分解住院行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种分解住院行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息；根据第一次住院行为的费用信息得到第一次住院行为的费用特征向量，根据第二次住院行为的费用信息得到第二次住院行为的费用特征向量；根据所述第一次住院行为的费用特征向量以及所述第二次住院行为的费用特征向量，判断所述第一次住院行为与第二次住院行为是否为疑似分解住院行为。本发明专利技术实施例实现了分解住院行为的自动识别，较传统的人工方法不仅执行效率高，而且识别准确率也更高。

【技术实现步骤摘要】
分解住院行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种分解住院行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
“分解住院”是指医院在参保人尚未痊愈的前提下，为病人办理多次出院、住院手续以获取更多报销费用的一种医保基金欺诈行为。随着医保费用控制工作的开展，医保部门对医院治疗一般会有最高限额规定，病人住院支出超过最高限额的部分医保部门不予报销，这部分费用需要医院来承担。这种做法很大程度上防止了定点医疗机构滥用药、用贵药等状况，但部分医院不愿意承担这笔费用，于是通过“分解住院”的办法来规避这笔额外费用带给医院的压力。利用“分解住院”手法，恶意套取医保基金，不但造成国家医保基金损失，更会加重参保人负担，恶化医患关系。现有技术中对分解住院行为的识别主要依靠民间线索举报和简单的规则筛查，这两种方式都是提供了一个覆盖度较小，且准确度较低的可疑线索，且由此带来的专家审查工作量较大且最终确认的打击面较小，使得医保基金管理部门查找和打击此类病例工作效率低、准确度低且成本高。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种分解住院行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质。本专利技术实施例提供一种分解住院行为的识别方法，包括：获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息；其中，所述第一次住院行为与第二次住院行为是目标患者的两次时间相邻的住院行为，且所述第一次住院行为的发生时间在所述第二次住院行为的发生时间之前；所述信息包括费用信息；根据第一次住院行为的费用信息得到第一次住院行为的费用特征向量，根据第二次住院行为的费用信息得到第二次住院行为的费用特征向量；根据所述第一次住院行为的费用特征向量以及所述第二次住院行为的费用特征向量，判断所述第一次住院行为与第二次住院行为是否为疑似分解住院行为。上述技术方案中，所述信息包括时间信息；相应的，在获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息的步骤之后，方法还包括：根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的时间信息，滤除不属于分解住院行为的所述第一次住院行为与第二次住院行为。上述技术方案中，所述根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的时间信息，滤除不属于分解住院行为的所述第一次住院行为与第二次住院行为，包括：计算所述第一次住院行为与所述第二次住院行为的时间间隔，当所述时间间隔大于或等于预设的时间间隔阈值时，所述第一次住院行为与所述第二次住院行为不属于分解住院行为，滤除所述第一次住院行为与所述第二次住院行为；和/或，根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的时间信息，判断所述第一次住院行为与所述第二次住院行为在时间上存在交叉现象，则所述第一次住院行为与所述第二次住院行为不属于分解住院行为，滤除所述第一次住院行为与所述第二次住院行为。上述技术方案中，所述信息包括医疗机构信息；相应的，在获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息的步骤之后，方法还包括：根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的医疗机构信息，滤除不属于分解住院行为的所述第一次住院行为与第二次住院行为。上述技术方案中，根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的医疗机构信息，滤除不属于分解住院行为的所述第一次住院行为与第二次住院行为，包括：根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的医疗机构信息，判断所述第一次住院行为与所述第二次住院行为发生在不同的医疗机构，则所述第一次住院行为与所述第二次住院行为不属于分解住院行为，滤除所述第一次住院行为与所述第二次住院行为。上述技术方案中，所述根据第一次住院行为的费用信息得到第一次住院行为的费用特征向量，根据第二次住院行为的费用信息得到第二次住院行为的费用特征向量，包括：将所述第一次住院行为的费用信息中的所有收费项目信息按照收费项目的类别进行划分，得到经过分类的多个第一收费项目信息集合；为所述多个第一收费项目信息集合中的各个收费项目信息进行特征向量化，得到与所述多个第一收费项目信息集合所对应的多个第一费用特征子向量，所述多个第一费用特征子向量组成所述第一次住院行为的费用特征向量；以及，将所述第二次住院行为的费用信息中的所有收费项目信息按照收费项目的类别进行划分，得到经过分类的多个第二收费项目信息集合；为所述多个第二收费项目信息集合中的各个收费项目信息进行特征向量化，得到与所述多个第二收费项目信息集合所对应的多个第二费用特征子向量，所述多个第二费用特征子向量组成所述第二次住院行为的费用特征向量。上述技术方案中，所述为所述多个第一收费项目信息集合中的各个收费项目信息进行特征向量化，包括：为所述多个第一收费项目信息集合中的各个收费项目信息计算TF-IDF值；将计算得到的TF-IDF值作为对应收费项目信息的特征值；以及，所述为所述多个第二收费项目信息集合中的各个收费项目信息进行特征向量化，包括：为所述多个第二收费项目信息集合中的各个收费项目信息计算TF-IDF值；将计算得到的TF-IDF值作为对应收费项目信息的特征值。上述技术方案中，所述为所述多个第一收费项目信息集合中的各个收费项目信息进行特征向量化，包括：将任意一个第一收费项目信息集合中的各个收费项目信息按照时间顺序排序；在经过排序的所述任意一个第一收费项目信息集合中，删除集合内重复的收费项目信息；将经过排序且删除重复收费项目信息的所述任意一个第一收费项目信息集合以句子的形式输入预先训练的BERT模型，所述BERT模型输出与所述任意一个第一收费项目信息集合相对应的第一费用特征子向量；以及，所述为所述多个第二收费项目信息集合中的各个收费项目信息进行特征向量化，包括：将任意一个第二收费项目信息集合中的各个收费项目信息按照时间顺序排序；在经过排序的所述任意一个第二收费项目信息集合中，删除集合内重复的收费项目信息；将经过排序且删除重复收费项目信息的所述任意一个第二收费项目信息集合以句子的形式输入预先训练的BERT模型，所述BERT模型输出与所述任意一个第二收费项目信息集合相对应的第二费用特征子向量。上述技术方案中，所述根据所述第一次住院行为的费用特征向量以及所述第二次住院行为的费用特征向量，判断所述第一次住院行为与第二次住院行为是否为疑似分解住院行为，包括：为所述第一次住院行为的费用特征向量中的任意一个第一费用特征子向量，按照所述收费项目的类别从所述第二次住院行为的费用特征向量中选取对应的第二费用特征子向量，计算所述任意一个第一费用特征子向量与所选取的对应第二费用特征子向量之间的相似度；根据计算得到的相似度，判断所述第一次住院行为与第二次住院行为是否为疑似分解住院行为。本专利技术第二方面实施例提供一种分解住院行为的识别装置，包括：信息获取模块，用于获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分解住院行为的识别方法，其特征在于，包括：/n获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息；其中，所述第一次住院行为与第二次住院行为是目标患者的两次时间相邻的住院行为，且所述第一次住院行为的发生时间在所述第二次住院行为的发生时间之前；所述信息包括费用信息；/n根据第一次住院行为的费用信息得到第一次住院行为的费用特征向量，根据第二次住院行为的费用信息得到第二次住院行为的费用特征向量；/n根据所述第一次住院行为的费用特征向量以及所述第二次住院行为的费用特征向量，判断所述第一次住院行为与第二次住院行为是否为疑似分解住院行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种分解住院行为的识别方法，其特征在于，包括：
获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息；其中，所述第一次住院行为与第二次住院行为是目标患者的两次时间相邻的住院行为，且所述第一次住院行为的发生时间在所述第二次住院行为的发生时间之前；所述信息包括费用信息；
根据第一次住院行为的费用信息得到第一次住院行为的费用特征向量，根据第二次住院行为的费用信息得到第二次住院行为的费用特征向量；
根据所述第一次住院行为的费用特征向量以及所述第二次住院行为的费用特征向量，判断所述第一次住院行为与第二次住院行为是否为疑似分解住院行为。


