CN109658146A - 疾病保险定价方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

疾病保险定价方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN109658146A CN201811529451.9A CN201811529451A CN109658146A CN 109658146 A CN109658146 A CN 109658146A CN 201811529451 A CN201811529451 A CN 201811529451A CN 109658146 A CN109658146 A CN 109658146A
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Abstract

本发明公开了一种疾病保险定价方法、装置、设备及存储介质，获取目标疾病的相关数据；为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。本发明基于数据分析，对疾病保险进行定价，提高了疾病保险定价的效率和准确性。

Description

疾病保险定价方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及疾病保险定价方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着医疗体系的日益完善，疾病保险也应该逐渐覆盖所有疾病，特别是重大疾病和慢性疾病、例如各种癌症、遗传病、精神疾病、传染病等，这些疾病一般治疗时间长、治疗费用大。为给患者减轻经济负担，需要设立相应的疾病保险，而疾病保险的定价会对保险产生重大影响。
一般地，疾病保险定价需要由专家收集大量数据，并对这些大量数据进行准确分析才能得出疾病保险定价的结果，而这种人工定价的方法效率低，且准确性不高。
发明内容
本发明提供一种疾病保险定价方法、装置、设备及存储介质，旨在提高疾病保险定价的效率和准确性。
为实现上述目的，本发明提供一种疾病保险定价方法，所述方法应用于疾病保险定价设备，所述方法包括：
获取目标疾病的相关数据；
为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；
将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。
优选地，所述将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果的步骤之后还包括：
若接收到保险申请，则根据申请人的相关信息，获得申请人的保费权重；
将所述保费权重乘以所述定价结果，则获得所述申请人的保费。
优选地，所述为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据的步骤包括：
分析所述相关数据的数据类型，所述数据类型包括患病率、诊断率、治疗率以及治疗费用；
将所述数据类型作为标签，并为每一个数据设置相应的标签；
保存设置了标签的每一个数据，获得相应的多个标签数据。
优选地，所述由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价的步骤包括：
接收所述多个标签数据，并提取所述多个标签数据中的多个标签；
核验所述多个标签是否与多个预设标签一致；
若所述多个标签与所述多个预设标签一致，则根据预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价。
优选地，所述核验所述多个标签是否与所述多个预设标签一致的步骤包括：
将所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量进行比对；
若所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量一致，则分别提取所述多个标签的多个标签内容，将所述多个标签内容与所述多个预设标签的多个预设内容进行比对；
若所述多个标签内容与所述多个预设内容均一致，则判定所述多个标签是与所述多个预设标签一致；
若所述多个标签内容与所述多个预设内容有一个或多个内容不一致，则判定所述多个标签与所述多个预设标签不一致。
优选地，所述标签包括发病率、诊断率、治疗率、总参保人数，所述根据预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价的步骤包括：
从所述标签数据中获取所述目标疾病的发病率、诊断率以及治疗率，计算所述疾病的就诊人数；
从所述标签数据中获取目标疾病的平均治疗费用，基于所述就诊人数和所述平均治疗费用获得所述疾病的总费用；
从所述标签数据中获取所述总参保人数，将所述总费用除以所述总参保人数，则得到人均参保费用；
将所述人均参保费用基于调整因子参数进行适应性调整后则获得所述目标疾病的保险定价结果。
优选地，所述方法还包括：
设置所述目标疾病的费用报销审核标准；
当接收到所述目标疾病的费用报销请求时，基于所述费用报销审核标准对所述费用报销请求进行审核。
本发明实施例还提供一种疾病保险定价装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标疾病的相关数据；
