医疗信息分析方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种医疗信息分析方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着信息技术的发展及商业保险的普及，利用信息技术进行数据分析以解决医疗领域的问题已经成为了热点，比如，在医疗领域中，通过信息技术对医院进行医疗信息分析，从而选取合适的保险合作对象。但是，现有的医疗信息分析方法仅与医院系统连接，并通过系统交互的方式获取医院系统中某个用户的结算账单，进而获取结算账单中的医疗信息，这种分析方法单一片面从而导致医疗信息分析的准确性较低。


技术实现要素：

3.本发明提供一种医疗信息分析方法、装置、设备及存储介质，其主要目的是提高医疗信息分析的准确性。
4.为实现上述目的，本发明提供了一种医疗信息分析方法，包括：
5.获取历史理赔案件及多个待分析医院，从所述历史理赔案件中提取多个所述待分析医院的医疗信息集；
6.识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数；
7.利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数；
8.根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数；
9.获取多个所述待分析医院的实际医疗信息均值，根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
10.可选地，所述根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，包括：
11.获取所述分组疾病在多个所述待分析医院的疾病病例数及每个所述待分析医院的所有病例数；
12.将所述疾病难度系数、所述疾病病例数及所述所有病例数进行计算，得到多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数。
13.可选地，所述计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，包括：
14.获取所述分组疾病中每种疾病的疾病信息均值及每种疾病在所述历史理赔案件的案件医疗信息均值；
15.计算所述疾病信息均值及所述医院医疗信息均值的比值，得到每种疾病的疾病难度系数。
16.可选地，所述利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，包括：
17.利用所述分组器识别所述医疗信息集中各个病例的诊断信息及治疗方式，根据所述诊断信息将所述病例划分至对应的疾病类别；
18.根据所述疾病类别及所述治疗方式将所述病例划分为包含手术疾病及非手术疾病的分组疾病。
19.可选地，所述根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息，包括：
20.将所述实际医疗信息均值与所述医院疾病难度系数进行计算，得到每个所述待分析医院在不同疾病难度下的初始矫正医疗信息均值；
21.获取不同级别医院的医院医疗信息均值，并将所述医院医疗信息均值与所述初始矫正医疗信息均值进行计算，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
22.可选地，所述计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数，包括：
23.获取每个所述医院级别的医院医疗信息均值及所述历史理赔案件的案件医疗信息均值；
24.计算所述医院医疗信息均值与所述案件医疗信息均值的比值，得到每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数。
25.可选地，所述根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息之后，所述方法还包括：
26.获取多个所述待分析医院的住院天数，根据所述目标医疗信息及住院天数对多个所述待分析医院进行医疗信息及住院天数排序，得到排序分析医院；
27.从所述排序分析医院中选取医疗信息最低及住院天数的医院作为目标医院。
28.为了解决上述问题，本发明还提供一种医疗信息分析装置，所述装置包括：
29.医疗信息提取模块，用于获取历史理赔案件及多个待分析医院，从所述历史理赔案件中提取多个所述待分析医院的医疗信息集；
30.医院医疗信息难度系数计算模块，用于识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数；
31.疾病难度系数计算模块，用于利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数；
32.医院疾病难度系数计算模块，用于根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数；
33.医院分析模块，用于获取多个所述待分析医院的实际医疗信息均值，根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
34.为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
35.存储器，存储至少一个计算机程序；及
36.处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的医疗信息分析方法。
37.为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的医疗信息分析方法。
