一种医疗数据清洗和标准化系统的制作方法

1.本发明涉及医疗数据清洗和标准化系统技术领域，更具体为一种医疗数据清洗和标准化系统。


背景技术：

2.保险理赔是一个高度灵活、庞杂和复杂计算的过程，特别是各地医疗信息、社保信息、商保信息、疾病信息、诊断新不一致，医保数据不互通，给大批量理赔定责、赔付效率提升和计算造成了巨大的困难。因此，需要提供一种新的技术方案给予解决。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种医疗数据清洗和标准化系统，解决了保险理赔是一个高度灵活、庞杂和复杂计算的过程，特别是各地医疗信息、社保信息、商保信息、疾病信息、诊断新不一致，医保数据不互通，给大批量理赔定责、赔付效率提升和计算造成了巨大的困难的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种医疗数据清洗和标准化系统，包括：诊断原始数据，所述诊断原始数据连接数据标准化及金额标准化模块，所述数据标准化及金额标准化模块中包括医院标准化模块、诊断标准模块和发票明细标准化模块，所述医院标准化模块中包括医院名称匹配、医院级别匹配和医院等级及级别匹配，所述诊断标准模块中包括意外、重疾、既往史、先天性和生育，所述发票明细标准化模块中包括药品、诊疗和材料，所述数据标准化及金额标准化模块连接标准化后自动计算的标准数据。
5.作为本发明的一种优选实施方式，所述医院标准化模块的控制流程包括如下步骤：
6.步骤1：将案件中全国各地的医院、医疗机构、药店、诊所，进行名称、编码、等级等属性进行标准化和统一化；
7.步骤2：根据医院名称查询医院名称主数据表，如果找到，根据找到的标准名称代码、来源类型,找到对应的主数据，将标准名称代码和标准名称更新到账单表:；
8.步骤3：如果找不到，执行算法匹配，判断是否有推荐值，且相似度达到阈值:；
9.步骤4：如果找不到，则推荐给人工，由人工处理。
10.作为本发明的一种优选实施方式，所述诊断标准模块的流程包括如下步骤：
11.步骤1：将案件中出现的所有疾病、诊断进行名称标准化、精细化；
12.步骤2：根据疾病主数据，根据名称、疾病代码、疾病类别进行匹配，如果匹配到则更新到账单中，
13.步骤3：如果匹配不到，根据是否找到且累计次数是否达到阈值，进行自动匹配；
14.步骤4：如果还是找不到，则根据算法推荐，由人工进行处理，同时会将人工经验记录，作为今后数据的处理判断依据光。
15.作为本发明的一种优选实施方式，所述发票明细标准化模块流程包括如下步骤：
16.步骤1：将发票中出现的药品、诊疗材料、诊断明细名称编码进行标准化的过程；
17.步骤2：根据录入名称查下医保三目录主数据表，如果找到，则将找到的标准名称代码、标准名称、项目类型更新到账单明细表，如果找不到，判断是否找到且累计选择次数是否达到阈值，进行自动的匹配；
18.步骤3：如果还是找不到根据录入名称、剂型，调算法匹配，是否有推荐值且相似度达到阈值，到最后如果找不到则由人工进行处理，同时会将人工经验进行记录，今后出现情况可用处理后的数据判断。
19.作为本发明的一种优选实施方式，标准化模块是行业内唯一的医疗标准化流程，全国案件的医院、药房、医疗机构、疾病诊断、药品类别、发票详细信息存在较大的差异性，对于系统自动制定理赔标准非常苦难，需要将原始案件中的众多信息进行标准化的映射，转化为系统中通用的标准数据。
20.作为本发明的一种优选实施方式，所述标准化后自动计算的标准数据中的自动计算是通过系统自动的方式，根据医疗数据标准，对案件中医保比例和医疗结算详细信息进行确定，在系统中定期的维护详细的医院、医保、医疗相关信息，保证其完备性和及时更新；如果在标准化过程中出现特殊情况，可以人为干预，同时将人工经验作为标准保存到经验库，为今后的自动化处理做保证。
21.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