设置模块，用于为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；
定价模块，用于将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。
本发明实施例还提供一种疾病保险定价设备，所述疾病保险定价设备包括处理器，存储器以及存储在所述存储器中的疾病保险定价程序，所述疾病保险定价程序被所述处理器运行时，实现如上所述疾病保险定价方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有疾病保险定价程序，所述疾病保险定价程序被处理器运行时实现如上所述疾病保险定价方法的步骤。
相比现有技术，本发明提供的一种疾病保险定价方法、装置、设备及存储介质，获取目标疾病的相关数据；为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。本发明基于数据分析，对疾病保险进行定价，提高了疾病保险定价的效率和准确性。
附图说明
图1是本发明各实施例涉及的疾病保险定价设备的硬件结构示意图；
图2是本发明疾病保险定价方法第一实施例的流程示意图；
图3是本发明疾病保险定价方法第二实施例的流程示意图；
图4是本发明疾病保险定价装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例主要涉及的疾病保险定价设备是指能够实现网络连接的网络连接设备，所述疾病保险定价设备可以是服务器、云平台等。
参照图1，图1是本发明各实施例涉及的疾病保险定价设备的硬件结构示意图。本发明实施例中，疾病保险定价设备可以包括处理器1001(例如中央处理器CentralProcessing Unit、CPU)，通信总线1002，输入端口1003，输出端口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；输入端口1003用于数据输入；输出端口1004用于数据输出，存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对本发明的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
继续参照图1，图1中作为一种可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块、应用程序模块以及疾病保险定价程序。在图1中，网络通信模块主要用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的疾病保险定价程序，并执行本发明实施例提供的疾病保险定价方法。
本发明实施例提供了一种疾病保险定价方法。
参照图2，图2是本发明疾病保险定价方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述疾病保险定价方法应用于疾病保险定价设备，所述方法包括：
步骤S101，获取目标疾病的相关数据；
本实施例中，相关数据的来源主要是国际经验数据、同类城市经验数据等。所述相关数据包括疾病的自然增长率、患病率、诊断率、治疗率以及治疗费用等，其中所述治疗费用可根据所述疾病的不同治疗方法进行分别获取。而且，由于近期数据比较有参考价值，故可仅收集预设年份内的数据，例如三年内、五年内等。
步骤S102，为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；
本实施例中，需要收集的数据较多，为了便于预设的疾病定价模型对相关数据进行处理，需要先对所述多个数据中的每一个数据设置相应的标签，获得所述相关数据对应的标签数据。具体地，预先根据保险定价的需要预设标签，所述标签包括患病率、诊断率、治疗率以及治疗费用等。
具体地，分析所述相关数据的数据类型，所述数据类型包括患病率、诊断率、治疗率以及治疗费用；将所述数据类型作为标签，并为每一个数据设置相应的标签；保存设置了标签的每一个数据，获得相应的多个标签数据。此外，所述标签类型还包括一个或多个调整因子，例如地区调整因子、年份调整因子、通货膨胀调整因子。
步骤S103，将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。
本实施例中，将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型。预先建立疾病保险定价模型。具体地，设置进行疾病保险定价所需要的预设标签，所述预设标签包括发病率、诊断率、治疗率、当地总人数、总参保人数、平均治疗费用等。根据所述预设标签标记预设标签数量。
本实施例中，在利用所述多个标签数据建立所述疾病保险定价模型之前，需要按预设流程对所述多个标签数据进行处理。具体地，根据全切分算法对接收到的多个标签数据进行语义分析，获得相应的标签。核验所述多个标签是否与多个预设标签一致，具体地，将所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量进行比对；若所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量一致，则分别提取所述多个标签的多个标签内容，将所述多个标签内容与所述多个预设标签的多个预设内容进行比对；若所述多个标签内容与所述多个预设内容均一致，则判定所述多个标签是与所述多个预设标签一致；若所述多个标签内容与所述多个预设内容有一个或多个内容不一致，则判定所述多个标签与所述多个预设标签不一致，若所述多个标签与所述多个预设标签一致，则根据预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价。此外，若所述多个标签与所述多个预设标签不一致，则输出标签不一致的提示。可以理解地，还可以设置所述多个预设标签的存取空间，以供在后续收到多个标签数据之后直接将所述多个标签数据分别存入对应的存取空间，且在进行疾病保险定价计算时，直接从对应的存取空间中获取所需要的数据。
