N≤m*n时，将所述N个风险指标作为矩阵元素生成行数为所述m和列数为所述n的风险指标矩阵m*n。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标组合方案评价所述医院具体包括：确定所述医院对应的多个预设评价维度；获取所述目标组合方案中的多个预设风险指标；确定所述多个预设风险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加权所述多个评分结果，得到对所述医院的评分结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述评分结果是否小于阈值，如是，向所述医院的终端设备发送所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐晶，茆炜杰，宋意，
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