医疗风控规则生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了医疗风控规则生成方法、装置、设备及存储介质，应用于智慧医疗领域中，用于在输入海量医疗数据的场景下，减少了生成医疗风控规则的计算时长。本发明专利技术方法包括：获取初始医疗数据，初始医疗数据用于指示各个类型的医疗数据；通过多个采样器分别对初始医疗数据进行采样，得到多个采样医疗数据，多个采样器为分布式部署；通过多个近似规则识别器对多个采样医疗数据进行识别，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，近似规则识别器用于识别连接的采样器传输的采样医疗数据；通过集成规则识别器对每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则进行合并和筛选，得到多个目标医疗风控规则。

【技术实现步骤摘要】
医疗风控规则生成方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及平台安全领域，尤其涉及一种医疗风控规则生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
各级医保管理单位对基金管控力度的加大催生多种风控产品的出现，但这些模型产品多为单机实现规则引擎、并未将大数据AI算法有效利用。在目前的风控产品中都设置了异常识别功能，可以识别违反规则的情况，而规则的识别和定义是提前完成的。可以利用数据挖掘的方式，自动识别出规则，通常在单机上运行识别规则的过程。医疗数据具有种类多，数据量大的特点，当输入海量医疗数据时，现有风控模型的运算量指数级增长，现有风控模型在生成医疗风控规则时所耗费的计算时间太长。
技术实现思路
本专利技术提供了一种医疗风控规则生成方法、装置、设备及存储介质，用于在输入海量医疗数据的场景下，减少了生成医疗风控规则的计算时长。本专利技术实施例的第一方面提供一种医疗风控规则生成方法，包括：获取初始医疗数据，所述初始医疗数据用于指示各个类型的医疗数据；通过多个采样器分别对所述初始医疗数据进行采样，得到多个采样医疗数据，所述多个采样器为分布式部署；通过多个近似规则识别器对所述多个采样医疗数据进行识别，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，近似规则识别器用于识别连接的采样器传输的采样医疗数据；通过集成规则识别器对所述每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则进行合并和筛选，得到多个目标医疗风控规则。可选的，在本专利技术实施例第一方面的第一种实现方式中，所述通过多个近似规则识别器对所述多个采样医疗数据进行识别，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，近似规则识别器用于识别连接的采样器传输的采样医疗数据，包括：调用多个近似规则识别器根据Apriori算法对连接的采样器传输的采样医疗数据进行规则识别，得到每个近似规则识别器的多个初始关联规则；调用所述多个近似规则识别器根据Eclat算法分别对对应的多个初始关联规则进行迭代计算，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则。可选的，在本专利技术实施例第一方面的第二种实现方式中，所述调用多个近似规则识别器根据Apriori算法对连接的采样器传输的采样医疗数据进行规则识别，得到每个近似规则识别器的多个初始关联规则，包括：将多个采样医疗数据分别输入到对应连接的多个近似规则识别器中；调用每个近似规则识别器和预置的Apriori算法对接收的采样医疗数据进行识别，生成每个近似规则识别器的多个初始关联规则。可选的，在本专利技术实施例第一方面的第三种实现方式中，所述调用每个近似规则识别器和预置的Apriori算法对接收的采样医疗数据进行识别，生成每个近似规则识别器的多个初始关联规则，包括：调用目标近似规则识别器在接收的采样医疗数据中查找多个数据项集；获取预置的最小支持度；根据所述最小支持度对所述多个数据项集进行筛选，得到多个频繁项集；根据所述多个频繁项集和预置的最小置信度，生成目标近似规则识别器识别到的多个目标关联规则；获取其他近似规则识别器识别到的多个其他关联规则，并根据所述多个目标关联规则和所述多个其他关联规则，生成每个近似规则识别器的多个初始关联规则。可选的，在本专利技术实施例第一方面的第四种实现方式中，所述调用所述多个近似规则识别器根据Eclat算法分别对对应的多个初始关联规则进行迭代计算，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，包括：调用每个近似规则识别器根据Eclat算法对对应的多个初始关联规则进行排序，得到每个近似规则识别器对应的排序后的关联规则集；对所述每个近似规则识别器对应的排序后的关联规则集中前缀相同的规则进行剪枝操作，得到每个近似规则识别器对应的剪枝后的关联规则集，所述剪枝后的关联规则集包括多个候选规则；将所述每个近似规则识别器对应的剪枝后的关联规则集中单一前置索引下的候选规则停止规则识别，生成每个近似规则识别器对应的多个候选医疗风控规则，所述前置索引用于指示候选规则的来源。可选的，在本专利技术实施例第一方面的第五种实现方式中，所述通过集成规则识别器对所述每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则进行合并和筛选，得到多个目标医疗风控规则，包括：调用集成规则识别器收集每个近似规则识别器对应的多个候选医疗风控规则，得到候选医疗风控规则集；对所述候选医疗风控规则集进行去重操作，得到去重后的候选医疗风控规则集；对所述去重后的候选医疗风控规则集进行合并操作，得到合并的候选医疗风控规则集；根据过程参数对所述合并的候选医疗风控规则集进行筛选，得到多个目标医疗风控规则，所述过程参数包括项目总数和每个近似规则识别器的支持度。可选的，在本专利技术实施例第一方面的第六种实现方式中，在所述通过集成规则识别器对所述每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则进行合并和筛选，得到多个目标医疗风控规则之后，所述医疗风控规则生成方法还包括：获取待识别数据，并调用所述多个目标医疗风控规则对所述待识别数据进行识别，得到异常数据，所述异常数据为不符合所述多个目标规则的数据。本专利技术实施例的第二方面提供了一种医疗风控规则生成装置，包括：数据获取模块，用于获取初始医疗数据，所述初始医疗数据用于指示各个类型的医疗数据；数据采样模块，用于通过多个采样器分别对所述初始医疗数据进行采样，得到多个采样医疗数据，所述多个采样器为分布式部署；规则识别模块，用于通过多个近似规则识别器对所述多个采样医疗数据进行识别，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，近似规则识别器用于识别连接的采样器传输的采样医疗数据；规则筛选模块，用于通过集成规则识别器对所述每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则进行合并和筛选，得到多个目标医疗风控规则。可选的，在本专利技术实施例第二方面的第一种实现方式中，规则识别模块包括：规则识别单元，用于调用多个近似规则识别器根据Apriori算法对连接的采样器传输的采样医疗数据进行规则识别，得到每个近似规则识别器的多个初始关联规则；迭代计算单元，用于调用所述多个近似规则识别器根据Eclat算法分别对对应的多个初始关联规则进行迭代计算，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则。可选的，在本专利技术实施例第二方面的第二种实现方式中，规则识别单元包括：输入子单元，用于将多个采样医疗数据分别输入到对应连接的多个近似规则识别器中；生成子单元，用于调用每个近似规则识别器和预置的Apriori算法对接收的采样医疗数据进行识别，生成每个近似规则识别器的多个初始关联规则。可选的，在本专利技术实施例第二方面的第三种实现方式中，生成子单元具体用于：调用目标近似规则识别器在接收的采样医疗数据中查找多个数据项集；获取预置的最小支持度；根据所述最小支持度对所述多个数据项集进行筛选，得到多个频繁项集；根据所述多个频繁项集和预置的最小置信度，生成目标近似规则识别器识别到的多个目标关联规则；获取其他近似规则识别器识别到的多个其他关联规则，并根据所述多个目标关联规则和所述多个其他关联规则，生成每个近似规则识别器的多个初始关联规则。可选的，在本专利技术实施例第二方面的第四种实现方式中，迭代计算单元具体用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医疗风控规则生成方法，其特征在于，包括：/n获取初始医疗数据，所述初始医疗数据用于指示各个类型的医疗数据；/n通过多个采样器分别对所述初始医疗数据进行采样，得到多个采样医疗数据，所述多个采样器为分布式部署；/n通过多个近似规则识别器对所述多个采样医疗数据进行识别，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，近似规则识别器用于识别连接的采样器传输的采样医疗数据；/n通过集成规则识别器对所述每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则进行合并和筛选，得到多个目标医疗风控规则。/n

