本发明专利技术提供一种基于知识图谱的项目审核方法及装置，涉及智能医疗审核技术领域，方法包括：从待审核的医疗费费用清单和病历材料中，提取待审核项目的第一名称和对应的第一诊断信息；判断在预先设置的依赖图谱名单中，是否存在与第一名称相匹配的第二名称；判定在依赖图谱名单中存在第二名称的情况下，基于第二名称和预先设置的知识图谱，判断第二名称与第一诊断信息之间是否属于适应症关系；其中，知识图谱用于表征项目名称与诊断信息之间是否属于适应症关系；在判定第二名称与第一诊断信息之间不属于适应症关系的情况下，输出表征待审核项目违规的审核违规信息。本发明专利技术利用知识图谱对待审核项目进行审核，提高了审核效率、准确率和召回率。准确率和召回率。准确率和召回率。
【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的项目审核方法及装置
[0001]本专利技术涉及智能医疗审核
，尤其涉及一种基于知识图谱的项目审核方法及装置。
技术介绍
[0002]对于医疗保险审核，通常需要从医疗文档中抽取诊断必要项目关系，如诊断必要药品、手术等，形成规则列表，进而结合规则列表和利用诊断和诊疗项目进行审核匹配，得出违规用药等违规情况。
[0003]目前，通常由人工进行医疗保险审核，审核的效率低，准确率和召回率受制于人工医学专家个人能力，审核结果难以标准化。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于知识图谱的项目审核方法及装置，用以解决现有技术中由人工进行医疗保险审核的效率、准确率和召回率低的问题。
[0005]本专利技术提供一种基于知识图谱的项目审核方法，包括：
[0006]从待审核的医疗费费用清单和病历材料中，提取待审核项目的第一名称和对应的第一诊断信息；
[0007]判断在预先设置的依赖图谱名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第二名称；
[0008]在判定在所述依赖图谱名单中存在所述第二名称的情况下，基于所述第二名称和预先设置的知识图谱，判断所述第二名称与所述第一诊断信息之间是否属于适应症关系；其中，所述知识图谱用于表征项目名称与诊断信息之间是否属于适应症关系；
[0009]在判定所述第二名称与所述第一诊断信息之间不属于适应症关系的情况下，输出审核违规信息，所述审核违规信息用于表征所述待审核项目违规。
[0010]根据本专利技术提供的一种基于知识图谱的项目审核方法，所述知识图谱是通过以下步骤构建：
[0011]解析预先设置的电子病历数据库中的电子病历，获取所述电子病历中的至少一个项目名称和对应的至少一个诊断信息；
[0012]对所述至少一个项目名称和对应的至少一个诊断信息进行标准化，得到对应的标准关系对；
[0013]提取所述标准关系对的第一特征，基于所述第一特征构建训练集；其中，所述第一特征包括：所述标准关系对的出现频次、出现频率、出现相对频次、出现相对频率、医院使用数量、医院使用率和平均单家医院使用率中的至少一项；
[0014]利用所述训练集训练预先设置的分类模块，得到训练后的分类模块输出的分类结果；其中，所述分类结果用于表征所述标准关系对所对应的候选名称与候选诊断信息之间属于适应症关系的第一概率；
[0015]在所述第一概率大于或等于预先设置的第一阈值的情况下，基于所述候选名称与所述候选诊断信息之间的适应症关系，构建所述知识图谱。
[0016]根据本专利技术提供的一种基于知识图谱的项目审核方法，所述分类模块包括至少两个不同种类的分类器；
[0017]所述利用所述训练集训练预先设置的分类模块，得到训练后的分类模块输出的分类结果，包括：
[0018]利用所述训练集分别训练各所述分类器，得到训练后的各所述分类器输出的候选结果；其中，所述候选结果用于表征所述标准关系对所对应的候选名称与候选诊断信息之间属于适应症关系的第二概率；
[0019]基于各所述候选结果，得到所述分类结果。
[0020]根据本专利技术提供的一种基于知识图谱的项目审核方法，所述基于各所述候选结果，得到所述分类结果，包括：
[0021]在第一候选结果的数目大于或等于第二阈值的情况下，确定所述分类结果表征的第一概率大于或等于所述第一阈值；
[0022]其中，所述第一候选结果表征的第二概率大于或等于所述第一阈值。
[0023]根据本专利技术提供的一种基于知识图谱的项目审核方法，所述分类模块包括：逻辑回归分类器、K近邻分类器、贝叶斯分类器和梯度提升决策树GBDT分类器。
[0024]根据本专利技术提供的一种基于知识图谱的项目审核方法，所述判断在预先设置的依赖图谱名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第二名称，包括：
[0025]通过对码的方式，将所述第一名称转换为标准化的第三名称；
[0026]判断在所述依赖图谱名单中，是否存在与所述第三名称相匹配的第二名称。
[0027]根据本专利技术提供的一种基于知识图谱的项目审核方法，在所述判断在预先设置的依赖图谱名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第二名称之前，所述方法还包括：
[0028]判断在预先设置的白名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第四名称；
[0029]在存在所述第四名称的情况下，输出表征所述待审核项目的审核通过信息；
[0030]在不存在所述第四名称的情况下，判断在预先设置的黑名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第五名称；
