数据处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及医保结算领域。具体实现方案为：获取原始病历数据；对原始病历数据进行预处理，得到预处理结果；对预处理结果进行特征抽取处理，得到诊断特征信息和手术操作特征信息，其中，诊断特征信息用于确定治疗对象的疾病分类，手术操作特征信息用于确定手术操作编码和/或手术操作类型属性与等级；基于诊断特征信息和手术操作特征信息生成目标目录，其中，目标目录为按病种分值付费目录。按病种分值付费目录。按病种分值付费目录。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，进一步涉及医保结算领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着我国经济的高速增长，医疗保障事业也飞速发展，医疗保险的覆盖程度、参保人员的规模、相关医保机构的数量以及医保报销的金额也与日俱增。医保支付方式是基本医疗保险制度的核心内容之一，其对费用控制、资源配置、规范和引导医疗行为等具有强导向作用，更是医保制度稳健运行的关键。相关技术中通常采用按项目付费、总额预付、按人头付费以及按病种定额付费等方式进行医保基金的支付，然而以上支付方式的操作过程大多较为繁琐并且仅能实现医保基金支付的基本功能，无法因地制宜地实现对于医保基金的智能监管，从而影响对于医疗资源的合理使用。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中进行医保基金支付时的操作过程繁琐、无法合理分配医疗资源的技术问题。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取原始病历数据；对原始病历数据进行预处理，得到预处理结果；对预处理结果进行特征抽取处理，得到诊断特征信息和手术操作特征信息，其中，诊断特征信息用于确定治疗对象的疾病分类，手术操作特征信息用于确定手术操作编码和/或手术操作类型属性与等级；基于诊断特征信息和手术操作特征信息生成目标目录，其中，目标目录为按病种分值付费目录。
[0005]根据本公开的又一方面，提供了一种数据处理装置，包括：获取模块，用于获取原始病历数据；第一处理模块，用于对原始病历数据进行预处理，得到预处理结果；第二处理模块，用于对预处理结果进行特征抽取处理，得到诊断特征信息和手术操作特征信息，其中，诊断特征信息用于确定治疗对象的疾病分类，手术操作特征信息用于确定手术操作编码和/或手术操作类型属性与等级；生成模块，用于基于诊断特征信息和手术操作特征信息生成目标目录，其中，目标目录为按病种分值付费目录。
[0006]根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开提出的数据处理方法。
[0007]根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开提出的数据处理方法。
[0008]根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行本公开提出的数据处理方法。
[0009]在本公开中，通过获取原始病历数据，进而对原始病历数据进行预处理，得到预处理结果，随后对预处理结果进行特征抽取处理，得到用于确定治疗对象的疾病分类的诊断
特征信息，以及用于确定手术操作编码和/或手术操作类型属性与等级的手术操作特征信息，最后基于诊断特征信息和手术操作特征信息生成按病种分值付费目录，达到了基于原始病历数据生成高效、准确地对应的病种分值付费目录的目的，实现了提高支付医保基金的操作效率、公正合理地分配医疗资源的效果，从而解决了相关技术中进行医保基金支付时的操作过程繁琐、无法合理分配医疗资源的技术问题。
[0010]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0011]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0012]图1是根据本公开实施例的一种用于实现数据处理方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
[0013]图2是根据本公开实施例的一种数据处理方法流程图；
