CN108009932A - 一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，其特征在于，包括申请受理模块、等级评定模块、服务管理模块、计算支付模块、费用审核模块及信息系统模块；该平台利用历史长期护理保险产生的数据提供大数据分析，基于数据分析结果对参保人员、评定机构、服务机构进行质量评估分析，同时还可以结合当年已使用基金和历史数据，对社保基金进行合理分析预测。

Description

一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台

技术领域

本发明涉及医疗审核系统，具体为一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台。

背景技术

目前在各地长护险试点方案中，各方依赖决策的数据来源往往是人口数据，病种数据，缺少具体护理项目数据，更无长期护理险统一评定标准，基金支付标准，各地都在进行探索。而想要更好的辅助长期护理险进行决策，需要在系统设计初始就将数据分析的理念贯穿其中。

而围绕长期护理险中关键的护理标准评定、护理服务质量评定和回访、护理费用支出、护理人员配置、护理项目的范围等，均缺少数据。

基于以上长护业务中的痛点，我们设计了基于大数据分析的智能长期护理服务平台。该平台利用历史长期护理保险产生的数据提供大数据分析，基于数据分析结果对参保人员、评定机构、服务机构进行质量评估分析，同时还可以结合当年已使用基金和历史数据，对社保基金进行合理分析预测。

该系统主要应用技术点如下：

(1)大数据用户画像技术：主要用于结合参保人员就医数据进行欺诈行为分析以及评估需要的护理项目。在大数据时代，机器要学会从准确识别用户，构建用户画像就变得尤其重要，是上层各种应用的基础。用户画像的技术核心是进行标签建模，标签不仅仅是个符号，而是和业务紧密关联，是业务和技术非常好的结合点。结合长护险的业务特征，我们提取了譬如年龄、性别、地区、既往病史、个人爱好等作为标签数据收集。

(2)智能穿戴技术整合：目前各种智能医疗穿戴设备，譬如：智能手环、手表、心率检测器，家用血压、血糖等已经大量进入家庭，我们通过给参保人佩戴智能设备，通过蓝牙以及无线信号对数据进行收集分析，形成参保人的健康档案，一旦检测到有异常的数据，可能触发护理需求的，立刻上门检查、确认。

(3)大数据分析建模技术：我们基于历史长期护理保险产生的数据、以及参保人员就医数据，进行大数据分析，利用建模技术，分析出不同年龄分组、不同性别、不同地域、不同常见既往症人员对于护理需求的级别、频度等数据特征，最终形成参考基准，用于参保人员的护理推荐和保险赔付的合理行评估。

(4)工作流引擎：工作流引擎是指经过对业务流转过程的分析以及抽象，围绕业务交互逻辑、业务处理逻辑以及参与者，提供信息传递路由、内容等级等流程控制解决方案。目前比较流行的工作流引擎有JBPM、Activity、Shark等。由于长护系统的流程设计角色多、流程长、地区差异明显的特征，我们在长护平台中应用工作流引擎，极大地提高了系统流程的可视性、可维护性和可定制性。

发明内容

本发明的目的在于针对上述问题，克服现有技术不足，公开了一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，该平台利用历史长期护理保险产生的数据提供大数据分析，基于数据分析结果对参保人员、评定机构、服务机构进行质量评估分析，同时还可以结合当年已使用基金和历史数据，对社保基金进行合理分析预测。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，包括申请受理模块、等级评定模块、服务管理模块、计算支付模块、费用审核模块及信息系统模块；

所述申请受理模块接受项目申请、协议申请、服务申请；

所述等级评定模块负责对于参保人的护理申请进行评定，包括对申请进行派单给评估人员，由其进行及时的上门评估，整个评估根据评估流程进行，最终给出评估结论；

所述服务管理模块应用大数据分析功能，包括(1)对评估机构进行质量分析，通过对评估机构的人员数量，对比其他机构投诉率，处理量，积压量等进行分析，(2)对护理机构进行质量分析，通过对护理机构的人员数量，对比其他机构投诉率，处理量，积压量，在院服务参保人数量等进行分析，给出质量数据；

所述计算支付模块在结算周期到期后，处理护理机构的计算；

所述费用审核模块监控当前的费用使用数据，识别风险数据，标识问题，对每个问题发起稽查，并形成历史记录，用于服务管理模块进行服务质量评估；

所述信息系统模块包括智能硬件支持及移动段智能设备信息收集App，安装在手机、pad中的长护App实时通过蓝牙，收集过参保人佩戴智能设备的信息，并汇总到后台系统，后台系统形成参保人的健康档案，一旦检测到有异常的数据，可能触发护理需求的，立刻上门检查、确认。

优选的，所述护理服务平台内存储有长护险知识库，通过长期数据收集，建立长期护理保险评估服务、护理服务医保支付知识库，包括护理服务项目的可报销支付的范围、种类、疾病、健康特征、治疗方式、场景、限额、各地相关规则知识，知识库建立后，用于支付结算和等级评定。

优选的，所述护理服务平台基于保险精算原理，建立长期护理保险的人口、经济、当年基金收入、当年基金支出、基金平衡模型，在参保人口的数量和结构预测的基础上，对未来长期护理保险基金的收支状况做出的预测。通过预测，可以把握未来发展趋势，对未来长护基金可能产生的问题作出预警，为政策制定者和基金管理者提供依据。

