一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统，包括以下子系统：数据ETL子系统、数据存储子系统、医技数据库子系统、医技规则知识库子系统、智能审核引擎子系统、实时数据审核与提醒子系统、诊后审核结果查询子系统、人工审核与反馈子系统、诊后扣款结果公示子系统、审计子系统、数据可视化子系统。本发明专利技术的核心是医技数据库子系统、医技规则知识库子系统、智能审核引擎子系统，智能审核引擎子系统通过调取真实医技数据与医技规则知识库，可对HIS系统的处方明细、医保结算数据、DRGs与DIP分组明细进行合理性审核，判定医保基金支出的合理性和必要性，为医保基金监管提供新的方法与思路。提供新的方法与思路。提供新的方法与思路。

【技术实现步骤摘要】
一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统


[0001]本专利技术涉及医保基金监管领域，尤其涉及到一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统。

技术介绍

[0002]据2019年医疗保障事业发展统计快报显示，截至2019年底，全口径基本医疗保险参保人数135436万人，参保覆盖面稳定在95％以上，且2019年，医保基金支出增速为13.28％，医保基金收入增速为10.64％。巨大的参保人数，以及医保基金支出增速高于医保基金收入增速，虽然目前医保基金收入可以覆盖支出，但远期存在赤字风险。
[0003]除上述背景外，2018年全国基本医疗保障事业发展统计公报显示，2018年职工医保参保人员医疗总费用12140亿元，住院6303亿元，住院占比52.0％，住院费用中，检查治疗费3252 亿元，占住院费用的51.6％，且检查治疗费占比较上年提高3.0个百分点。检查治疗费占2018 年医疗总费用的26.8％，检查治疗费占比较高，且较2017年呈升高趋势。
[0004]有数据显示(孙刚，魏梦迪.影像学重复医疗检查现状及对策分析[J].中国公共卫生， 2018，34(3)：336
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338.)，2017年1
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3月，通过问卷调查，综合医改试点三批城市共11个省份及其他地区15个省份，220例患者做过影像学医疗检查，影像学重复医疗检查发生率为 41.82％，仅有15.22％的影像学重复医疗检查影响对患者疾病的最终诊断。另有数据显示 (倪杭建，何必仕，徐哲，沈伟富，何炜.区域医疗影像重复检查分析及关联挖掘[J].中国医疗设备，2016，31(10)：154
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158)，2013年9月
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2014年8月近一年内，患者从医院B转到医院A的医学影像重复检查率平均为36.0％。上述数据显示，在现实诊疗活动中，重复检查、无效检查等不合理检查占比较高，造成了医保基金的浪费。且国内医保基金监管系统多在诊后分析医保结算数据，未引入临床客观医技数据，不能有效的判断医技的合理性，导致审核结果存在失真，造成监管与真实临床诊疗的脱节，不利于判断医保基金支出的合理性和必要性。同时，诊后审核时医保审核人员需再次确认结果并对医疗机构的反馈进行确认，增加了大量工作。