38.本发明实施例中，首先通过识别多个待分析医院所处的医院级别，计算每个医院级别的医院医疗信息难度系数，可以确定不同医院的自身的等级水平，增加了医院所处的等级水平作为医疗信息分析指标，便于后续提高医疗信息分析的准确性；其次，通过利用预设的分组器将医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，能够确定每种疾病治疗的难度系数；进一步地，根据疾病难度系数计算多个待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，能够确定不同级别医院收治病例的难度系数，由于增加了医院收治不同类型病例的难度作为医疗信息分析指标，便于提高后续医院分析的准确性；最后，通过根据医院疾病难度系数及医院医疗信息难度系数对实际医疗信息均值进行矫正，能够得到准确率较高的目标医疗信息，可以提高医疗信息分析的准确性。因此本发明实施例提出的医疗信息分析方法、装置、设备及存储介质可以提高医疗信息分析的准确性。
附图说明
39.图1为本发明一实施例提供的医疗信息分析方法的流程示意图；
40.图2为本发明一实施例提供的医疗信息分析方法中一个步骤的详细流程示意图；
41.图3为本发明一实施例提供的医疗信息分析方法中一个步骤的详细流程示意图；
42.图4为本发明一实施例提供的医疗信息分析装置的模块示意图；
43.图5为本发明一实施例提供的实现医疗信息分析方法的电子设备的内部结构示意图。
44.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
45.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
46.本发明实施例提供一种医疗信息分析方法。所述医疗信息分析方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述医疗信息分析方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
47.参照图1所示的本发明一实施例提供的医疗信息分析方法的流程示意图，在本发明实施例中，所述医疗信息分析方法包括以下步骤s1-s5：
48.s1、获取历史理赔案件及多个待分析医院，从所述历史理赔案件中提取多个所述待分析医院的医疗信息集。
49.本发明实施例中，所述历史理赔案件是指商业保险赔付生效的案件，可以从企业中的保险数据库中获取。比如，在医疗领域中，历史理赔案件可以为用户购买的跟医疗疾病相关的赔付险种(如重疾险、医疗险)。
50.本发明实施例中，所述待分析医疗的医疗信息集是指用户就医的相关信息，可以
包括但不限于：疾病诊断信息、手术信息、治疗费用、住院天数、医院名称、医院等级等信息。
51.s2、识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数。
52.本发明实施例中，所述医院级别是指医院本身的所处的等级，该医院级别由高到低可以包括：三级特等、三级甲等、三级乙等、三级丙等、二级甲等、二级乙等、二级丙等、一级甲等、一级乙等及一级丙等。所述医院医疗信息难度系数主要用于分析不同医院级别的医疗费用情况。
53.本发明实施例通过识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数，可以确定不同医院的自身的等级水平，增加了医院所处的等级水平作为医院分析指标，解决了由于忽略医院的等级水平导致分析不准确的问题。
54.作为本发明的一个实施例，所述计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数，包括：
55.获取每个所述医院级别的医院医疗信息均值及所述历史理赔案件的案件医疗信息均值；计算所述医院医疗信息均值与所述案件医疗信息均值的比值，得到每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数。
56.其中，每个医院级别的医院医疗信息均值是指不同医院级别(如三级甲等)下的医疗费用均值，可以用mi(i表示医院级别)表示；历史理赔案件的案件医疗信息均值是指商业保险对应的保险人在医院花费的所有费用均值，可以用m表示。
57.本发明实施例中，每个医院级别的医院医疗信息难度系数为医院医疗费用均值与所述案件医疗信息均值的比值，即为mi/m。
58.s3、利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数。
59.本发明一实施例中，所述预设的分组器的主要作用是基于疾病诊断信息及手术信息将疾病进行分组，其中，所述分组器可以为drg分组器，且分组器中的每个分组数据为从二十组数据中进行筛选，以提高分组器的鲁棒性。所述疾病难度系数主要用于分析每种疾病的治疗难度。
60.本发明实施例通过利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，能够确定每种疾病治疗的难度系数，便于后续对医疗费用进行矫正。
61.作为本发明的一个实施例，所述利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，包括：
62.利用所述分组器识别所述医疗信息集中各个病例的诊断信息及治疗方式，根据所述诊断信息将所述病例划分至对应的疾病类别；根据所述疾病类别及所述治疗方式将所述病例划分为包含手术疾病及非手术疾病的分组疾病。
63.其中，所述诊断信息是医生给出的病例诊断信息，以诊断信息为依据参照《医疗保障疾病诊断相关分组细分组方案》将病例划分至对应的疾病类别，比如，器官、骨髓、造血干细胞移植类别、气管切开伴呼吸机支持类别及多发严重创伤等疾病类别。本发明一实施例中，所述治疗方式主要是指医生针对各个疾病的诊断信息采用的治疗手段，且根据医生给出的治疗方式以及疾病类别划分为包含手术疾病及非手术疾病的分组疾病，一般情况下需
