CN107423889A - 一种基于自有算法模型分配医保额度的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于自有算法模型分配医保额度的方法及系统，其方法包括以下步骤，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并对所述字段建立自有算法模型；通过自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数；根据既往B年的医疗数据确定医保费用的影响因子，并建立影响因子模型；根据医保额度分配参考系数和医保费用的影响因子模型将下一年医保额度分配到各科室；根据各科室既往C年每月医保实际费用的比例将各科室整年的医保额度分配到各月。本发明的方法通过自有算法自动将医保额度按月分配到科室，可以规范诊疗行为和控制医疗费用不合理增长。

Description

一种基于自有算法模型分配医保额度的方法及系统
技术领域
本发明涉及一种医保额度分配方法及系统，具体涉及一种基于自有算法模型分配医保额度的方法及系统。
背景技术
在医疗费用快速增长的背景下，医保基金正面临越来越大的支付压力，多省份统筹基金结存偏离“满足6至9个月支付需求”的红线，医疗基金收不抵支问题日趋严重，规范诊疗行为，控制医疗费用不合理增长迫在眉睫。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于自有算法模型分配医保额度的方法及系统，可以规范诊疗行为和控制医疗费用不合理增长。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，包括以下步骤，
S1，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并对所述字段建立自有算法模型；
S2，通过自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数；
S3，根据既往B年的医疗数据确定医保费用的影响因子，并建立影响因子模型；
S4，根据医保额度分配参考系数和医保费用的影响因子模型将下一年医保额度分配到各科室；
S5，根据各科室既往C年每月医保实际费用的比例，将各科室整年的医保额度分配到各月。
本发明的有益效果是：本发明一种基于自有算法模型分配医保额度的方法通过自有算法自动将医保额度按月分配到科室，确保压力下行，辅助医院对医保费用进行精细化管理，最大程度保证医院医保费用的高效利用，可以规范诊疗行为和控制医疗费用不合理增长。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，S1具体为，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并采用C语言对所述字段建立自有算法模型。
进一步，S2具体为，通过模型决定系数在0.8以上的自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数。
进一步，在S3中，既往B年的医疗数据包括既往B年中各科室病例的医保费用、实际开放床位数、病床周转率、病床使用率、平均住院日和住院人次；既往B年中各科室病例为去掉两端极值病例后剩余的病例。
进一步，在S4中，医保费用的影响因子模型具体为拟合度大于70％的医保费用的影响因子模型。
基于上述一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，本发明还提供一种基于自有算法模型分配医保额度的系统。
一种基于自有算法模型分配医保额度的系统，包括自有算法模型建立模块、医保额度分配参考系数预测模块、影响因子模型建立模块、按科室分配医保额度模块和按月分配科室医保额度模块，
所述自有算法模型建立模块，其用于在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并对所述字段建立自有算法模型；
所述医保额度分配参考系数预测模块，其用于通过自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数；
所述影响因子模型建立模块，其用于根据既往B年的医疗数据确定医保费用的影响因子，并建立影响因子模型；
所述按科室分配医保额度模块，其用于根据医保额度分配参考系数和医保费用的影响因子模型将下一年医保额度分配到各科室；
所述按月分配科室医保额度模块，其用于根据各科室既往C年每月医保实际费用的比例，将各科室整年的医保额度分配到各月。
本发明的有益效果是：本发明一种基于自有算法模型分配医保额度的系统通过自有算法自动将医保额度按月分配到科室，确保压力下行，辅助医院对医保费用进行精细化管理，最大程度保证医院医保费用的高效利用，可以规范诊疗行为和控制医疗费用不合理增长。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述自有算法模型建立模块具体用于，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并采用C语言对所述字段建立自有算法模型。