22.本发明医院标准化模块是将案件中全国各地的医院、医疗机构、药店、诊所，进行名称、编码、等级等属性进行标准化和统一化；根据医院名称查询医院名称主数据表，如果找到，根据找到的标准名称代码、来源类型,找到对应的主数据，将标准名称代码和标准名称更新到账单表，如果找不到，执行算法匹配，判断是否有推荐值，且相似度达到阈值，如果找不到，则推荐给人工，由人工处理。诊断标准化模块是将案件中出现的所有疾病、诊断进行名称标准化、精细化；根据疾病主数据，根据名称、疾病代码、疾病类别进行匹配，如果匹配到则更新到账单中，如果匹配不到，根据是否找到且累计次数是否达到阈值，进行自动匹配；如果还是找不到，则根据算法推荐，由人工进行处理，同时会将人工经验记录，作为今后数据的处理判断依据。发票明细标准化模块是将发票中出现的药品、诊疗材料、诊断明细名称编码进行标准化的过程。根据录入名称查下医保三目录主数据表，如果找到，则将找到的标准名称代码、标准名称、项目类型更新到账单明细表，如果找不到，判断是否找到且累计选择次数是否达到阈值，进行自动的匹配；如果还是找不到根据录入名称、剂型，调算法匹配，是否有推荐值且相似度达到阈值，到最后如果找不到则由人工进行处理，同时会将人工经验进行记录，今后出现情况可用处理后的数据判断。标准化模块是行业内唯一的医疗标准化流程。全国案件的医院、药房、医疗机构、疾病诊断、药品类别、发票详细信息存在较大的差异性，对于系统自动制定理赔标准非常苦难，需要将原始案件中的众多信息进行标准化的映射，转化为系统中通用的标准数据；扣费模块是通过系统自动的方式，根据医疗数据标准，对案件中医保比例和医疗结算详细信息进行确定。在系统中定期的维护详细的医院、医保、医疗相关信息，保证其完备性和及时更新；如果在标准化过程中出现特殊情况，可以人为干预，同时将人工经验作为标准保存到经验库，为今后的自动化处理做保证。
附图说明
23.图1为本发明整体流程示意图；
24.图2为本发明医院标准化模块流程示意图；
25.图3为本发明发票明细标准化模块流程示意图。
具体实施方式
26.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
27.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种医疗数据清洗和标准化系统，包括：诊断原始数据，所述诊断原始数据连接数据标准化及金额标准化模块，所述数据标准化及金额标准化模块中包括医院标准化模块、诊断标准模块和发票明细标准化模块，所述医院标准化模块中包括医院名称匹配、医院级别匹配和医院等级及级别匹配，所述诊断标准模块中包括意外、重疾、既往史、先天性和生育，所述发票明细标准化模块中包括药品、诊疗和材料，所述数据标准化及金额标准化模块连接标准化后自动计算的标准数据。
28.进一步改进的，如图2所示：，所述医院标准化模块的控制流程包括如下步骤：
29.步骤1：将案件中全国各地的医院、医疗机构、药店、诊所，进行名称、编码、等级等属性进行标准化和统一化；
30.步骤2：根据医院名称查询医院名称主数据表，如果找到，根据找到的标准名称代码、来源类型,找到对应的主数据，将标准名称代码和标准名称更新到账单表:；
31.步骤3：如果找不到，执行算法匹配，判断是否有推荐值，且相似度达到阈值:；
32.步骤4：如果找不到，则推荐给人工，由人工处理。
33.进一步改进的，如图2所示：所述诊断标准模块的流程包括如下步骤：
34.步骤1：将案件中出现的所有疾病、诊断进行名称标准化、精细化；
35.步骤2：根据疾病主数据，根据名称、疾病代码、疾病类别进行匹配，如果匹配到则更新到账单中，
36.步骤3：如果匹配不到，根据是否找到且累计次数是否达到阈值，进行自动匹配；
37.步骤4：如果还是找不到，则根据算法推荐，由人工进行处理，同时会将人工经验记录，作为今后数据的处理判断依据光。