优选的，所述护理服务平台角色包括参保人、评定机构、服务机构、经办机构及系统运维。

优选的，所述护理服务平台工作流程依次为评估流程、签约流程、递送流程及结算流程。

本发明的有益效果为：

1、使用大数据分析技术评估护理等级，提高长护险护理等级评估的准确性，降低评估的成本；

2、使用大数据评估护理服务质量，通过多维度分析为相关服务机构，服务人员画像，进一步优化服务流程，改进服务质量；

3、通过收集的数据来辅助长期护理险政府部门政策制定，如年龄划定，评分标准划定，护理服务项目范围制定等。

4、通过大数据对基金的使用、结余进行预测，防止基金使用过甚，基金穿底。

5、使用大数据对参保人群进行分析，形成人物画像。

附图说明

图1是本发明的系统功能模块与总体框架图。

图2是本发明的信息系统模块结构图。

图3是本发明的评估流程图。

图4是本发明的签约流程图。

图5是本发明的递送流程图。

图6是本发明的结算流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

如图1所示的一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，包括五大角色和四大流程，五个角色分别是：参保人、评定机构、服务机构、经办机构和系统运维；四个流程分别是：评估流程见图3、签约流程见图4、递送流程见图5和结算流程见图6。

本系统包括申请受理模块、等级评定模块、服务管理模块、计算支付模块、费用审核模块及信息系统模块，

申请受理模块主要接受服务对象、服务机构及评定机构的项目申请、协议申请、服务申请；

等级评定模块主要负责对于参保人的护理申请进行评定，包括对申请进行派单给评估人员，由其进行及时的上门评估，整个评估根据评估流程进行见图3，最终给出评估结论；

服务管理模块主要应用大数据分析功能，包括(1)对评估机构进行质量分析，通过对评估机构的人员数量，对比其他机构投诉率，处理量，积压量等进行分析，(2)对护理机构进行质量分析，通过对护理机构的人员数量，对比其他机构投诉率，处理量，积压量，在院服务参保人数量等进行分析，给出质量数据。

计算支付模块负责在结算周期到期后，处理护理机构的计算，其整个处理流程见附图6。

费用审核模块监控当前的费用使用数据，识别风险数据，标识问题，对每个问题发起稽查，并形成历史记录，用于服务管理模块进行服务质量评估。

信息系统模块，包括(1)智能硬件支持，(2)移动段智能设备信息收集App。如图2所示，安装在手机、pad中的长护App实时通过蓝牙，收集过参保人佩戴智能设备的信息，并汇总到后台系统，后台系统形成参保人的健康档案，一旦检测到有异常的数据，可能触发护理需求的，立刻上门检查、确认。

除了以上系统的主要功能外，系统还提供：

(1)长护险知识库：

通过长期数据收集，建立长期护理保险评估服务、护理服务医保支付知识库，包括护理服务项目的可报销支付的范围、种类、疾病、健康特征、治疗方式、场景、限额、各地相关规则知识等。知识库建立后，用于支付结算和等级评定。

(3)基金预测功能

基于保险精算原理，建立长期护理保险的人口、经济、当年基金收入、当年基金支出、基金平衡模型，在参保人口的数量和结构预测的基础上，对未来长期护理保险基金的收支状况做出的预测。通过预测，可以把握未来发展趋势，对未来长护基金可能产生的问题作出预警，为政策制定者和基金管理者提供依据。

上述实施例，只是本发明的较佳实施例，并非用来限制本发明实施范围，故凡以本发明权利要求所述内容所做的等效变化，均应包括在本发明权利要求范围之内。

Claims (5)

1.一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，其特征在于，包括申请受理模块、等级评定模块、服务管理模块、计算支付模块、费用审核模块及信息系统模块；

所述申请受理模块接受项目申请、协议申请、服务申请；

所述等级评定模块负责对于参保人的护理申请进行评定，包括对申请进行派单给评估人员，由其进行及时的上门评估，整个评估根据评估流程进行，最终给出评估结论；

所述服务管理模块应用大数据分析功能，包括(1)对评估机构进行质量分析，通过对评估机构的人员数量，对比其他机构投诉率，处理量，积压量等进行分析，(2)对护理机构进行质量分析，通过对护理机构的人员数量，对比其他机构投诉率，处理量，积压量，在院服务参保人数量等进行分析，给出质量数据；

所述计算支付模块在结算周期到期后，处理护理机构的计算；

所述费用审核模块监控当前的费用使用数据，识别风险数据，标识问题，对每个问题发起稽查，并形成历史记录，用于服务管理模块进行服务质量评估；

所述信息系统模块包括智能硬件支持及移动段智能设备信息收集App，安装在手机、pad中的长护App实时通过蓝牙，收集过参保人佩戴智能设备的信息，并汇总到后台系统，后台系统形成参保人的健康档案，一旦检测到有异常的数据，可能触发护理需求的，立刻上门检查、确认。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，其特征在于，所述护理服务平台内存储有长护险知识库，通过长期数据收集，建立长期护理保险评估服务、护理服务医保支付知识库，包括护理服务项目的可报销支付的范围、种类、疾病、健康特征、治疗方式、场景、限额、各地相关规则知识，知识库建立后，用于支付结算和等级评定。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，其特征在于，所述护理服务平台基于保险精算原理，建立长期护理保险的人口、经济、当年基金收入、当年基金支出、基金平衡模型，在参保人口的数量和结构预测的基础上，对未来长期护理保险基金的收支状况做出的预测。通过预测，可以把握未来发展趋势，对未来长护基金可能产生的问题作出预警，为政策制定者和基金管理者提供依据。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，其特征在于，所述护理服务平台角色包括参保人、评定机构、服务机构、经办机构及系统运维。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的智能长期护理服务平台，其特征在于，所述护理服务平台工作流程依次为评估流程、签约流程、递送流程及结算流程。