进一步，所述医保额度分配参考系数预测模块具体用于，通过模型决定系数在0.8以上的自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数。
进一步，在所述影响因子模型建立模块中，既往B年的医疗数据包括既往B年中各科室病例的医保费用、实际开放床位数、病床周转率、病床使用率、平均住院日和住院人次；既往B年中各科室病例为去掉两端极值病例后剩余的病例。
进一步，在所述按科室分配医保额度模块中，医保费用的影响因子模型具体为拟合度大于70％的医保费用的影响因子模型。
附图说明
图1为本发明一种基于自有算法模型分配医保额度的方法的流程图；
图2为本发明一种基于自有算法模型分配医保额度的系统的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，包括以下步骤，
S1，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并对所述字段建立自有算法模型；
S2，通过自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数；
S3，根据既往B年的医疗数据确定医保费用的影响因子，并建立影响因子模型；
S4，根据医保额度分配参考系数和医保费用的影响因子模型将下一年医保额度分配到各科室；
S5，根据各科室既往C年每月医保实际费用的比例，将各科室整年的医保额度分配到各月。
在本具体实施例中：
S1具体为，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并采用C语言对所述字段建立自有算法模型。
S2具体为，通过模型决定系数在0.8以上的自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数。
在S3中，既往B年的医疗数据包括既往B年中各科室病例的医保费用、实际开放床位数、病床周转率、病床使用率、平均住院日和住院人次；既往B年中各科室病例为去掉两端极值病例后剩余的病例，具体的去掉医疗费用最高的2.5％和最低的2.5％，只保留2.5％分位到97.5％分位的医疗费用的病例，再去掉患者年龄低于1岁和超过120岁的病例，去掉住院时间小于或等于1天和大于60天的病例。
在S4中，医保费用的影响因子模型具体为拟合度大于70％的医保费用的影响因子模型。
另外，既往A年具体可以为既往3～5年，既往B年可以为既往3～5年，既往C年具体可以为既往3～5年，其中，A、B和C可以相同。
在S1中，对所述字段建立的自有算法模型有多个(一个数据可能存在可能存在很多个模型)，在此，选择模型决定系数在0.8以上的自有算法模型(最优自有算法模型)参与S2中的预测。
在S3中，对于既往B年的医疗数据可能会存在多个影响因子模型(一个数据可能存在可能存在很多个模型)，在此选择拟合度大于70％的医保费用的影响因子模型(最优影响因子模型)参与S4中的医保额度分配。
在本具体实施例中，根据样本数据模拟结果如下，＝77.552&#215；病床周转率+0.096&#215；编制床位数-1.868&#215；病床使用率+13.241&#215；平均住院日-138.71，上述数据都是各影响因子的系数，可以理解为一个方程中的系数。
建立自有算法模型时需要用既往三年的医疗数值，计算预测时病床周转率和病床使用率使用上一年度的医疗数据，编制床位数使用本年度年计划编制床位数，如无计划编制床位数则用上一年度医疗数据。
本发明一种基于自有算法模型分配医保额度的方法通过自有算法自动将医保额度按月分配到科室，确保压力下行，辅助医院对医保费用进行精细化管理，最大程度保证医院医保费用的高效利用，可以规范诊疗行为和控制医疗费用不合理增长。
基于上述一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，本发明还提供一种基于自有算法模型分配医保额度的系统。
如图2所示，一种基于自有算法模型分配医保额度的系统，包括自有算法模型建立模块、医保额度分配参考系数预测模块、影响因子模型建立模块、按科室分配医保额度模块和按月分配科室医保额度模块，
所述自有算法模型建立模块，其用于在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并对所述字段建立自有算法模型；
所述医保额度分配参考系数预测模块，其用于通过自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数；
所述影响因子模型建立模块，其用于根据既往B年的医疗数据确定医保费用的影响因子，并建立影响因子模型；
所述按科室分配医保额度模块，其用于根据医保额度分配参考系数和医保费用的影响因子模型将下一年医保额度分配到各科室；
所述按月分配科室医保额度模块，其用于根据各科室既往C年每月医保实际费用的比例，将各科室整年的医保额度分配到各月。
在本具体实施例中：
所述自有算法模型建立模块具体用于，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并采用C语言对所述字段建立自有算法模型。