38.进一步改进的，如图3所示：所述发票明细标准化模块流程包括如下步骤：
39.步骤1：将发票中出现的药品、诊疗材料、诊断明细名称编码进行标准化的过程；
40.步骤2：根据录入名称查下医保三目录主数据表，如果找到，则将找到的标准名称代码、标准名称、项目类型更新到账单明细表，如果找不到，判断是否找到且累计选择次数是否达到阈值，进行自动的匹配；
41.步骤3：如果还是找不到根据录入名称、剂型，调算法匹配，是否有推荐值且相似度达到阈值，到最后如果找不到则由人工进行处理，同时会将人工经验进行记录，今后出现情况可用处理后的数据判断。
42.进一步改进的，标准化模块是行业内唯一的医疗标准化流程，全国案件的医院、药
房、医疗机构、疾病诊断、药品类别、发票详细信息存在较大的差异性，对于系统自动制定理赔标准非常苦难，需要将原始案件中的众多信息进行标准化的映射，转化为系统中通用的标准数据。
43.进一步改进的，所述标准化后自动计算的标准数据中的自动计算是通过系统自动的方式，根据医疗数据标准，对案件中医保比例和医疗结算详细信息进行确定，在系统中定期的维护详细的医院、医保、医疗相关信息，保证其完备性和及时更新；如果在标准化过程中出现特殊情况，可以人为干预，同时将人工经验作为标准保存到经验库，为今后的自动化处理做保证。
44.工作原理：医院标准化模块是将案件中全国各地的医院、医疗机构、药店、诊所，进行名称、编码、等级等属性进行标准化和统一化；根据医院名称查询医院名称主数据表，如果找到，根据找到的标准名称代码、来源类型,找到对应的主数据，将标准名称代码和标准名称更新到账单表，如果找不到，执行算法匹配，判断是否有推荐值，且相似度达到阈值，如果找不到，则推荐给人工，由人工处理。诊断标准化模块是将案件中出现的所有疾病、诊断进行名称标准化、精细化；根据疾病主数据，根据名称、疾病代码、疾病类别进行匹配，如果匹配到则更新到账单中，如果匹配不到，根据是否找到且累计次数是否达到阈值，进行自动匹配；如果还是找不到，则根据算法推荐，由人工进行处理，同时会将人工经验记录，作为今后数据的处理判断依据。发票明细标准化模块是将发票中出现的药品、诊疗材料、诊断明细名称编码进行标准化的过程。根据录入名称查下医保三目录主数据表，如果找到，则将找到的标准名称代码、标准名称、项目类型更新到账单明细表，如果找不到，判断是否找到且累计选择次数是否达到阈值，进行自动的匹配；如果还是找不到根据录入名称、剂型，调算法匹配，是否有推荐值且相似度达到阈值，到最后如果找不到则由人工进行处理，同时会将人工经验进行记录，今后出现情况可用处理后的数据判断。标准化模块是行业内唯一的医疗标准化流程。全国案件的医院、药房、医疗机构、疾病诊断、药品类别、发票详细信息存在较大的差异性，对于系统自动制定理赔标准非常苦难，需要将原始案件中的众多信息进行标准化的映射，转化为系统中通用的标准数据；扣费模块是通过系统自动的方式，根据医疗数据标准，对案件中医保比例和医疗结算详细信息进行确定。在系统中定期的维护详细的医院、医保、医疗相关信息，保证其完备性和及时更新；如果在标准化过程中出现特殊情况，可以人为干预，同时将人工经验作为标准保存到经验库，为今后的自动化处理做保证。
45.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,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。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囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
46.最后应说明的几点是：首先，在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变，则相对位置关系可能发生改变。