进一步地，设置所述保险定价模型的疾病保险定价方法。首先计算就诊人数，设置就诊人数计算公式：就诊人数＝发病率×诊断率×治疗率×当地总人数；根据计算到的就诊人数和根据数据标签获得的平均治疗费用，设置总费用计算公式：总费用＝就诊人数×平均治疗费用；再根据计算得到的总费用计算人家参保费用：人均参保费用＝总费用÷所述总参保人数。
进一步地，根据所述疾病保险定价方法进行建模，生成疾病保险定价模型。此外，还需要设置合理的调整因子参数，以供所述疾病保险定价模型根据所述调整因子参数对所述人均参保费用进行适应性调整后，获得所述目标疾病的保险定价结果。
当所述疾病保险定价模型建立之后，就可通过所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价。具体地，接收所述多个标签数据，并提取所述多个标签数据中的多个标签，在本实施例中所述疾病保险定价模型可通过全切分算法对接收到的多个标签数据进行语义分析，获得相应的标签。核验所述多个标签是否与多个预设标签一致，具体地，将所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量进行比对；若所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量一致，则分别提取所述多个标签的多个标签内容，将所述多个标签内容与所述多个预设标签的多个预设内容进行比对；若所述多个标签内容与所述多个预设内容均一致，则判定所述多个标签是与预所述多个预设标签一致；若所述多个标签内容与所述多个预设内容有一个或多个内容不一致，则判定所述多个标签与所述多个预设标签不一致，若所述多个标签与所述多个预设标签一致，则根据预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价。此外，若所述多个标签与所述多个预设标签不一致，则输出标签不一致的提示。
进一步地，所述标签包括发病率、诊断率、治疗率、总参保人数，所述根据预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价的步骤包括：从所述标签数据中获取所述目标疾病的发病率、诊断率以及治疗率，计算所述疾病的就诊人数；具体地，就诊人数＝发病率×诊断率×治疗率×当地总人数。可以理解地，可以通过官方数据获得目标疾病的发病率，而由于并不是所有的患者都被正确诊断或者接受完整的治疗，故需要将所述发病率、所述诊断率以及所述治疗率综合考虑在内。
从所述标签数据中获取目标疾病的平均治疗费用，由于同一疾病由于患者的轻重程度不同、治疗方法也有差异，故需要将平均治疗费用作为定价依据。基于所述就诊人数和所述平均治疗费用获得所述疾病的总费用，可以理解地，总费用＝就诊人数×平均治疗费用。此外，还可以对所有患者的治疗费用进行求和，将求和结果作为总费用。
从所述标签数据中获取所述总参保人数，将所述总费用除以所述总参保人数，则得到人均参保费用。所述总参保人数可以根据保险的类型获得，若所述保险是人力资源和社会保障局推出的医疗保险，则从人力资源和社会保障局中就能获得精准的总参保人数。若所述保险是商业，则根据经验预测所述总参保人数。从获得的标签数据中获取总参保人数，人均参保费用等于总费用除以总参保人数。
进一步地，将所述人均参保费用基于调整因子参数进行适应性调整后则获得所述目标疾病的保险定价结果。由于在当前的市场环境下，有诸多因素会对所述保险定价结果产生影响，例如城市差异，不同城市由于人口组成中的年龄、性别等都有所差异，故潜在患病人数不同；再例如报销比例、税费、运营成本等因素都会对所述保险定价结果产生一定的影响，故需要根据预设的调整因子对所述人均参保费用进行调整，则获得所述目标疾病的保险定价结果。具体地，从所述标签数据中获取一个或多个调整因子，将所述一个或多个调整因子乘以所述人均参保费用后就能获得所述目标疾病的最终保险定价结果。
在其它实施例中还可以设置多级标签，所述多级标签包括一级标签、二级标签以及三级标签。例如将年份、地区等信息设置为一级标签，所述一级标签是所有相关数据都具有的属性标签；将所述保险定价模型可直接用来计算的数据设置为二级标签，例如所述疾病保险定价模型需要使用患病率、诊断率、治疗率以及治疗费用等相关数据进行计算，则可将此类标签设置为二级标签；若未有所述二级标签，则需要对相关数据进行运算获得二级标签，例如若未获得患病率，则需要将患者数量除以当地总人数，在乘以百分之百，以此得到患病率，此时，可将所述患者数量和所述当地总人数设置为三级标签。