要手术的疾病治疗难度会比不需要手术的疾病治疗难度更大，将病例进行分组便于后续分析每种疾病的治疗难度。
64.进一步地，参考图2所示，所述计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，包括以下步骤s31-s32：
65.s31、获取所述分组疾病中每种疾病的疾病信息均值及每种疾病在所述历史理赔案件的案件医疗信息均值；
66.s32、计算所述疾病信息均值及所述医院医疗信息均值的比值，得到每种疾病的疾病难度系数。
67.其中，所述疾病信息均值是指每种疾病治疗时花费的费用均值，可以用fk(k表示疾病类别)表示；历史理赔案件的案件医疗信息均值是指商业保险对应的保险人在医院花费的所有费用均值，可以用m表示。
68.本发明一实施例中，所述每种疾病的疾病难度系数为疾病信息均值与案件医疗信息均值的比值，即fk/m。
69.s4、根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数。
70.本发明实施例中，所述医院疾病难度系数主要用于分析不同医院等级治疗的疾病难度。
71.本发明实施例通过根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，能够确定不同级别医院收治病例的难度系数，由于增加了医院收治不同类型病例的难度作为医院分析指标，可以解决现有分析方法单一片面从而导致医疗信息分析的准确性较低的问题。
72.作为本发明的一个实施例，参考图3所示，所述根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，包括以下步骤s41-s42：
73.s41、获取所述分组疾病在多个所述待分析医院的疾病病例数及每个所述待分析医院的所有病例数；
74.s42、将所述疾病难度系数、所述疾病病例数及所述所有病例数进行计算，得到多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数。
75.其中，疾病病例数是指每个待分析医院中涉及的分组疾病中每组疾病的病例数量；所有病例数是指每个待分析医院涉及的所有疾病病例数量。
76.本发明一实施例中，可以根据下述公式将所述疾病难度系数、所述疾病病例数及所述所有病例数进行计算：
[0077][0078]
其中，c表示某个待分析医院收治病例的医院疾病难度系数。
[0079]
s5、获取多个所述待分析医院的实际医疗信息均值，根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
[0080]
本发明实施例中，所述实际医疗信息均值是指每个待分析医院治疗疾病时花费的实际费用均值。所述目标医疗信息是指对实际医疗信息均值矫正之后的医疗费用均值，由
于实际医疗信息均值仅根据保险人最终的医疗花费总额作为医疗信息分析指标以分析医院，在增加医院的等级水平及医院收治不同类型病例的难度参数对实际医疗信息均值矫正，可以使医院分析结果更加符合实际。
[0081]
本发明实施例通过根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，能够得到准确率较高的目标医疗信息，可以提高医疗信息分析的准确性。
[0082]
作为本发明的一个实施例，所述根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息，包括：
[0083]
将所述实际医疗信息均值与所述医院疾病难度系数进行计算，得到每个所述待分析医院在不同疾病难度下的初始矫正医疗信息均值；获取不同级别医院的医院医疗信息均值，并将所述医院医疗信息均值与所述初始矫正医疗信息均值进行计算，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
[0084]
其中，所述初始矫正医疗信息均值可以通过f’＝f/c进行表示，且f’表示初始矫正医疗信息均值，f表示实际医疗信息均值，c表示医院疾病难度系数。
[0085]
本发明一实施例中，所述目标医疗信息可以通过下述公式进行计算：
[0086]
df＝f’/mi[0087]
其中，df表示目标医疗信息，f’表示初始矫正医疗信息均值，mi表示医院医疗信息均值。
[0088]
进一步地，所述根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息之后，所述方法还包括：
[0089]
获取多个所述待分析医院的住院天数，根据所述目标医疗信息及住院天数对多个所述待分析医院进行医疗信息及住院天数排序，得到排序分析医院；从所述排序分析医院中选取医疗信息最低及住院天数的医院作为目标医院。
[0090]
其中，所述住院天数是指历史赔付案件中用户在待分析医院的住院时长，且所述住院天数也为矫正后的住院天数，矫正方法同s5中根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，此处不再赘述。
[0091]
本发明一实施例中，可以对多个待分析医院进行费用及住院天数按照由少到多进行排序，以得到排序分析医院，并从排序分析医院中选取医疗信息最低及住院天数最少的医院作为最终进行保险合作的目标医院。
[0092]
本发明实施例中，首先通过识别多个待分析医院所处的医院级别，计算每个医院级别的医院医疗信息难度系数，可以确定不同医院的自身的等级水平，增加了医院所处的等级水平作为医疗信息分析指标，便于后续提高医疗信息分析的准确性；其次，通过利用预设的分组器将医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，能够确定每种疾病治疗的难度系数；进一步地，根据疾病难度系数计算多个待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，能够确定不同级别医院收治病例的难度系数，由于增加了医院收治不同类型病例的难度作为医疗信息分析指标，便于提高后续医院分析的准确性；最后，通过根据医院疾病难度系数及医院医疗信息难度系数对实际医疗信