2.根据权利要求1所述的分解住院行为的识别方法，其特征在于，所述信息包括时间信息；
相应的，在获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息的步骤之后，方法还包括：
根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的时间信息，滤除不属于分解住院行为的所述第一次住院行为与第二次住院行为。


3.根据权利要求2所述的分解住院行为的识别方法，其特征在于，所述根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的时间信息，滤除不属于分解住院行为的所述第一次住院行为与第二次住院行为，包括：
计算所述第一次住院行为与所述第二次住院行为的时间间隔，当所述时间间隔大于或等于预设的时间间隔阈值时，所述第一次住院行为与所述第二次住院行为不属于分解住院行为，滤除所述第一次住院行为与所述第二次住院行为；
和/或，
根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的时间信息，判断所述第一次住院行为与所述第二次住院行为在时间上存在交叉现象，则所述第一次住院行为与所述第二次住院行为不属于分解住院行为，滤除所述第一次住院行为与所述第二次住院行为。


4.根据权利要求1所述的分解住院行为的识别方法，其特征在于，所述信息包括医疗机构信息；
相应的，在获取目标患者的第一次住院行为与第二次住院行为的信息的步骤之后，方法还包括：
根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的医疗机构信息，滤除不属于分解住院行为的所述第一次住院行为与第二次住院行为。


5.根据权利要求4所述的分解住院行为的识别方法，其特征在于，根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的医疗机构信息，滤除不属于分解住院行为的所述第一次住院行为与第二次住院行为，包括：
根据所述第一次住院行为与第二次住院行为的医疗机构信息，判断所述第一次住院行为与所述第二次住院行为发生在不同的医疗机构，则所述第一次住院行为与所述第二次住院行为不属于分解住院行为，滤除所述第一次住院行为与所述第二次住院行为。


6.根据权利要求1至5任一项所述的分解住院行为的识别方法，其特征在于，所述根据第一次住院行为的费用信息得到第一次住院行为的费用特征向量，根据第二次住院行为的费用信息得到第二次住院行为的费用特征向量，包括：
将所述第一次住院行为的费用信息中的所有收费项目信息按照收费项目的类别进行划分，得到经过分类的多个第一收费项目信息集合；
为所述多个第一收费项目信息集合中的各个收费项目信息进行特征向量化，得到与所述多个第一收费项目信息集合所对应的多个第一费用特征子向量，所述多个第一费用特征子向量组成所述第一次住院行为的费用特征向量；
以及，将所述第二次住院行为的费用信息中的所有收费项目信息按照收费项目的类别进行划分，得到经过分类的多个第二收费项目信息集合；
为所述多个第二收费项目信息集合中的各个收费项目信息进行特征向量化，得到与所述多个第二收费项目信息集合所对应的多个第二费用特征子向量，所述多个第二费用特...

【专利技术属性】
技术研发人员：董子坤，舒正，尹珊珊，朱波，田雅如，张骁雅，傅兆翔，艾馨，罗屿浪，王净，刘英杰，赵明，李璐璐，
申请(专利权)人：青岛国新健康产业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37