【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数字医疗，应用于数字医疗平台医疗理赔场景中，尤其涉及一种材料审核方法、装置、设备及其存储介质。
技术介绍
1、随着计算机行业和人工智能的发展、大数据时代来临，传统的医疗方式也逐渐向数字医疗方面进行转化。由于，健康险业务往往根据疾病的种类不同、患者的个体差异性存在多种险种类型。
2、目前，在数字医疗平台进行健康险理赔申报时，一方面，单据种类因为多种原因(医院不同、险种不同、单据样式不同)较为繁杂，另一方面，好多用户往往为新的理赔申请用户，对于理赔申请材料的准备不太熟悉，容易导致用户上传错误或者多次进行补传，影响用户理赔进度。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种材料审核方法、装置、设备及其存储介质，以解决在现有数字医疗平台进行健康险理赔申报时，容易导致用户上传错误或者多次进行补传，影响用户理赔进度的问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供材料审核方法，采用了如下所述的技术方案：
3、一种材料审核方法，包括下述步骤：
4、获取通过目标公共医疗数据库所收集的所有医疗单据；
5、对所述所有医疗单据进行字段内容识别，并基于字段内容识别结果和预设的模板生成策略，生成理赔模板样例组；
6、基于所述理赔模板样例组和预设的理赔清单表，训练出理赔材料审核模型，其中，所述预设的理赔清单表中包括对不同险种类型进行理赔时分别所需要的理赔申请材料清单；
7、获取目标患者所上传的所有医疗单据；p>
8、将所述目标患者所上传的所有医疗单据输入到所述理赔材料审核模型，根据模型输出结果识别所述目标患者对应的目标理赔模板样例组，以及
9、根据所述目标理赔模板样例组，进行理赔险种预测和理赔申请材料完整性审核。
10、进一步的，所述对所述所有医疗单据进行字段内容识别，并基于字段内容识别结果和预设的模板生成策略，生成理赔模板样例组的步骤，具体包括：
11、通过ocr文字扫描技术，识别所述所有医疗单据分别所包含的字段内容；
12、基于所述字段内容对所述所有医疗单据分别进行模板化整理，生成不同医疗单据分别所对应的单据模板；
13、根据单据模板的不同对所述单据模板进行区别标记，并基于区别标记完成后的单据模板生成一阶的模板组件库；
14、通过所述字段内容，识别所述区别标记完成后的单据模板分别所对应的医院，在所述一阶的模板组件库中引入医院名称字段，生成二阶的模板组件库；
15、基于险种类型的不同和对不同险种类型进行理赔时所需的医疗单据，从所述二阶的模板组件库中整理出针对不同险种类型进行理赔时，分别所需要的目标医疗单据以及所述目标医疗单据所对应的所有单据模板，其中，所述不同险种类型进行理赔时所需的医疗单据根据实际理赔业务需求所整理获得；
16、根据所述目标医疗单据所对应的所有单据模板，以及所述所有单据模板分别对应的区别标记和医院名称，生成不同险种类型所分别对应的理赔模板样例组。
17、进一步的，所述基于所述字段内容对所述所有医疗单据分别进行模板化整理，生成不同医疗单据分别所对应的单据模板的步骤，具体包括：
18、对所有医疗单据分别所包含的字段内容进行整理，获取字段内容整理结果；
19、基于所述字段内容整理结果，划分出包含相同字段内容的医疗单据作为同个单据分组，获得所有医疗单据所对应的分组划分结果；
20、对每个单据分组中的医疗单据，根据分组中医疗单据所包含的相同字段内容进行模板化整理，获取每个单据分组分别对应的单据模板；
21、根据所有医疗单据所对应的分组划分结果以及每个单据分组分别对应的单据模板，构建单据分组、单据模板以及医疗单据间的关联对应关系，其中，单据分组和单据模板间为一对一关系，单据分组与医疗单据为一对多关系，单据模板与医疗单据也为一对多关系；
22、基于单据模板与医疗单据间的关联对应关系，确定不同医疗单据分别所对应的单据模板。
23、进一步的，所述通过所述字段内容，识别所述区别标记完成后的单据模板分别所对应的医院，在所述一阶的模板组件库中引入医院名称字段，生成二阶的模板组件库的步骤，具体包括：
24、根据单据模板与医疗单据间的关联对应关系，识别出区别标记完成后的单据模板分别所包含的医疗单据；
25、从所有医疗单据分别所包含的字段内容中识别出医院名称字段，作为医院名称识别结果；
26、根据所述医院名称识别结果，确定所有区别标记完成后的单据模板分别对应的所有医院；
27、基于所述所有区别标记完成后的单据模板分别对应的所有医院，构建医院名称字段与所述所有区别标记完成后的单据模板间的关联对应关系，生成二阶的模板组件库，其中，医院名称字段与所述所有区别标记完成后的单据模板间为多对多关系。
28、进一步的，所述基于险种类型的不同和对不同险种类型进行理赔时所需的医疗单据，从所述二阶的模板组件库中整理出针对不同险种类型进行理赔时，分别所需要的目标医疗单据以及所述目标医疗单据所对应的所有单据模板的步骤，具体包括：
29、根据所述理赔清单表，识别出对不同险种类型进行理赔时所需的医疗单据，获得识别结果，其中，所述理赔清单表内还记录了不同险种类型进行理赔时分别所需的医疗单据；