[0031]在存在所述第五名称的情况下，输出所述审核违规信息；
[0032]所述判断在预先设置的依赖图谱名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第二名称，包括：
[0033]在不存在所述第五名称的情况下，判断在所述依赖图谱名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第二名称。
[0034]本专利技术还提供一种基于知识图谱的项目审核装置，包括：
[0035]提取模块，用于从待审核的医疗费费用清单和病历材料中，提取待审核项目的第一名称和对应的第一诊断信息；
[0036]第一判断模块，用于判断在预先设置的依赖图谱名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第二名称；
[0037]第二判断模块，用于在判定在所述依赖图谱名单中存在所述第二名称的情况下，基于所述第二名称和预先设置的知识图谱，判断所述第二名称与所述第一诊断信息之间是
否属于适应症关系；其中，所述知识图谱用于表征项目名称与诊断信息之间是否属于适应症关系；
[0038]输出模块，用于在判定所述第二名称与所述第一诊断信息之间不属于适应症关系的情况下，输出审核违规信息，所述审核违规信息用于表征所述待审核项目违规。
[0039]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于知识图谱的项目审核方法。
[0040]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于知识图谱的项目审核方法。
[0041]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于知识图谱的项目审核方法。
[0042]本专利技术提供的基于知识图谱的项目审核方法及装置，从待审核的医疗费费用清单和病历材料中，提取待审核项目的第一名称和第一诊断信息，通过判定第一名称和第一诊断信息之间是否属于适应症关系，来对待审核项目进行审核。具体可以先判断在依赖图谱名单中是否存在与第一名称相匹配的第二名称，在存在第二名称的情况下，可以利用知识图谱，判断第二名称与第一诊断信息之间是否属于适应症关系，在判定第二名称与第一诊断信息之间不属于适应症关系的情况下，可以认为第一名称和第一诊断信息之间也不属于适应症关系，因此，可以认为该待审核项目是违规的，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的项目审核方法，其特征在于，包括：从待审核的医疗费费用清单和病历材料中，提取待审核项目的第一名称和对应的第一诊断信息；判断在预先设置的依赖图谱名单中，是否存在与所述第一名称相匹配的第二名称；在判定在所述依赖图谱名单中存在所述第二名称的情况下，基于所述第二名称和预先设置的知识图谱，判断所述第二名称与所述第一诊断信息之间是否属于适应症关系；其中，所述知识图谱用于表征项目名称与诊断信息之间是否属于适应症关系；在判定所述第二名称与所述第一诊断信息之间不属于适应症关系的情况下，输出审核违规信息，所述审核违规信息用于表征所述待审核项目违规。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的项目审核方法，其特征在于，所述知识图谱是通过以下步骤构建：解析预先设置的电子病历数据库中的电子病历，获取所述电子病历中的至少一个项目名称和对应的至少一个诊断信息；对所述至少一个项目名称和对应的至少一个诊断信息进行标准化，得到对应的标准关系对；提取所述标准关系对的第一特征，基于所述第一特征构建训练集；其中，所述第一特征包括：所述标准关系对的出现频次、出现频率、出现相对频次、出现相对频率、医院使用数量、医院使用率和平均单家医院使用率中的至少一项；利用所述训练集训练预先设置的分类模块，得到训练后的分类模块输出的分类结果；其中，所述分类结果用于表征所述标准关系对所对应的候选名称与候选诊断信息之间属于适应症关系的第一概率；在所述第一概率大于或等于预先设置的第一阈值的情况下，基于所述候选名称与所述候选诊断信息之间的适应症关系，构建所述知识图谱。3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的项目审核方法，其特征在于，所述分类模块包括至少两个不同种类的分类器；所述利用所述训练集训练预先设置的分类模块，得到训练后的分类模块输出的分类结果，包括：利用所述训练集分别训练各所述分类器，得到训练后的各所述分类器输出的候选结果；其中，所述候选结果用于表征所述标准关系对所对应的候选名称与候选诊断信息之间属于适应症关系的第二概率；基于各所述候选结果，得到所述分类结果。4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的项目审核方法，其特征在于，所述基于各所述候选结果，得到所述分类结果，包括：在第一候选结果的数目大于或等于第二阈值的情况下，确定所述分类结果表征的第一概率大于或等于所述第一阈值；其中，所述第一候选结果表征的第二概率大于或等于所述第一阈值。5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖潇，金善勇，
申请(专利权)人：中国人民财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。