息均值进行矫正，能够得到准确率较高的目标医疗信息，可以提高医疗信息分析的准确性。因此本发明实施例提出的医疗信息分析方法可以提高医疗信息分析的准确性。
[0093]
本发明所述医疗信息分析装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述医疗信息分析装置可以包括医疗信息提取模块101、医院医疗信息难度系数计算模块102、疾病难度系数计算模块103、医院疾病难度系数计算模块104、医院分析模块105，本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
[0094]
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
[0095]
所述医疗信息提取模块101，用于获取历史理赔案件及多个待分析医院，从所述历史理赔案件中提取多个所述待分析医院的医疗信息集。
[0096]
本发明实施例中，所述历史理赔案件是指商业保险赔付生效的案件，可以从企业中的保险数据库中获取。比如，在医疗领域中，历史理赔案件可以为用户购买的跟医疗疾病相关的赔付险种(如重疾险、医疗险)。
[0097]
本发明实施例中，所述待分析医疗的医疗信息集是指用户就医的相关信息，可以包括但不限于：疾病诊断信息、手术信息、治疗费用、住院天数、医院名称、医院等级等信息。
[0098]
所述医院医疗信息难度系数计算模块102，用于识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数。
[0099]
本发明实施例中，所述医院级别是指医院本身的所处的等级，该医院级别由高到低可以包括：三级特等、三级甲等、三级乙等、三级丙等、二级甲等、二级乙等、二级丙等、一级甲等、一级乙等及一级丙等。所述医院医疗信息难度系数主要用于分析不同医院级别的医疗费用情况。
[0100]
本发明实施例通过识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数，可以确定不同医院的自身的等级水平，增加了医院所处的等级水平作为医院分析指标，解决了由于忽略医院的等级水平导致分析不准确的问题。
[0101]
作为本发明的一个实施例，所述医院医疗信息难度系数计算模块102通过执行下述操作计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数，包括：
[0102]
获取每个所述医院级别的医院医疗信息均值及所述历史理赔案件的案件医疗信息均值；计算所述医院医疗信息均值与所述案件医疗信息均值的比值，得到每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数。
[0103]
其中，每个医院级别的医院医疗信息均值是指不同医院级别(如三级甲等)下的医疗费用均值，可以用mi(i表示医院级别)表示；历史理赔案件的案件医疗信息均值是指商业保险对应的保险人在医院花费的所有费用均值，可以用m表示。
[0104]
本发明实施例中，每个医院级别的医院医疗信息难度系数为医院医疗费用均值与所述案件医疗信息均值的比值，即为mi/m。
[0105]
所述疾病难度系数计算模块103，用于利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数。
[0106]
本发明一实施例中，所述预设的分组器的主要作用是基于疾病诊断信息及手术信息将疾病进行分组，其中，所述分组器可以为drg分组器，且分组器中的每个分组数据为从二十组数据中进行筛选，以提高分组器的鲁棒性。所述疾病难度系数主要用于分析每种疾
病的治疗难度。
[0107]
本发明实施例通过利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，能够确定每种疾病治疗的难度系数，便于后续对医疗费用进行矫正。
[0108]
作为本发明的一个实施例，所述利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，包括：
[0109]
利用所述分组器识别所述医疗信息集中各个病例的诊断信息及治疗方式，根据所述诊断信息将所述病例划分至对应的疾病类别；根据所述疾病类别及所述治疗方式将所述病例划分为包含手术疾病及非手术疾病的分组疾病。
[0110]
其中，所述诊断信息是医生给出的病例诊断信息，以诊断信息为依据参照《医疗保障疾病诊断相关分组细分组方案》将病例划分至对应的疾病类别，比如，器官、骨髓、造血干细胞移植类别、气管切开伴呼吸机支持类别及多发严重创伤等疾病类别。本发明一实施例中，所述治疗方式主要是指医生针对各个疾病的诊断信息采用的治疗手段，且根据医生给出的治疗方式以及疾病类别划分为包含手术疾病及非手术疾病的分组疾病，一般情况下需要手术的疾病治疗难度会比不需要手术的疾病治疗难度更大，将病例进行分组便于后续分析每种疾病的治疗难度。
[0111]
进一步地，所述疾病难度系数计算模块103通过执行下述操作计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，包括：
[0112]
获取所述分组疾病中每种疾病的疾病信息均值及每种疾病在所述历史理赔案件的案件医疗信息均值；
[0113]
计算所述疾病信息均值及所述医院医疗信息均值的比值，得到每种疾病的疾病难度系数。
[0114]
其中，所述疾病信息均值是指每种疾病治疗时花费的费用均值，可以用fk(k表示疾病类别)表示；历史理赔案件的案件医疗信息均值是指商业保险对应的保险人在医院花费的所有费用均值，可以用m表示。