技术实现思路

[0005]为了克服上述现有技术中的缺陷，本专利技术提供了一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统，通过真实医技数据，结合人工智能与医技规则知识库，审核医保基金支出的合理性和必要性，解决了传统医保审核系统只能分析医保结算数据的限制，更精准的发现重复检查、无效检查等不合理检查，使审核结果更客观正确，有利于医保基金精细化管理的实现。
[0006]技术方案
[0007]一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统，包括医技数据库子系统、医技规则知识库子系统、智能审核引擎子系统、其他子系统，所述智能审核引擎子系统用于从所述医技数据库子系统与所述医技规则知识库子系统中调取医技数据与医技规则知识
通过所述医技数据的比对，确认检查是否为重复检查，通过所述医技规则知识库中的知识，判断检查是否为非必要检查，通过与所述其他子系统的联用，实现审核数据准备、审核请求发起与执行、审核结果操作、查询与展示的功能，通过所述审核结果，判断检查是否为无效检查，通过对所述是否为重复检查、所述是否为非必要检查、所述是否为无效检查的判断结果进行综合判定，最终判断检查是否允许报销，从而实现逐步减少所述重复检查、所述非必要检查、所述无效检查的功能。
[0008]进一步的，所述其他子系统包括数据ETL子系统、数据存储子系统、实时数据审核与提醒子系统、诊后审核结果查询子系统、人工审核与反馈子系统、诊后扣款结果公示子系统、审计子系统、数据可视化子系统；
[0009]所述数据ETL子系统通过对处方明细数据与原始医保结算数据的ETL，ETL包括抽取操作、清洗和转换操作、加载操作，将所述处方明细数据与原始医保结算数据处理为规范的、能够用于与医技数据库、医技规则知识库进行比对的待审核数据，
[0010]所述数据存储子系统用以存储ETL后的规范化的待审核医保结算数据与审核后的结果数据；
[0011]所述实时数据审核与提醒子系统通过所述智能审核引擎子系统，对诊前人证合一情况、诊间实时生成的处方明细进行审核并提醒不符合所述医技规则知识库设定的就诊人与处方明细。
[0012]所述诊后审核结果查询子系统用于对所述智能审核引擎子系统输出的结果进行查询；
[0013]所述人工审核与反馈子系统用于对所述智能审核引擎子系统输出的结果进行人工确认与反馈操作；
[0014]所述诊后扣款结果公示子系统用于对扣款结果进行公示；
[0015]所述审计子系统用于对一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统进行的所有操作以及处理数据时发生的数据状态改变进行全量记录，用于日后的审计工作；
[0016]所述数据可视化子系统用于对所述智能审核引擎子系统输出的结果进行多维度的数据可视化展示。
[0017]进一步的，所述医技数据库子系统中用以存储规范化的参保人与就诊人的既往真实临床医技数据，所述医技数据包括放射影像与诊断数据、超声影像与诊断数据、检验数据、病理影像与诊断数据，所述医技数据的存储方式包括分布式关系型方式、非关系型数据库方式、分布式文件系统方式，所述医技数据的存储数据类型包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据；
[0018]所述医技数据库子系统包括以下分布式存储技术：
[0019](1)DHDFS；
[0020](2)Hive；
[0021](3)Hbase；
[0022](4)ElasticSearch；
[0023](5)Cassandra。
[0024]进一步的，所述医技规则知识库子系统是基于真实医技数据通过大数据技术、人工智能技术并结合医学教材、临床指南、医学论文与期刊、DRGs与DIP分组形成的知识库，所
述医技规则知识库子系统的存储数据类型包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，所述医技规则知识库子系统的存储方式包括分布式关系型方式、非关系型数据库方式、分布式文件系统方式；
[0025]所述医技规则知识库包括以下技术：
[0026](1)关系型数据库；
[0027](2)HDFS；
[0028](3)Hive；
[0029](4)HBase；
[0030](5)ElasticSearch；
[0031](6)PMML文件；
[0032](7)其它规则和知识存储格式。
[0033]进一步的，所述智能审核引擎子系统包括调度规则、人工智能算法模型、DRGs与DIP分组编码器，所述智能审核引擎子系统通过规则审核请求，对请求进行调度分配，结合内置人工智能算法，调取所述医技数据库与所述医技规则知识库中的数据，对待审核数据进行审核，审核结束后，智能审核引擎本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统，其特征在于包括医技数据库子系统、医技规则知识库子系统、智能审核引擎子系统、其他子系统，所述智能审核引擎子系统能够从所述医技数据库子系统与所述医技规则知识库子系统中调取医技数据与医技规则知识，通过所述医技数据的比对，确认检查是否为重复检查，通过所述医技规则知识库中的知识，判断检查是否为非必要检查，通过与所述其他子系统的联用，实现审核数据准备、审核请求发起与执行、审核结果操作、查询与展示的功能，通过所述审核结果，判断检查是否为无效检查，通过对所述是否为重复检查、所述是否为非必要检查、所述是否为无效检查的判断结果进行综合判定，最终判断检查是否允许报销，从而实现逐步减少所述重复检查、所述非必要检查、所述无效检查的功能。2.根据权利要求1所述的一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统，其特征在于：所述其他子系统包括数据ETL子系统、数据存储子系统、实时数据审核与提醒子系统、诊后审核结果查询子系统、人工审核与反馈子系统、诊后扣款结果公示子系统、审计子系统、数据可视化子系统；所述数据ETL子系统通过对处方明细数据与原始医保结算数据的ETL，ETL包括抽取操作、清洗和转换操作、加载操作，将所述处方明细数据与原始医保结算数据处理为规范的、能够用于与医技数据库、医技规则知识库进行比对的待审核数据；所述数据存储子系统用以存储ETL后的规范化的待审核医保结算数据与审核后的结果数据；所述实时数据审核与提醒子系统通过所述智能审核引擎子系统，对诊前人证合一情况、诊间实时生成的处方明细进行审核并提醒不符合所述医技规则知识库设定的就诊人与处方明细；所述诊后审核结果查询子系统用于对所述智能审核引擎子系统输出的结果进行查询；所述人工审核与反馈子系统用于对所述智能审核引擎子系统输出的结果进行人工确认与反馈操作；所述诊后扣款结果公示子系统用于对扣款结果进行公示；所述审计子系统用于对一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统进行的所有操作以及处理数据时发生的数据状态改变进行全量记录，用于日后的审计工作；所述数据可视化子系统用于对所述智能审核引擎子系统输出的结果进行多维度的数据可视化展示。3.根据权利要求1所述的一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统，其特征在于所述医技数据库子系统中用以存储规范化的参保人与就诊人的既往真实临床医技数据，所述医技数据包括放射影像与诊断数据、超声影像与诊断数据、检验数据、病理影像与诊断数据，所述医技数据的存储方式包括分布式关系型方式、非关系型数据库方式、分布式文件系统方式，所述医技数据的存储数据类型包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据；所述医技数据库子系统包括以下分布式存储技术：(1)DHDFS；(2)Hive；(3)Hbase；
(4)ElasticSearch；(5)Cassandra。4.根据权利要求1所述的一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统，其特征在于：所述医技规则知识库子系统是基于真实医技数据通过大数据技术、人工智能技术并结合医学教材、临床指南、医学论文与期刊、DRGs与DIP分组形成的知识库，所述医技规则知识库子系统的存储数据类型包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，所述医技规则知识库子系统的存储方式包括分布式关系型方式、非关系型数据库方式、分布式文件系统方式；所述医技规则知识库包括以下技术：(1)关系型数据库；(2)HDFS；(3)Hive；(4)HBase；(5)ElasticSearch；(6)PMML文件。5.根据权利要求1所述的一种基于医技数据与医技知识库的智能医保控费系统，其特征在于：所述智能审核引擎子系统包括调度规则、人工智能算法模型、DRGs与DIP分组编码器，所述智能审核引擎子系统通过规则审核请求，对请求进行调度分配，结合内置人工智能算法，调取所述医技数据库与所述医技规则知识库中的数据，对待审核数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴雪挺，
申请(专利权)人：杭州联众医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：