[0014]图3是根据本公开实施例的一种门控循环神经网络模型的结构示意图；
[0015]图4是根据本公开实施例的一种手术操作标签预测的过程示意图；
[0016]图5是根据本公开实施例的一种综合病种目录聚类的流程示意图；
[0017]图6是根据本公开实施例的一种数据处理方法的示意图；
[0018]图7是根据本公开实施例的又一种数据处理方法的示意图；
[0019]图8是根据本公开实施例的一种数据处理装置的结构框图。
具体实施方式
[0020]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0021]需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022]我国的医疗保险基金是通过社会参保人员及其工作单位缴纳的参保费用和各级政府的财政补助的积累而形成的基金，是维持全社会医疗保障所不可缺少的重要组成部分，实际情况下，它是由医疗保险经办管理部门进行统一管理，并根据制定的相关规章制度进行参保人员医疗费用的支付。医疗保险基金关乎每一位社会参保人员的根本利益，也关系着社会的稳定发展。
[0023]随着我国经济的高速增长，医疗保障事业也飞速发展，医疗保险的覆盖程度，参保人员的规模，相关医保机构的数量，医保报销的金额也与日俱增。据可靠数据显示，截止
2022年6月底，全国范围内的职工基本医疗保险3.57亿人，城乡居民基本医疗保险9.81亿人；生育保险参保人数为2.41亿人。基本医疗保险(含生育保险)基金收入15200.51亿元，基本医疗保险(含生育保险)基金支出11030.88亿元。医保基金始终坚持“以收定支、收支平衡、略有结余”的原则，保障基金安全可持续。
[0024]医保支付方式是基本医疗保险制度的核心内容之一，对费用控制、资源配置、规范和引导医疗行为等具有强导向作用，更是医保制度稳健运行的关键。因此如何因地制宜实现医保机制和管理创新，对不同级别医院或者收治不同病种支付较为合理的医保费用，从而达到对医保基金的智能监管，是具有十分重大的意义。
[0025]现阶段相关技术中的医保基金支付方式主要有如下几种形式：
[0026](1)按项目付费：按项目付费是对医疗服务过程中所设计的每一项服务项目制定价格。参保人员在享受医疗服务时逐一对服务项目进行计费或者付费，然后由医本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：获取原始病历数据；对所述原始病历数据进行预处理，得到预处理结果；对所述预处理结果进行特征抽取处理，得到诊断特征信息和手术操作特征信息，其中，所述诊断特征信息用于确定治疗对象的疾病分类，所述手术操作特征信息用于确定手术操作编码和/或手术操作类型属性与等级；基于所述诊断特征信息和所述手术操作特征信息生成目标目录，其中，所述目标目录为按病种分值付费目录。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，所述对所述原始病历数据进行预处理，得到预处理结果包括：对所述原始病历数据进行抽取与映射处理，得到病历首页数据；对所述病历首页数据进行预处理，得到所述预处理结果。3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其中，所述数据处理方法还包括：采用预设数据结构存储所述病历首页数据，其中，所述预设数据结构包括：多个信息段，所述多个信息段至少包括：治疗对象信息段、住院诊疗信息段，所述治疗对象信息段包括：所述治疗对象的人身属性内容、所述住院诊疗信息段包括：疾病诊断内容、手术操作内容、住院时长取值、医疗支付方式取值、离院方式取值。4.根据权利要求2所述的数据处理方法，其中，所述对所述病历首页数据进行预处理，得到所述预处理结果包括：对所述病历首页数据的编码格式进行调整，得到调整结果；采用数据质控方式对所述调整结果进行清洗，得到所述预处理结果，其中，所述数据质控方式用于确定所述调整结果中的核心要素字段是否为空、所述调整结果是否处于指定的编码库范围以及所述调整结果是否满足手术与诊断需求。5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，所述对所述预处理结果进行特征抽取处理，得到手术操作特征信息包括：对所述预处理结果中的手术操作实体词进行语义理解，得到语义特征；基于所述语义特征进行手术操作标签预测，得到所述手术操作特征信息，其中，所述手术操作特征信息包括：手术类型与手术等级。