所述医保额度分配参考系数预测模块具体用于，通过模型决定系数在0.8以上的自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数。
在所述影响因子模型建立模块中，既往B年的医疗数据包括既往B年中各科室病例的医保费用、实际开放床位数、病床周转率、病床使用率、平均住院日和住院人次；既往B年中各科室病例为去掉两端极值病例后剩余的病例。
在所述按科室分配医保额度模块中，医保费用的影响因子模型具体为拟合度大于70％的医保费用的影响因子模型。
本发明一种基于自有算法模型分配医保额度的系统通过自有算法自动将医保额度按月分配到科室，确保压力下行，辅助医院对医保费用进行精细化管理，最大程度保证医院医保费用的高效利用，可以规范诊疗行为和控制医疗费用不合理增长。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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。

Claims (10)

1.一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并对所述字段建立自有算法模型；
S2，通过自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数；
S3，根据既往B年的医疗数据确定医保费用的影响因子，并建立影响因子模型；
S4，根据医保额度分配参考系数和医保费用的影响因子模型将下一年医保额度分配到各科室；
S5，根据各科室既往C年每月医保实际费用的比例，将各科室整年的医保额度分配到各月。
2.根据权利要求1所述的一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，其特征在于：其特征在于：S1具体为，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并采用C语言对所述字段建立自有算法模型。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，其特征在于：S2具体为，通过模型决定系数在0.8以上的自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，其特征在于：在S3中，既往B年的医疗数据包括既往B年中各科室病例的医保费用、实际开放床位数、病床周转率、病床使用率、平均住院日和住院人次；既往B年中各科室病例为去掉两端极值病例后剩余的病例。
5.根据权利要求1或2所述的一种基于自有算法模型分配医保额度的方法，其特征在于：在S4中，医保费用的影响因子模型具体为拟合度大于70％的医保费用的影响因子模型。
6.一种基于自有算法模型分配医保额度的系统，其特征在于：包括自有算法模型建立模块、医保额度分配参考系数预测模块、影响因子模型建立模块、按科室分配医保额度模块和按月分配科室医保额度模块，
所述自有算法模型建立模块，其用于在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并对所述字段建立自有算法模型；
所述医保额度分配参考系数预测模块，其用于通过自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数；
所述影响因子模型建立模块，其用于根据既往B年的医疗数据确定医保费用的影响因子，并建立影响因子模型；
所述按科室分配医保额度模块，其用于根据医保额度分配参考系数和医保费用的影响因子模型将下一年医保额度分配到各科室；
所述按月分配科室医保额度模块，其用于根据各科室既往C年每月医保实际费用的比例，将各科室整年的医保额度分配到各月。
7.根据权利要求6所述的一种基于自有算法模型分配医保额度的系统，其特征在于：其特征在于：所述自有算法模型建立模块具体用于，在既往A年的医疗数据中选取与医保费用使用金额相关的字段，并采用C语言对所述字段建立自有算法模型。
8.根据权利要求6或7所述的一种基于自有算法模型分配医保额度的系统，其特征在于：所述医保额度分配参考系数预测模块具体用于，通过模型决定系数在0.8以上的自有算法模型预测下一年各科室的医保额度分配参考系数。
9.根据权利要求6或7所述的一种基于自有算法模型分配医保额度的系统，其特征在于：在所述影响因子模型建立模块中，既往B年的医疗数据包括既往B年中各科室病例的医保费用、实际开放床位数、病床周转率、病床使用率、平均住院日和住院人次；既往B年中各科室病例为去掉两端极值病例后剩余的病例。
10.根据权利要求6或7所述的一种基于自有算法模型分配医保额度的系统，其特征在于：在所述按科室分配医保额度模块中，医保费用的影响因子模型具体为拟合度大于70％的医保费用的影响因子模型。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN109544375A (zh) * 2018-10-30 2019-03-29 平安医疗健康管理股份有限公司 一种基于大数据的医院盈亏分析方法及计算设备
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