进一步地，将所述目标疾病纳入保险系统后，向参保人收取保费，并设置所述目标疾病的费用报销审核标准。所述疾病保险定价模型中还包括费用报销审核标准和审核流程。具体地，设置所述目标疾病的费用报销审核标准；所述审核标准包括所需资料、费用报销阈值以及报销时限等。当接收到所述目标疾病的费用报销请求时，基于所述费用报销审核标准对所述费用报销请求进行审核。按要求对所述费用报销请求进行审核，防止骗保的事情发生，使疾病保险真正帮助有需要的人。
本实施例通过上述方案，获取目标疾病的相关数据；为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。本发明基于数据分析，对疾病保险进行定价，提高了疾病保险定价的效率和准确性。
如图3所示，本发明第二实施例提出一种疾病保险定价方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果的步骤之后还包括：
步骤S104，若接收到保险申请，则根据申请人的相关信息，获得申请人的保费权重；
本实施例中，由于申请人患所述目标疾病的概率不同，故根据所述申请人的相关信息，合理地进行保费评估。所述相关信息包括性别、年龄、身体状况、既往病史等，根据所述相关信息对所述申请人进行评估，根据评估结果获得申请人的保费权重。具体地，预先设置申请人相关信息与保费权重的映射关系表，当收到申请人的相关信息时，根据所述映射关系表获得对用的保费权重。例如不同年龄设置相应的年龄权重，对身体状况的设置合理的身体状况权重，对既往病史设置合理的既往病史权重，根据所述申请人的相关信息获得所述申请人的年龄权重、身体状况权重以及既往病史权重，进而获得所述保费权重。所述权重主要用于评估申请人患所述疾病的概率，可以理解的，申请人患病概率越大，其对应的保费越高，反之申请人的患病概率越小，其对应的保费越低。此外，还可将其它相关信息作为保费权重的计算依据、例如是否为首次购买保险、已购买的其它相关保险以及申请人职业等。
步骤S105，将所述保费权重乘以所述定价结果，则获得所述申请人的保费。
本实施例中，将根据申请人的相关信息获取的权重乘以所述定价结果，则获得所述申请人的保费。
本实施例通过上述方案，若接收到保险申请，则根据申请人的相关信息，获得申请人的保费权重；将所述保费权重乘以所述定价结果，则获得所述申请人的保费。由此，可以更加公平，更加合理地设置保费。
此外，本实施例还提供一种疾病保险定价装置。参照图4，图4是本发明疾病保险定价装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明疾病保险定价装置为虚拟装置，存储于图1所示的疾病保险定价设备的存储器1005中，用于实现疾病保险定价方法的所有功能，用于获取目标疾病的相关数据；用于为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；用于将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。
具体地，本实施例中，所述疾病保险定价装置包括：
获取模块10，用于获取目标疾病的相关数据；
设置模块20，用于为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；
定价模块30，用于将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。
进一步地，所述定价模块还用于：
若接收到保险申请，则根据申请人的相关信息，获得申请人的保费权重；
将所述保费权重乘以所述定价结果，则获得所述申请人的保费。
进一步地，所述设置模块还用于：
分析所述相关数据的数据类型，所述数据类型包括患病率、诊断率、治疗率以及治疗费用；
将所述数据类型作为标签，并为每一个数据设置相应的标签；
保存设置了标签的每一个数据，获得相应的多个标签数据。
进一步地，所述定价模块还用于：
接收所述多个标签数据，并提取所述多个标签数据中的多个标签；
核验所述多个标签是否与多个预设标签一致；
若所述多个标签与所述多个预设标签一致，则根据预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价。
进一步地，所述定价模块还用于：
将所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量进行比对；
若所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量一致，则分别提取所述多个标签的多个标签内容，将所述多个标签内容与所述多个预设标签的多个预设内容进行比对；
若所述多个标签内容与所述多个预设内容均一致，则判定所述多个标签是与所述多个预设标签一致；
若所述多个标签内容与所述多个预设内容有一个或多个内容不一致，则判定所述多个标签与所述多个预设标签不一致。
进一步地，所述定价模块还用于：
从所述标签数据中获取所述目标疾病的发病率、诊断率以及治疗率，计算所述疾病的就诊人数；
从所述标签数据中获取目标疾病的平均治疗费用，基于所述就诊人数和所述平均治疗费用获得所述疾病的总费用；
从所述标签数据中获取所述总参保人数，将所述总费用除以所述总参保人数，则得到人均参保费用；
将所述人均参保费用基于调整因子参数进行适应性调整后则获得所述目标疾病的保险定价结果。
进一步地，所述定价模块还用于：
设置所述目标疾病的费用报销审核标准；
当接收到所述目标疾病的费用报销请求时，基于所述费用报销审核标准对所述费用报销请求进行审核。