6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其中，所述基于所述语义特征进行手术操作标签预测，得到所述手术操作特征信息包括以下方式之一：采用预设标注方式对所述语义特征进行手术操作标签预测，得到所述手术操作特征信息；采用关键词映射方式对所述语义特征进行手术操作标签预测，得到所述手术操作特征信息；采用文本相似度映射方式对所述语义特征进行手术操作标签预测，得到所述手术操作特征信息；采用隐式向量匹配标签传递方式对所述语义特征进行手术操作标签预测，得到所述手术操作特征信息；采用门控循环神经网络模型对所述语义特征进行手术操作标签预测，得到所述手术操
作特征信息。7.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，所述基于所述诊断特征信息和所述手术操作特征信息生成目标目录包括：对所述诊断特征信息和所述手术操作特征信息进行分组处理，得到多个数据集；对所述多个数据集进行并行映射处理，得到所述多个数据集对应的多个病种类别；对所述多个病种类别进行聚类处理，得到所述目标目录。8.根据权利要求7所述的数据处理方法，其中，所述对所述多个病种类别进行聚类处理，得到所述目标目录包括：采用所述诊断特征信息和/或所述手术操作特征信息对所述多个病种类别进行聚类处理，得到聚类结果；按照病种例数由高到低的顺序对所述聚类结果进行排序处理，得到排序结果，其中，所述排序结果包括：第一比例的第一病种和第二比例的第二病种，所述第一病种为核心病种，所述第二病种为综合病种；基于所述第一病种和所述第二病种确定所述目标目录。9.根据权利要求8所述的数据处理方法，其中，所述基于所述第一病种和所述第二病种确定所述目标目录包括：采用预设核心病种目录确定所述第一病种对应的第一病种类型，以及采用所述诊断特征信息和/或所述手术操作特征信息对所述第二病种进行聚类处理，得到所述第二病种对应的第二病种类型；基于第三病种的病种分值计算得到所述第一病种对应的病种分值与所述第二病种对应的病种分值，其中，所述第三病种为预设基准病种；通过所述第一病种类型、所述第二病种类型、所述第一病种对应的病种分值以及所述第二病种对应的病种分值确定所述目标目录。10.根据权利要求9所述的数据处理方法，其中，所述采用预设核心病种目录确定所述第一病种对应的第一病种类型包括：将所述第一病种与所述预设核心病种目录进行匹配，得到匹配结果；基于所述匹配结果确定所述第一病种类型。11.根据权利要求9所述的数据处理方法，其中，所述采用所述诊断特征信息和/或所述手术操作特征信息对所述第二病种进行聚类处理，得到所述第二病种对应的第二病种类型包括：采用所述诊断特征信息对所述第二病种进行聚类处理，得到第一聚类组；采用所述诊断特征信息和所述手术操作特征信息对所述第二病种进行聚类处理，得到多个第二聚类组；基于所述第一聚类组和所述多个第二聚类组确定所述第二病种类型。12.根据权利要求9所述的数据处理方法，其中，所述基于第三病种的病种分值计算得到所述第一病种对应的病种分值与所述第二病种对应的病种分值包括：获取第一费用、第二费用和第三费用，其中，所述第一费用为所述第一病种在预设区域范围内全部医疗机构的每个病例平均费用，所述第二费用为所述第二病种在所述预设区域范围内全部医疗机构的每个病例平均费用，所述第三费用为所述第三病种在所述预设区域
范围内全部医疗机构的每个病例平均费用；利用所述第一费用与所述第三费用之间的费用比例关系和所述第三病种的病种分值计算得到所述第一病种对应的病种分值，以及利用所述第二费用与所述第三费用之间的费用比例关系和所述第三病种的病种分值计算得到所述第二病种对应的病种分值。13.根据权利要求2所述的数据处理方法，其中，所述数据处理方法还包括：基于所述目标目录对所述病历首页数据执行分组操作，确定所述病历首页数据对应的目标治疗费用。14.一种数据处理装置，包括：获取模块，用于获取原始病历数据；第一处理模块，用于对所述原始病历数据进行预处理，得到预处理结果；第二处理模块，用于对所述预处理结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：张正东，梅祥，陈俊，代小亚，黄海峰，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：