[0115]
本发明一实施例中，所述每种疾病的疾病难度系数为疾病信息均值与案件医疗信息均值的比值，即fk/m。
[0116]
所述医院疾病难度系数计算模块104，用于根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数。
[0117]
本发明实施例中，所述医院疾病难度系数主要用于分析不同医院等级治疗的疾病难度。
[0118]
本发明实施例通过根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，能够确定不同级别医院收治病例的难度系数，由于增加了医院收治不同类型病例的难度作为医院分析指标，可以解决现有分析方法单一片面从而导致医疗信息分析的准确性较低的问题。
[0119]
作为本发明的一个实施例，所述医院疾病难度系数计算模块104通过执行下述操作根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，包括：
[0120]
获取所述分组疾病在多个所述待分析医院的疾病病例数及每个所述待分析医院的所有病例数；
[0121]
将所述疾病难度系数、所述疾病病例数及所述所有病例数进行计算，得到多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数。
[0122]
其中，疾病病例数是指每个待分析医院中涉及的分组疾病中每组疾病的病例数量；所有病例数是指每个待分析医院涉及的所有疾病病例数量。
[0123]
本发明一实施例中，可以根据下述公式将所述疾病难度系数、所述疾病病例数及所述所有病例数进行计算：
[0124][0125]
其中，c表示某个待分析医院收治病例的医院疾病难度系数。
[0126]
所述医院分析模块105，用于获取多个所述待分析医院的实际医疗信息均值，根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
[0127]
本发明实施例中，所述实际医疗信息均值是指每个待分析医院治疗疾病时花费的实际费用均值。所述目标医疗信息是指对实际医疗信息均值矫正之后的医疗费用均值，由于实际医疗信息均值仅根据保险人最终的医疗花费总额作为医疗信息分析指标以分析医院，在增加医院的等级水平及医院收治不同类型病例的难度参数对实际医疗信息均值矫正，可以使医院分析结果更加符合实际。
[0128]
本发明实施例通过根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，能够得到准确率较高的目标医疗信息，可以提高医疗信息分析的准确性。
[0129]
作为本发明的一个实施例，所述医院分析模块105通过执行下述操作根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息，包括：
[0130]
将所述实际医疗信息均值与所述医院疾病难度系数进行计算，得到每个所述待分析医院在不同疾病难度下的初始矫正医疗信息均值；获取不同级别医院的医院医疗信息均值，并将所述医院医疗信息均值与所述初始矫正医疗信息均值进行计算，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
[0131]
其中，所述初始矫正医疗信息均值可以通过f’＝f/c进行表示，且f’表示初始矫正医疗信息均值，f表示实际医疗信息均值，c表示医院疾病难度系数。
[0132]
本发明一实施例中，所述目标医疗信息可以通过下述公式进行计算：
[0133]
df＝f’/mi[0134]
其中，df表示目标医疗信息，f’表示初始矫正医疗信息均值，mi表示医院医疗信息均值。
[0135]
所述医院分析模块105还可用于：
[0136]
所述根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息之后，获取多个所述待分析医院的住院天数，根据所述目标医疗信息及住院天数对多个所述待分析医院进行医疗信息及住院天数排序，得到排序分析医院；从所述排序分析医院中选取医疗信息最低及住院天数的医院作为目标医院。
[0137]
其中，所述住院天数是指历史赔付案件中用户在待分析医院的住院时长，且所述住院天数也为矫正后的住院天数，矫正方法同所述根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，此处不再赘述。
[0138]
本发明一实施例中，可以对多个待分析医院进行费用及住院天数按照由少到多进行排序，以得到排序分析医院，并从排序分析医院中选取医疗信息最低及住院天数最少的医院作为最终进行保险合作的目标医院。
[0139]
本发明实施例中，首先通过识别多个待分析医院所处的医院级别，计算每个医院级别的医院医疗信息难度系数，可以确定不同医院的自身的等级水平，增加了医院所处的等级水平作为医疗信息分析指标，便于后续提高医疗信息分析的准确性；其次，通过利用预设的分组器将医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，能够确定每种疾病治疗的难度系数；进一步地，根据疾病难度系数计算多个待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，能够确定不同级别医院收治病例的难度系数，由于增加了医院收治不同类型病例的难度作为医疗信息分析指标，便于提高后续医院分析的准确性；最后，通过根据医院疾病难度系数及医院医疗信息难度系数对实际医疗信息均值进行矫正，能够得到准确率较高的目标医疗信息，可以提高医疗信息分析的准确性。因此本发明实施例提出的医疗信息分析装置可以提高医疗信息分析的准确性。
[0140]
如图5所示，是本发明实现医疗信息分析方法的电子设备的结构示意图。
[0141]