此外，本发明实施例还提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有疾病保险定价程序，所述疾病保险定价程序被处理器运行时实现如上所述疾病保险定价方法的步骤。
相比现有技术，本发明提供的一种疾病保险定价方法、装置、设备及存储介质，获取目标疾病的相关数据；为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。本发明基于数据分析，对疾病保险进行定价，提高了疾病保险定价的效率和准确性。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种疾病保险定价方法，其特征在于，所述方法应用于疾病保险定价设备，所述方法包括：
获取目标疾病的相关数据；
为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；
将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。
2.根据权利要求1所述的定价方法，其特征在于，所述将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果的步骤之后还包括：
若接收到保险申请，则根据申请人的相关信息，获得申请人的保费权重；
将所述保费权重乘以所述定价结果，则获得所述申请人的保费。
3.根据权利要求1所述的定价方法，其特征在于，所述为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据的步骤包括：
分析所述相关数据的数据类型，所述数据类型包括患病率、诊断率、治疗率以及治疗费用；
将所述数据类型作为标签，并为每一个数据设置相应的标签；
保存设置了标签的每一个数据，获得相应的多个标签数据。
4.根据权利要求1所述的定价方法，其特征在于，所述由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价的步骤包括：
接收所述多个标签数据，并提取所述多个标签数据中的多个标签；
核验所述多个标签是否与多个预设标签一致；
若所述多个标签与所述多个预设标签一致，则根据预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价。
5.根据权利要求4所述的定价方法，其特征在于，所述核验所述多个标签是否与所述多个预设标签一致的步骤包括：
将所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量进行比对；
若所述多个标签的数量与所述多个预设标签的数量一致，则分别提取所述多个标签的多个标签内容，将所述多个标签内容与所述多个预设标签的多个预设内容进行比对；
若所述多个标签内容与所述多个预设内容均一致，则判定所述多个标签是与所述多个预设标签一致；
若所述多个标签内容与所述多个预设内容有一个或多个内容不一致，则判定所述多个标签与所述多个预设标签不一致。
6.根据权利要求4所述的定价方法，其特征在于，所述标签包括发病率、诊断率、治疗率、总参保人数，所述根据预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价的步骤包括：
从所述标签数据中获取所述目标疾病的发病率、诊断率以及治疗率，计算所述目标疾病的就诊人数；
从所述标签数据中获取目标疾病的平均治疗费用，基于所述就诊人数和所述平均治疗费用获得所述目标疾病的总费用；
从所述标签数据中获取所述总参保人数，将所述总费用除以所述总参保人数，则得到人均参保费用；
将所述人均参保费用基于调整因子参数进行适应性调整后则获得所述目标疾病的保险定价结果。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的定价方法，其特征在于，所述方法还包括：
设置所述目标疾病的费用报销审核标准；
若接收到所述目标疾病的费用报销请求，则基于所述费用报销审核标准对所述费用报销请求进行审核。
8.一种疾病保险定价装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标疾病的相关数据；
设置模块，用于为所述相关数据中的每一个数据设置相应的标签，获得相应的多个标签数据；
定价模块，用于将所述多个标签数据输入预设的疾病保险定价模型，由所述疾病保险定价模型基于预设的疾病保险定价算法对所述目标疾病进行保险定价并输出定价结果。
9.一种疾病保险定价设备，其特征在于，所述疾病保险定价设备包括处理器，存储器以及存储在所述存储器中的疾病保险定价程序，所述疾病保险定价程序被所述处理器运行时，实现如权利要求1-7中任一项所述疾病保险定价方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有疾病保险定价程序，所述疾病保险定价程序被处理器运行时实现如权利要求1-7中任一项所述疾病保险定价方法的步骤。
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CN111199478A (zh) * 2019-12-24 2020-05-26 天阳宏业科技股份有限公司 一种定价方法及系统

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