47.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种医疗数据清洗和标准化系统，其特征在于：包括：诊断原始数据，所述诊断原始数据连接数据标准化及金额标准化模块，所述数据标准化及金额标准化模块中包括医院标准化模块、诊断标准模块和发票明细标准化模块，所述医院标准化模块中包括医院名称匹配、医院级别匹配和医院等级及级别匹配，所述诊断标准模块中包括意外、重疾、既往史、先天性和生育，所述发票明细标准化模块中包括药品、诊疗和材料，所述数据标准化及金额标准化模块连接标准化后自动计算的标准数据。2.根据权利要求1所述的一种医疗数据清洗和标准化系统，其特征在于：所述医院标准化模块的控制流程包括如下步骤：步骤1：将案件中全国各地的医院、医疗机构、药店、诊所，进行名称、编码、等级等属性进行标准化和统一化；步骤2：根据医院名称查询医院名称主数据表，如果找到，根据找到的标准名称代码、来源类型,找到对应的主数据，将标准名称代码和标准名称更新到账单表:；步骤3：如果找不到，执行算法匹配，判断是否有推荐值，且相似度达到阈值:；步骤4：如果找不到，则推荐给人工，由人工处理。3.根据权利要求1所述的一种医疗数据清洗和标准化系统，其特征在于：所述诊断标准模块的流程包括如下步骤：步骤1：将案件中出现的所有疾病、诊断进行名称标准化、精细化；步骤2：根据疾病主数据，根据名称、疾病代码、疾病类别进行匹配，如果匹配到则更新到账单中，步骤3：如果匹配不到，根据是否找到且累计次数是否达到阈值，进行自动匹配；步骤4：如果还是找不到，则根据算法推荐，由人工进行处理，同时会将人工经验记录，作为今后数据的处理判断依据光。4.根据权利要求1所述的一种医疗数据清洗和标准化系统，其特征在于：所述发票明细标准化模块流程包括如下步骤：步骤1：将发票中出现的药品、诊疗材料、诊断明细名称编码进行标准化的过程；步骤2：根据录入名称查下医保三目录主数据表，如果找到，则将找到的标准名称代码、标准名称、项目类型更新到账单明细表，如果找不到，判断是否找到且累计选择次数是否达到阈值，进行自动的匹配；步骤3：如果还是找不到根据录入名称、剂型，调算法匹配，是否有推荐值且相似度达到阈值，到最后如果找不到则由人工进行处理，同时会将人工经验进行记录，今后出现情况可用处理后的数据判断。5.根据权利要求1所述的一种医疗数据清洗和标准化系统，其特征在于：标准化模块是行业内唯一的医疗标准化流程，全国案件的医院、药房、医疗机构、疾病诊断、药品类别、发票详细信息存在较大的差异性，对于系统自动制定理赔标准非常苦难，需要将原始案件中的众多信息进行标准化的映射，转化为系统中通用的标准数据。6.根据权利要求1所述的一种医疗数据清洗和标准化系统，其特征在于：所述标准化后自动计算的标准数据中的自动计算是通过系统自动的方式，根据医疗数据标准，对案件中医保比例和医疗结算详细信息进行确定，在系统中定期的维护详细的医院、医保、医疗相关信息，保证其完备性和及时更新；如果在标准化过程中出现特殊情况，可以人为干预，同时
将人工经验作为标准保存到经验库，为今后的自动化处理做保证。

技术总结
本发明公开了一种医疗数据清洗和标准化系统包括：诊断原始数据，所述诊断原始数据连接数据标准化及金额标准化模块，所述数据标准化及金额标准化模块中包括医院标准化模块、诊断标准模块和发票明细标准化模块，所述医院标准化模块中包括医院名称匹配、医院级别匹配和医院等级及级别匹配，所述诊断标准模块中包括意外、重疾、既往史、先天性和生育，所述发票明细标准化模块中包括药品、诊疗和材料，所述数据标准化及金额标准化模块连接标准化后自动计算的标准数据。本发明以数据为驱动，致力于将无规律、重经验的理赔医疗数据，实现标准化、自动化。自动化。自动化。


技术研发人员：王华
受保护的技术使用者：因朔桔（上海）智能科技有限公司
技术研发日：2023.04.25
技术公布日：2023/8/6