【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及公疗报销领域，特别是涉及一种基于神经网络的公疗报销方法。
技术介绍
1、一方面，由于公疗报销政策繁多、公疗人员种类复杂、公疗报销项目也错综复杂，导致互联网中公疗数据相当庞大，如何精准定位符合当前报销人员实际的公疗政策，以确定对应公疗项目及报销比例单靠人工，既占用较多人力物力，也需消耗大量时间，处理速度很慢，不便于公疗人员进行申报和报销；另一方面，由于公疗报销的依据也种类繁多，不仅有各级单位的发票、票据，还可能有一些签单、手写清单等，人工统计识别也会占用大量时间；所以当前人工核算的方式，费时费力，无法高效完成。更重要的是，人工方式，容易出错，导致出现浪费甚至恶意侵占国家财政资金的现象。
2、因此，如何提供一种自动的公疗报销方法，以提高效率和准确性，是该领域亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于神经网络的公疗报销方法，包括：
2、获取待报人的基本信息和待报图像数据；
3、根据待报人的基本信息，抓取互联网数据，确定与待报人相关的当前公疗政策；
4、基于神经网络方法，构建并训练以公疗政策、待报项目为输入，各待报项目的报销比例为输出的核算规则模型；和以图像数据为输入，待报项目为输出的明细识别模型；
5、将待报图像数据输入明细识别模型，得到待报人的当前待报项目；将当前医疗政策和当前待报项目，输入核算规则模型，确定与待报人相关的当前待报项目的报销比例；
6、根据各当前
7、进一步地，根据待报人的基本信息，抓取互联网数据，确定与待报人相关的当前公疗政策的步骤，包括：
8、根据待报人的基础信息，创建待查任务；待查任务，包括任务基本信息、任务模板、任务抓取规则和任务清洗规则的任意一个或多个；
9、根据待查任务，抓取清洗互联网数据，确定当前公疗政策。具体的，可选但不仅限于以政策集合为反馈，作为抓取结果。
10、进一步地，任务基本信息，包括：任务编号、任务名称、是否启用、任务备注说明的任意一个或多个；
11、任务模板，包括：模板id、模板名称、开始时间、结束时间、结束类型、执行间隔、ioc方法名是否启用的任意一个或多个；
12、任务抓取规则，包括：规则编号、规则名称、规则字符、规则类型、列表页开始值、列表页结束值、规则路径、解析类型、xpath定位字符串的任意一个或多个；
13、任务清洗规则，包括：清洗规则序号、清洗规则名称、数据匹配前缀字符、数据匹配后缀字符、清洗后的数据字段名称、清洗后的数据字段键名、清洗后的数据字段类型、是否启用同义词、关联同义词库的任意一个或多个。
14、进一步地，核算规则模型，采用矩阵分解的协同过滤算法时，以p矩阵表示公疗政策与报销规则的矩阵；q矩阵表示即隐含特征与报销规则的矩阵；r矩阵表示公疗政策与报销比例矩阵；利用矩阵分解技术，将历年公疗政策的报销规则矩阵分解为p和q矩阵，然后利用p*q还原出当前公疗政策下各待报项目的报销比例矩阵。
15、进一步地，明细识别模型，采用卷积神经网络识别待报图像数据的图像，以识别数字；采用循环神经网络识别待报图像数据的序列数据，以识别文字；采用长短时记忆网络对未识别信息进行补充。
16、进一步地，根据报销清单，人工审核，出现误报或错报事件时，反馈更新核算规则模型和明细识别模型。
17、进一步地，根据报销清单，统计对应待报人的误报或错报次数，超过设定阈值，则拉入黑名单。
18、进一步地，将报销清单，推送至待报人所属报销单位的财务系统，完成发放。
19、另一方面，本专利技术还提供一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行上述任意的公疗报销方法。
20、另一方面，本专利技术还提供一种终端设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可被处理器执行的程序代码；所述程序代码用于执行上述任意的公疗报销方法。
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1.一种基于神经网络的公疗报销方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的公疗报销方法，其特征在于，根据待报人的基本信息，抓取互联网数据，确定与待报人相关的当前公疗政策的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的公疗报销方法，其特征在于，任务基本信息，包括：任务编号、任务名称、是否启用、任务备注说明的任意一个或多个；
4.根据权利要求1所述的公疗报销方法，其特征在于，核算规则模型，采用矩阵分解的协同过滤算法时，以P矩阵表示公疗政策与报销规则的矩阵；Q矩阵表示即隐含特征与报销规则的矩阵；R矩阵表示公疗政策与报销比例矩阵；利用矩阵分解技术，将历年公疗政策的报销规则矩阵分解为P和Q矩阵，然后利用P*Q还原出当前公疗政策下各待报项目的报销比例矩阵。
5.根据权利要求1所述的公疗报销方法，其特征在于，明细识别模型，采用卷积神经网络识别待报图像数据的图像，以识别数字；采用循环神经网络识别待报图像数据的序列数据，以识别文字；采用长短时记忆网络对未识别信息进行补充。
6.根据权利要求1所述的公疗报销方法，其特征在于，根据报销清单，人工
7.根据权利要求6所述的公疗报销方法，其特征在于，根据报销清单，统计对应待报人的误报或错报次数，超过设定阈值，则拉入黑名单。
8.根据权利要求1-7任意一项所述的公疗报销方法，其特征在于，将报销清单，推送至待报人所属报销单位的财务系统，完成发放。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行权利要求1-8任意一项所述的公疗报销方法。
10.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可被处理器执行的程序代码；所述程序代码用于执行1-8任意一项所述的公疗报销方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的公疗报销方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的公疗报销方法，其特征在于，根据待报人的基本信息，抓取互联网数据，确定与待报人相关的当前公疗政策的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的公疗报销方法，其特征在于，任务基本信息，包括：任务编号、任务名称、是否启用、任务备注说明的任意一个或多个；
4.根据权利要求1所述的公疗报销方法，其特征在于，核算规则模型，采用矩阵分解的协同过滤算法时，以p矩阵表示公疗政策与报销规则的矩阵；q矩阵表示即隐含特征与报销规则的矩阵；r矩阵表示公疗政策与报销比例矩阵；利用矩阵分解技术，将历年公疗政策的报销规则矩阵分解为p和q矩阵，然后利用p*q还原出当前公疗政策下各待报项目的报销比例矩阵。
5.根据权利要求1所述的公疗报销方法，其特征在于，明细识别模型，采用卷积神经网络识别待报图像数据的图像，以识别数字；采...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍玉虎，
申请(专利权)人：北京倚行软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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