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12和通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如医疗信息分析程序。
[0142]
其中，所述存储器11至少包括一种类型的介质，所述介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、本地磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如医疗信息分析程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0143]
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如医疗信息分析程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
[0144]
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述
通信总线12总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0145]
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0146]
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
[0147]
可选地，所述通信接口13可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。
[0148]
可选地，所述通信接口13还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
[0149]
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
[0150]
所述电子设备中的所述存储器11存储的医疗信息分析程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
[0151]
获取历史理赔案件及多个待分析医院，从所述历史理赔案件中提取多个所述待分析医院的医疗信息集；
[0152]
识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数；
[0153]
利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数；
[0154]
根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数；
[0155]
获取多个所述待分析医院的实际医疗信息均值，根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
[0156]
具体地，所述处理器10对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0157]
进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取介质中。所述计算机可读介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述计算机可读介质可以包括：能够携待所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)。
[0158]
本发明实施例还可以提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
[0159]
获取历史理赔案件及多个待分析医院，从所述历史理赔案件中提取多个所述待分析医院的医疗信息集；
[0160]
识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数；
[0161]
利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数；
[0162]
根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数；
[0163]
获取多个所述待分析医院的实际医疗信息均值，根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。
[0164]
进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
[0165]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的介质、设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0166]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0167]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0168]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
[0169]
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0170]
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
[0171]
