【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统
本申请属于医疗保险审核
，具体涉及一种基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统。
技术介绍
人类的智能主要包括归纳总结和逻辑演绎，对应着人工智能(ArtificialIntelligence，AI)中的符号主义AI和联结主义AI。基于符号主义的系统需要演绎归纳、逻辑推理，以及在特定模型下求解的搜索算法。这包括专家系统(通过规则与决策树从输入数据中推导出结论)，约束求解器(在一些给定可能性中求解)和规划系统(从一些初始状态值中找到一系列动作来实现给定目标)。此外，这一类系统通常还包括一些能控制不确定性与风险的变量。符号主义算法会剔除不符合特定模型的备选值，并能对符合所有约束条件的所求值做出验证，以后者而言，符号主义AI远比联结主义AI便捷。因为符号主义AI几乎或根本不包括算法训练，所以这个模型是动态的，能根据需要迅速调整。联结主义AI取名自网络拓扑学。联结主义AI中知名度最高的是人工神经网络技术(ANN)。它由多层节点(即神经元)组成，这些节点可处...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统，其特征在于，所述基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统，包括：/n数据结构化模块，用于对待审核的医疗保险记录进行结构化处理，得到带有索引值的结构化数据；/n记录分词模块，用于根据索引值从结构化数据中选取部分或全部信息，拼接形成长文本信息，并对长文本信息进行分词操作得到分词表达；/n文本特征提取模块，用于根据所述分词表达，采用词向量模型将词转化为向量，得到文本特征；/n神经网络模块，用于根据所述文本特征输出预测概率值，并根据预测概率值对当前的医疗保险记录进行划分，若划分为高置信度记录，则将所述结构化数据以及预测概...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统，其特征在于，所述基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统，包括：
数据结构化模块，用于对待审核的医疗保险记录进行结构化处理，得到带有索引值的结构化数据；
记录分词模块，用于根据索引值从结构化数据中选取部分或全部信息，拼接形成长文本信息，并对长文本信息进行分词操作得到分词表达；
文本特征提取模块，用于根据所述分词表达，采用词向量模型将词转化为向量，得到文本特征；
神经网络模块，用于根据所述文本特征输出预测概率值，并根据预测概率值对当前的医疗保险记录进行划分，若划分为高置信度记录，则将所述结构化数据以及预测概率值输入至规则引擎模块；若划分为低置信度记录，则将结构化数据输入至专家审核模块；
专家审核模块，用于接收神经网络模块输出的为低置信度记录的结构化数据，并接收专家根据该结构化数据输入的审核结果，将当前的医疗保险记录以及接收的审核结果作为反馈数据用于神经网络模块的训练；
规则引擎模块，用于接收神经网络模块输出的为高置信度记录的结构化数据以及预测概率值，根据预定义的规则引擎输出医疗保险记录的审核结果。
2.如权利要求1所述的基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统，其特征在于，所述结构化数据的表达式为：R＝{c1：″T1″，c2：″T2″，...，ck：″Tk″}，其中R为一条医疗保险记录，ci为索引值，Ti为索引值ci对应的文本信息，i∈(1，k)，k是索引的条目数。
3.如权利要求1所述的基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统，其特征在于，所述词向量模型可以是Word2Vec模型、fasttext模型或Bert模型。
4.如权利要求1所述的基于机器学习反馈规则增强的医疗保险智能审核系统，其特征在于，所述神经网络模块包括一个二分类神经网络，所述二分类神经网络从输入侧至输出侧包括第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、第一全连接层和第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：江正元，邵震洲，高春林，
申请(专利权)人：浙江网新恩普软件有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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