数据识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及信息安全、医疗健康以及数据处理技术领域，公开了一种数据识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：响应于异常事件信号，获取与所述异常事件信号对应的客户的医疗理赔数据；根据所述医疗理赔数据中各个医疗事件的发生时间，确定至少一个事件窗；根据所述医疗理赔数据中包含的数据的类型，确定所述医疗理赔数据的组别；将每个所述事件窗对应的事件费用与所述组别中对应的阈值范围进行比较，得到数据识别结果。由于医疗理赔数据中包含多个数据的类型，因此能够利用数据的类型匹配到与医疗理赔数据更为接近的组别，从而使用更准确的阈值范围对各个事件窗对应的事件费用进行比较，得到准确度更高的数据识别结果。高的数据识别结果。高的数据识别结果。

【技术实现步骤摘要】
数据识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及一种信息安全、医疗健康以及数据处理
，尤其涉及一种数据识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网信息技术的发展，生活中的大部分事件均采用虚拟数据进行记录，例如医院中的就诊记录和治疗记录等，均是存储在存储器中，不仅不仅丢失，而且易于调取查看。
[0003]在理赔过程中，为了合理为客户进行理赔服务，通常在进行理赔前，需要调取客户的医疗记录。根据医疗记录识别客户是否存在不合理赔付情况，以保证理赔的准确性，防止客户存在医疗浪费、过度医疗等欺诈行为。
[0004]在现有技术中，通常是核赔人员根据与客户本次理赔对应的医疗记录进行核对，但是医疗记录往往信息繁多，尤其对于严重疾病，容易因核赔人员缺乏相关的专业知识，导致医疗记录合理性的识别结果准确度差，难以发现欺诈行为。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种数据识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中医疗记录的识别准确度差的问题。为达上述之一或部分或全部目的或是其他目的，本专利技术提出一种数据识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，第一方面：
[0006]一种数据识别方法，包括：
[0007]响应于异常事件信号，获取与所述异常事件信号对应的客户的医疗理赔数据；
[0008]根据所述医疗理赔数据中各个医疗事件的发生时间，确定至少一个事件窗，其中，每个所述事件窗至少包括一个所述医疗事件；
[0009]根据所述医疗理赔数据中包含的数据的类型，确定所述医疗理赔数据的组别；
[0010]将每个所述事件窗对应的事件费用与所述组别中对应的阈值范围进行比较，得到数据识别结果。
[0011]第二方面：
[0012]一种数据识别装置，所述装置包括获取模块，用于响应于异常事件信号，获取与所述异常事件信号对应的客户的医疗理赔数据；
[0013]事件模块，用于根据所述医疗理赔数据中各个医疗事件的发生时间，确定至少一个事件窗，其中，每个所述事件窗至少包括一个所述医疗事件；
[0014]组别模块，用于根据所述医疗理赔数据中包含的数据的类型，确定所述医疗理赔数据的组别；
[0015]识别模块，用于将每个所述事件窗对应的事件费用与所述组别中对应的阈值范围进行比较，得到数据识别结果。
[0016]第三方面：
[0017]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述所述数据识别方法的步骤。
[0018]第四方面：
[0019]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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述数据识别方法的步骤。
[0020]实施本专利技术实施例，将具有如下有益效果：
[0021]在对客户的医疗理赔数据进行识别之前，先对医疗理赔数据或者客户的相关信息进行了初步识别，如果发现异常，则会产生异常事件信号，从而触发后续的再次识别过程。即对客户或者医疗理赔数据进行了多次异常识别，有助于提高数据识别结果的准确度。
[0022]在识别客户的医疗理赔数据是否存在异常时，根据医疗理赔数据中各个医疗事件的发生时间，确定了多个事件窗，而且每个事件窗至少包括一个医疗事件。使得医疗理赔数据中关联性较大的医疗事件能够属于同一个事件窗，相对关联性较小的医疗事件则属于不同的事件窗。从而在后续判断医疗理赔数据中的医疗事件是否存在费用过高时，能够利用事件窗反映出关联事件的总费用，只要总费用合理，则表明对应的所有医疗事件不易存在异常。相较于判断每个医疗事件的费用是否过高，更为简单和合理，而且因单个医疗事件识别的不准确而影响最后的识别结果的准确度。