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0172]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种医疗信息分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史理赔案件及多个待分析医院，从所述历史理赔案件中提取多个所述待分析医院的医疗信息集；识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数；利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数；根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数；获取多个所述待分析医院的实际医疗信息均值，根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。2.如权利要求1所述的医疗信息分析方法，其特征在于，所述根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数，包括：获取所述分组疾病在多个所述待分析医院的疾病病例数及每个所述待分析医院的所有病例数；将所述疾病难度系数、所述疾病病例数及所述所有病例数进行计算，得到多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数。3.如权利要求1所述的医疗信息分析方法，其特征在于，所述计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数，包括：获取所述分组疾病中每种疾病的疾病信息均值及每种疾病在所述历史理赔案件的案件医疗信息均值；计算所述疾病信息均值及所述医院医疗信息均值的比值，得到每种疾病的疾病难度系数。4.如权利要求1所述的医疗信息分析方法，其特征在于，所述利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，包括：利用所述分组器识别所述医疗信息集中各个病例的诊断信息及治疗方式，根据所述诊断信息将所述病例划分至对应的疾病类别；根据所述疾病类别及所述治疗方式将所述病例划分为包含手术疾病及非手术疾病的分组疾病。5.如权利要求1至4中任一项所述的医疗信息分析方法，其特征在于，所述根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息，包括：将所述实际医疗信息均值与所述医院疾病难度系数进行计算，得到每个所述待分析医院在不同疾病难度下的初始矫正医疗信息均值；获取不同级别医院的医院医疗信息均值，并将所述医院医疗信息均值与所述初始矫正医疗信息均值进行计算，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。6.如权利要求1至4中任一项所述的医疗信息分析方法，其特征在于，所述计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数，包括：获取每个所述医院级别的医院医疗信息均值及所述历史理赔案件的案件医疗信息均
值；计算所述医院医疗信息均值与所述案件医疗信息均值的比值，得到每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数。7.如权利要求1至4中任一项所述的医疗信息分析方法，其特征在于，所述根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息之后，所述方法还包括：获取多个所述待分析医院的住院天数，根据所述目标医疗信息及住院天数对多个所述待分析医院进行医疗信息及住院天数排序，得到排序分析医院；从所述排序分析医院中选取医疗信息最低及住院天数的医院作为目标医院。8.一种医疗信息分析装置，其特征在于，所述装置包括：医疗信息提取模块，用于获取历史理赔案件及多个待分析医院，从所述历史理赔案件中提取多个所述待分析医院的医疗信息集；医院医疗信息难度系数计算模块，用于识别多个所述待分析医院所处的医院级别，计算每个所述医院级别的医院医疗信息难度系数；疾病难度系数计算模块，用于利用预设的分组器将所述医疗信息集中的疾病进行分组，得到分组疾病，并计算所述分组疾病中每种疾病的疾病难度系数；医院疾病难度系数计算模块，用于根据所述疾病难度系数计算多个所述待分析医院收治病例的医院疾病难度系数；医院分析模块，用于获取多个所述待分析医院的实际医疗信息均值，根据所述医院疾病难度系数及所述医院医疗信息难度系数对所述实际医疗信息均值进行矫正，得到多个所述待分析医院的目标医疗信息。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述的医疗信息分析方法。10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的医疗信息分析方法。

技术总结
本发明涉及数据分析及数字医疗领域，揭露一种医疗信息分析方法，可用于医疗行业中进行医疗信息分析的场景，其中，所述方法包括：从历史理赔案件中提取医疗信息集；计算每个医院的医院医疗信息难度系数；利用分组器将疾病进行分组，并计算每种疾病的疾病难度系数；根据疾病难度系数计算多个医院收治病例的医院疾病难度系数；获取多个医院的实际医疗信息均值，根据医院疾病难度系数及医院医疗信息难度系数对实际医疗信息均值进行矫正，得到目标医疗信息。本发明还涉及一种区块链技术，医疗信息集可存储在区块链节点中。本发明还提出一种医疗信息分析装置、设备以及介质。本发明可以提高医疗信息分析的准确性。高医疗信息分析的准确性。高医疗信息分析的准确性。


技术研发人员：刘小双 徐啸
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：2023.04.27
技术公布日：2023/8/1