医疗规则补全方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种医疗规则补全方法及装置，应用于知识推理领域，其中方法包括：基于临床路径文本，构建医疗规则知识图谱；基于预设医疗关系类型，对所述医疗规则知识图谱中各实体之间的潜在关系进行预测，得到多个规则预测结果；基于各规则预测结果的有效性评判结果，对所述医疗规则知识图谱进行补全；其中，所述预设医疗关系类型包括诊疗项目之间的时序关系、诊疗项目之间的互斥关系和药品配伍禁忌关系中的至少一种。本发明专利技术提供的方法及装置，实现了对医疗规则进行自动化地补全和动态更新，提高了医保审核的准确性以及效率，提高了临床路径文本的利用率。径文本的利用率。径文本的利用率。

【技术实现步骤摘要】
医疗规则补全方法及装置


[0001]本专利技术涉及知识推理
，尤其涉及一种医疗规则补全方法及装置。

技术介绍

[0002]随着医疗科技的发展，医保参保人员对于健康的需求日益增长。医疗费用的不断增加，使得医保基金支出的压力也随之不断增大。在医保报销的过程中，存在欺诈、滥用和浪费等现象，需要通过医保审核来保证医保基金的使用效率。
[0003]医保审核技术是基于规则库实现的。现有的规则库中的规则都是通过人工识别和添加的，使得医保审核的准确率差、实时性差，并且存在规则漏洞。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种医疗规则补全方法及装置，用于解决现有技术中医疗规则是通过人工识别和添加的，医保审核的准确率差、实时性差的技术问题。
[0005]本专利技术提供一种医疗规则补全方法，包括：
[0006]基于临床路径文本，构建医疗规则知识图谱；
[0007]基于预设医疗关系类型，对所述医疗规则知识图谱中各实体之间的潜在关系进行预测，得到多个规则预测结果；
[0008]基于各规则预测结果的有效性评判本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗规则补全方法，其特征在于，包括：基于临床路径文本，构建医疗规则知识图谱；基于预设医疗关系类型，对所述医疗规则知识图谱中各实体之间的潜在关系进行预测，得到多个规则预测结果；基于各规则预测结果的有效性评判结果，对所述医疗规则知识图谱进行补全；其中，所述预设医疗关系类型包括诊疗项目之间的时序关系、诊疗项目之间的互斥关系和药品配伍禁忌关系中的至少一种。2.根据权利要求1所述的医疗规则补全方法，其特征在于，所述基于预设医疗关系类型，对所述医疗规则知识图谱中各实体之间的潜在关系进行预测，得到多个规则预测结果，包括：基于所述预设医疗关系类型，确定所述医疗规则知识图谱中的待预测实体；将所述待预测实体和所述医疗规则知识图谱输入至规则预测模型，得到所述规则预测模型输出的规则预测结果；其中，所述规则预测模型是基于正样本和负样本训练得到的；所述正样本是基于所述医疗规则知识图谱中的三元组确定的；所述负样本是对所述正样本中的实体或者关系进行随机替换后确定的。3.根据权利要求2所述的医疗规则补全方法，其特征在于，所述规则预测模型的初始模型为TransD模型或者图神经网络模型。4.根据权利要求1所述的医疗规则补全方法，其特征在于，所述基于预设医疗关系类型，对所述医疗规则知识图谱中各实体之间的潜在关系进行预测，得到多个规则预测结果，包括：基于所述预设医疗关系类型，确定所述医疗规则知识图谱中的待预测实体，以及包含所述待预测实体的三元组；基于规则挖掘算法，对所有包含所述待预测实体的三元组进行规则挖掘，得到多个规则预测结果。5.根据权利要求4所述的医疗规则补全方法，其特征在于，所述规则挖掘算法包括PRA算法、AMIE算法、HiRi算法中的至少一种。6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡文蕙，刘英杰，张文默，舒正，刘学洋，
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：