[0023]利用医疗理赔数据中的数据的类型确定医疗理赔数据的组别，由于医疗理赔数据中可以包含多个数据的类型，因此能够利用数据的类型匹配到与医疗理赔数据更为接近的组别，从而使用更准确的阈值范围对各个事件窗对应的事件费用进行比较，得到准确度更高的数据识别结果。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]其中：
[0026]图1为一个实施例中一种数据识别方法的应用场景示意图。
[0027]图2为一个实施例中一种数据识别方法的另一应用场景示意图。
[0028]图3为一个实施例中一种数据识别方法的整体流程图。
[0029]图4为一个实施例中一种数据识别方法的整体流程框图。
[0030]图5为一个实施例中一种数据识别方法的事件窗示意图。
[0031]图6为一个实施例中一种数据识别方法的医疗事件的事件费用示意图。
[0032]图7为一个实施例中一种数据识别装置的结构框图。
[0033]图8为一个实施例中计算机设备的一结构示意图。
[0034]图9为一个实施例中计算机设备的另一结构示意图。
具体实施方式
[0035]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0036]在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
[0037]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本专利技术实施例的目的，不是旨在限制本专利技术。
[0038]本专利技术实施例提供一种数据识别方法。可以应用在如图1所示的应用场景中，包括终端001和服务器002。终端001与服务器002通信连接，能够交互数据。在终端001接收到异常事件信号后，终端001响应于异常事件信号，并从服务器002中获取对应客户的医疗理赔数据；根据医疗理赔数据中各个医疗事件的发生时间，确定事件窗，同时根据医疗理赔数据中包含的数据的类型，确定医疗理赔数据的组别；而后将每个事件窗对应的事件费用与组别中对应的阈值范围进行比较，得到针对医疗理赔数据的数据识别结果；最后将数据识别结果输出。服务器002用于存储各个客户的医疗理赔数据，以便在需要对某个客户发起的理赔需求进行欺诈识别时，调取该客户对应的医疗理赔数据。
[0039]此外，在另一应用场景中，如图2所示，多个终端001均与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据识别方法，其特征在于，包括：响应于异常事件信号，获取与所述异常事件信号对应的客户的医疗理赔数据；根据所述医疗理赔数据中各个医疗事件的发生时间，确定至少一个事件窗，其中，每个所述事件窗至少包括一个所述医疗事件；根据所述医疗理赔数据中包含的数据的类型，确定所述医疗理赔数据的组别；将每个所述事件窗对应的事件费用与所述组别中对应的阈值范围进行比较，得到数据识别结果。2.如权利要求1所述的数据识别方法，其特征在于，所述根据所述医疗理赔数据中包含的数据的类型，确定所述医疗理赔数据的组别，包括：将所述医疗理赔数据中所有类型的数据分别与预设的各个分组条件进行比对；在所述医疗理赔数据中所有类型的数据与任一个所述分组条件匹配时，将所述医疗理赔数据确定为该所述分组条件对应的组别。3.如权利要求2所述的数据识别方法，其特征在于，所述分组条件中至少包含疾病诊断类型和并发症类型的数据。4.如权利要求1所述的数据识别方法，其特征在于，所述根据所述医疗理赔数据中各个医疗事件的发生时间，确定至少一个事件窗，包括：将所述医疗理赔数据中对应同一种疾病，且发生时间的时间间隔小于预设第一时间阈值的所述医疗事件聚合为一个所述事件窗；将所述医疗理赔数据中对应同一种疾病，且发生时间的时间间隔大于预设第二时间阈值的所述医疗事件划分到不同的所述事件窗。5.如权利要求2所述的数据识别方法，其特征在于，在所述响应于异常事件信号，获取与所述异常事件信号对应的客户的医疗理赔数据之前，所述方法还包括：响应于理赔识别信号，获取对所述理赔识别信号对应的客户的所述医疗理赔数据，所述医疗理赔数据中包括客户信息、历史理赔和投保记录；根据预设的打分规则对所述医疗理赔数据进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊昊，梅婧，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：