CN112200645A - 一种医疗费用的数据处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本实施例提供了一种医疗费用的数据处理方法、装置、设备和存储介质，获取到所述医疗费用中的支付数据；将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；将所述多种分类统计数据转换为特征图表；针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果；便于财务人员观察财务数据的变化，提高财务数据的管控效率；及时恢复硬件故障，降低医疗机构的损失。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种医疗费用的数据处理方法、一种医疗费用的数据处理装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着移动支付的兴起，越来越多的医院交易场景或交易入口会使用移动支付。并且，随着用户支付方式、交易场景、交易入口等越来越多。当医院某处的收费发生异常波动的时候，比如自助机故障、微信支付通信故障使交易量降低或住院科最近一个月因为管理不善收入减少了，而院方不能及时的发现这些异常，会造成较大的损失。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种医疗费用的数据处理方法、一种医疗费用的数据处理装置、计算机设备和存储介质。
为了解决上述问题，本实施例公开了一种医疗费用的数据处理方法，包括：
获取到所述医疗费用中的支付数据；
将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；
将所述多种分类统计数据转换为特征图表；
针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果。
优选地，所述分类统计数据包括汇总统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：
将所述汇总统计数据转换为按照预设周期排列的交易金额或交易笔数下的第一特征图表。
优选地，所述分类统计数据包括交易场景统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：
将所述交易场景统计数据划分为子交易场景统计数据；
将每个所述子交易场景统计数据转换为按照预设周期排列的第二特征图表。
优选地，所述分类统计数据包括交易入口统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：
将所述交易入口统计数据划分为多个子交易入口统计数据；
将每个所述子交易入口统计数据转换为按照预设周期排列的第三特征图表。
优选地，所述分类统计数据包括支付渠道统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：
将所述支付渠道统计数据划分为多个子支付渠道统计数据；
将每个所述子支付渠道统计数据转换为按照预设周期排列的第四特征图表。
优选地，所述针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果，包括：
当所述特征图表中的分类统计数据落入预设范围时，将所述分类统计数据确定为异常数据；
将所述异常数据记录于所述分析数据结果中。
优选地，所述方法还包括：
根据所述分析数据结果确定医院中的支付故障位置。
本实施例还公开了一种医疗费用的数据处理装置，包括：
支付数据获取模块，用于获取到所述医疗费用中的支付数据；
归类模块，用于将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；
转换模块，用于将所述多种分类统计数据转换为特征图表；
分析模块，用于针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果。
本实施例还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的医疗费用的数据处理方法的步骤。
本实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的医疗费用的数据处理方法的步骤。
本实施例包括以下优点：
本实施例中，获取到所述医疗费用中的支付数据；将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；将所述多种分类统计数据转换为特征图表；针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果；便于财务人员观察财务数据的变化，提高财务数据的管控效率；及时恢复硬件故障，降低医疗机构的损失。
附图说明
为了更清楚地说明本实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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
图1是本实施例的一种医疗费用的数据处理方法实施例的步骤流程图；
图2是本实施例的一种医疗费用的数据处理装置实施例的结构框图；
图3是一个实施例的一种计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本实施例所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实施例进一步详细说明。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。
本实施例的核心构思之一在于，按照汇总统计、交易场景、交易入口及支付渠道划分，针对不同的场景将医疗费用进行归类，然后再转换为特征图表，与上周或上季度的数据比对，得到分析结果，使财务人员能够快速发现收入异常之处，提高财务风险管控效率，及时恢复硬件故障，提高设备的可维护性。
参照图1，示出了本实施例的一种医疗费用的数据处理方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，获取到所述医疗费用中的支付数据；
