【技术实现步骤摘要】
异常医保数据排查方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及数据清洗
，特别是涉及一种异常医保数据排查方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在获取到参保人员的医保结算数据后，服务器需要对医保结算数据进行内容提取并进行数据审核。在对结算数据进行提取和审核之前，计算机需要将医保结算数据中的异常结算数据进行标识，计算机再将被标识的异常数据从大量的结算数据中排除。可是，当医药贩子提前收集一批参保人的医保卡，利用医保卡批次低价购药时，计算机无法排查出此类异常数据，因而无法顺利实现医保结算数据的正常审核，而且计算机需要耗费大量的运算内存对异常数据进行处理，降低了系统资源的有效利用率。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对违规异常医保数据进行清洗的异常医保数据排查方法、装置、计算机设备和存储介质。一种异常医保数据排查方法，所述方法包括：接收数据库发送的预设周期内的医保结算数据，所述医保结算数据携带有用户标识；对所述医保结算数据进行数据清洗；通过清洗后...
【技术保护点】
1.一种异常医保数据排查方法，所述方法包括：/n接收数据库发送的预设周期内的医保结算数据，所述医保结算数据携带有用户标识；/n对所述医保结算数据进行数据清洗；/n通过清洗后的所述医保结算数据计算所述用户标识之间的相关度；/n根据所述相关度从所述用户标识中提取符合要求的用户标识，并得到违规集合，所述违规集合中的所述用户标识的相关度大于预设阈值，所述预设阀值是用于表征与所述用户标识对应的医保结算数据的相关度的参数；/n删除所述医保结算数据中与所述违规集合对应的违规数据，并将删除后的所述医保结算数据发送给终端。/n
【技术特征摘要】
1.一种异常医保数据排查方法，所述方法包括：
接收数据库发送的预设周期内的医保结算数据，所述医保结算数据携带有用户标识；
对所述医保结算数据进行数据清洗；
通过清洗后的所述医保结算数据计算所述用户标识之间的相关度；
根据所述相关度从所述用户标识中提取符合要求的用户标识，并得到违规集合，所述违规集合中的所述用户标识的相关度大于预设阈值，所述预设阀值是用于表征与所述用户标识对应的医保结算数据的相关度的参数；
删除所述医保结算数据中与所述违规集合对应的违规数据，并将删除后的所述医保结算数据发送给终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述医保结算数据进行数据清洗，包括：
对所述医保结算数据进行解析抽取，得到结算明细表；
确定所述结算明细表中的异常值，并对应删除所述结算明细表中的异常值；
确定所述结算明细表中与缺失值所在变量最相似的医保结算数据参数，并将所述医保结算数据参数代入缺失值所在变量，得到清洗后的医保结算数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过清洗后的所述医保结算数据计算所述用户标识之间的相关度，包括：
从清洗后的所述医保结算数据中获取与所述用户标识对应的结算时间和结算地址；
根据所述用户标识、所述结算时间和所述结算地址确定矩阵布局，并根据所述矩阵布局和所述用户标识的出现次数得到相关矩阵；
根据所述相关矩阵计算所述用户标识之间的相关度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述删除所述医保结算数据中与所述违规集合对应的违规数据，包括：
获取所述违规集合中疑似违规参保人的结算时间；
根据所述结算时间建立所述疑似违规参保人的结算时间轴；
将所述违规集合的所述疑似违规参保人的结算时间映射到结算时间轴进行比对，得到与所述用户标识对应的违规时间；
从所述医保结算数据中删除与所述用户标识和所述违规时间对应的违规数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述违规集合的各疑似违规参保人的结算时间轴进行比对，得到所述用户标识对应的违规时间，包括：
获取预设结算时间差和预设频次；
将同一所述违规集合的各疑似违规参保人的结算时间轴进行比对，得到各所述疑似违规参保人之间...
【专利技术属性】
技术研发人员：张旭，
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
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