【技术特征摘要】
1.一种医疗风控规则生成方法，其特征在于，包括：
获取初始医疗数据，所述初始医疗数据用于指示各个类型的医疗数据；
通过多个采样器分别对所述初始医疗数据进行采样，得到多个采样医疗数据，所述多个采样器为分布式部署；
通过多个近似规则识别器对所述多个采样医疗数据进行识别，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，近似规则识别器用于识别连接的采样器传输的采样医疗数据；
通过集成规则识别器对所述每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则进行合并和筛选，得到多个目标医疗风控规则。


2.根据权利要求1所述的医疗风控规则生成方法，其特征在于，所述通过多个近似规则识别器对所述多个采样医疗数据进行识别，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，近似规则识别器用于识别连接的采样器传输的采样医疗数据，包括：
调用多个近似规则识别器根据Apriori算法对连接的采样器传输的采样医疗数据进行规则识别，得到每个近似规则识别器的多个初始关联规则；
调用所述多个近似规则识别器根据Eclat算法分别对对应的多个初始关联规则进行迭代计算，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则。


3.根据权利要求2所述的医疗风控规则生成方法，其特征在于，所述调用多个近似规则识别器根据Apriori算法对连接的采样器传输的采样医疗数据进行规则识别，得到每个近似规则识别器的多个初始关联规则，包括：
将多个采样医疗数据分别输入到对应连接的多个近似规则识别器中；
调用每个近似规则识别器和预置的Apriori算法对接收的采样医疗数据进行识别，生成每个近似规则识别器的多个初始关联规则。


4.根据权利要求3所述的医疗风控规则生成方法，其特征在于，所述调用每个近似规则识别器和预置的Apriori算法对接收的采样医疗数据进行识别，生成每个近似规则识别器的多个初始关联规则，包括：
调用目标近似规则识别器在接收的采样医疗数据中查找多个数据项集；
获取预置的最小支持度；
根据所述最小支持度对所述多个数据项集进行筛选，得到多个频繁项集；
根据所述多个频繁项集和预置的最小置信度，生成目标近似规则识别器识别到的多个目标关联规则；
获取其他近似规则识别器识别到的多个其他关联规则，并根据所述多个目标关联规则和所述多个其他关联规则，生成每个近似规则识别器的多个初始关联规则。


5.根据权利要求2所述的医疗风控规则生成方法，其特征在于，所述调用所述多个近似规则识别器根据Eclat算法分别对对应的多个初始关联规则进行迭代计算，得到每个近似规则识别器的多个候选医疗风控规则，包括：
调用每个近似规则识别器根据Eclat算法对对应的多个初始关联规则进行排序，得到每个近似规则识别器对应的排序后的关联规则集；
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【专利技术属性】
技术研发人员：张旭，周凡超，
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