30、通过所述识别结果，从所述二阶的模板组件库中获取对不同险种类型进行理赔时分别所需要的目标医疗单据；
31、基于单据模板与医疗单据间的关联对应关系，从所述二阶的模板组件库中筛选出不同险种类型进行理赔时分别所需要的所有单据模板；
32、所述根据所述目标医疗单据所对应的所有单据模板，以及所述所有单据模板分别对应的区别标记和医院名称，生成不同险种类型所分别对应的理赔模板样例组的步骤，具体包括：
33、以所述所有单据模板中每个单据模板分别对应的区别标记和医院名称为识别信息构建相应理赔模板样例组的结构化标识信息，以所述所有单据模板作为相应理赔模板样例组内的模板项，生成不同险种类型所分别对应的理赔模板样例组。
34、进一步的，所述基于所述理赔模板样例组和预设的理赔清单表，训练出理赔材料审核模型的步骤，具体包括：
35、根据所述理赔清单表，识别出对不同险种类型进行理赔时分别所需要的理赔申请材料清单，所述理赔申请材料清单中包括个人信息材料清单、保险协议材料清单和医疗单据材料清单；
36、将不同险种类型所分别对应的理赔模板样例组，以及不同险种类型进行理赔时分别所需要的理赔申请材料清单作为模型学习知识，输入到预构建完成的理赔材料审核模型内进行学习训练，获得训练完成的理赔材料审核模型，其中，所述训练完成的理赔材料审核模型能够根据目标患者所上传的所有医疗单据识别所述目标患者对应的目标理赔模板样例组，以及根据所述目标理赔模板样例组进行理赔险种预测和理赔申请材料完整性审核。...
【技术保护点】
1.一种材料审核方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的材料审核方法，其特征在于，所述对所述所有医疗单据进行字段内容识别，并基于字段内容识别结果和预设的模板生成策略，生成理赔模板样例组的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的材料审核方法，其特征在于，所述基于所述字段内容对所述所有医疗单据分别进行模板化整理，生成不同医疗单据分别所对应的单据模板的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的材料审核方法，其特征在于，所述通过所述字段内容，识别所述区别标记完成后的单据模板分别所对应的医院，在所述一阶的模板组件库中引入医院名称字段，生成二阶的模板组件库的步骤，具体包括：
5.根据权利要求3或4所述的材料审核方法，其特征在于，所述基于险种类型的不同和对不同险种类型进行理赔时所需的医疗单据，从所述二阶的模板组件库中整理出针对不同险种类型进行理赔时，分别所需要的目标医疗单据以及所述目标医疗单据所对应的所有单据模板的步骤，具体包括：
6.根据权利要求5所述的材料审核方法，其特征在于，所述基于所述理赔模板样例组和预设的
7.根据权利要求6所述的材料审核方法，其特征在于，所述将所述目标患者所上传的所有医疗单据输入到所述理赔材料审核模型，根据模型输出结果识别所述目标患者对应的目标理赔模板样例组的步骤，具体包括：
8.一种材料审核装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的材料审核方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的材料审核方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种材料审核方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的材料审核方法，其特征在于，所述对所述所有医疗单据进行字段内容识别，并基于字段内容识别结果和预设的模板生成策略，生成理赔模板样例组的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的材料审核方法，其特征在于，所述基于所述字段内容对所述所有医疗单据分别进行模板化整理，生成不同医疗单据分别所对应的单据模板的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的材料审核方法，其特征在于，所述通过所述字段内容，识别所述区别标记完成后的单据模板分别所对应的医院，在所述一阶的模板组件库中引入医院名称字段，生成二阶的模板组件库的步骤，具体包括：
5.根据权利要求3或4所述的材料审核方法，其特征在于，所述基于险种类型的不同和对不同险种类型进行理赔时所需的医疗单据，从所述二阶的模板组件库中整理出针对不同险种类型进行理赔时，分别所需要的目标医疗...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗菁秋，
申请(专利权)人：平安健康保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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