本实施例中，所述方法可以应用于多种终端中，该终端可以包括但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，该终端运行的系统可以包括安卓系统、Windows系统、IOS系统，此外，还可以包括Linux系统、Unix系统等，本实施例以应用的终端及运行系统的种类不作限制。
该终端首先可以获取到医疗费用的支付数据，如从缴费窗口、自助缴费机或付款码等渠道进行个人支付的数据，而不是医保局根据用户要求报销的数据。
步骤102，将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；
本实施例中，还可以将该支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据，具体而言，以所述汇总统计、交易场景、交易入口及支付渠道等为预设分类条件，根据所述预设分类条件将该支付数据进行归类，得到多种的分类统计数据。
在一种具体示例中，可以以汇总统计为预设分类条件，将支付数据进行分类，统计汇总是指将医疗机构的收入及退款情况进行汇总，包括金额和笔数；将上述的收入及退款情况进行整理，归类为多种分类统计数据，如每日的收入数据、每日的退款数据、每日的交易净额数据；或根据每笔交易的数额进行数据的整理。
在另一种情况中，还可以以交易场景为预设分类条件，将支付数据进行分类，其中，交易场景包含住院、门诊、诊疗卡充值、挂号等场景，按照每个交易场景将支付数据进行分类，归类为多种分类统计数据，如每日的住院收入、每日的诊疗卡充值收入、每日的门诊收入、每日的挂号收入及每日的其他收入等。
进一步地，还可以以交易入口为预设分类条件，将支付数据进行分类，其中，交易入口包括自助机、窗口、挂号凭条、住院单、处方单等入口，按照每个交易入口将支付数据进行分类，归类为多种分类统计数据，如每日的自助机收入、每日的窗口缴费收入、每日的挂号平台收入、每日的住院单收入、及每日的公众号、生活号收入等。
在本实施例的一种具体实现中，还可以以支付渠道为预设分类条件，将支付数据进行分类，其中，支付渠道包括支付宝、微信支付、云闪付、银联POS机支付、银行等渠道，按照支付渠道将支付数据进行分类，归类为多种分类统计数据，如每日的支付宝收入、每日的微信支付收入、每日的云闪付收入、每日的银联POS机收入或银行收入等。
上述的预设分类条件为本实施例的几种举例，还可以通过其他的预设分类条件针对支付数据进行划分，得到不同的分类统计数据，本实施例对此不作过多的限制，便于财务人员观察财务数据的变化，提高财务数据的管控效率。
步骤103，将所述多种分类统计数据转换为特征图表；
进一步应用到本实施例中，还可以将多种分类统计数据转换为特征图表，具体而言，该特征图表可以包括多种图表，如条形图、饼形图；进一步地，该特征图表可以是环比的图表，例如，环比上周同一天的百分比，或环比上一个月同一天的百分比等，本实施例对此不作限制，便于财务人员进一步观察财务数据的变化，提高财务管控效率，直观简便。
步骤104，针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果。
应用到本实施例中，在得到特征图表之后，还可以将特征图表进行分析，得到分析数据结果，具体而言，可以将上述的特征图表中的分类统计数据进行分析，如可以通过判定特征图表中的分类统计数据是否落入一个预设范围中，确定该特征图表对应的分类统计数据是否发生异常，从而观察财务数据的变化，得到分析数据结果。
进一步地，还可以在终端的显示装置上展现该分析数据结果；如在显示屏上显示该分析数据结果，向用户展现异常数据的位置，提高了财务管控的效率；举例而言，缴费自助机的某一日的收入突然降为0，则特征图表(如条形图或饼状图)上的对应的位置会变小，终端会判定该分类统计数据落入预设范围，确定对应的数据为异常数据，记录于分析数据结果中，展现给用户。
本实施例中，获取到所述医疗费用中的支付数据；将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；将所述多种分类统计数据转换为特征图表；针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果；便于财务人员观察财务数据的变化，提高财务数据的管控效率；及时恢复硬件故障，降低医疗机构的损失。
在一种优选实施例中，所述分类统计数据包括汇总统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：将所述汇总统计数据转换为按照预设周期排列的交易金额或交易笔数下的第一特征图表。
在另一种优选实施例中，所述分类统计数据包括交易场景统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：将所述交易场景统计数据划分为子交易场景统计数据；将每个所述子交易场景统计数据转换为按照预设周期排列的第二特征图表。
具体而言，该交易子场景可以包括住院、门诊、诊疗卡充值、挂号等场景，将交易场景进行区分，得到不同子交易场景统计数据，再进一步将其转换为按日期排列的第二特征图表，需要说明的是，该第二特征图表可以包括条形图或饼形图等，本实施例对此不作限制。
在另一种优选实施例中，所述分类统计数据包括交易入口统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：将所述交易入口统计数据划分为多个子交易入口统计数据；将每个所述子交易入口统计数据转换为按照预设周期排列的第三特征图表。
另外，该交易子入口可以包括自助机、窗口、挂号凭条、住院单、处方单等，将交易入口进行区分，得到不同子交易入口统计数据，再将其转换为按照日期、周期或季度等排列的第三特征图表。
在另一种优选实施例中，所述分类统计数据包括支付渠道统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：将所述支付渠道统计数据划分为多个子支付渠道统计数据；将每个所述子支付渠道统计数据转换为按照预设周期排列的第四特征图表。
在一种具体示例中，该子支付渠道统计数据可以包括支付宝、微信支付、云闪付、银联POS机支付、银行等渠道，即将支付渠道统计数据分为多个子支付渠道统计数据，再将其转换为特征图表。
在另一种优选实施例中，所述针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果，包括：当所述特征图表中的分类统计数据落入预设范围时，将所述分类统计数据确定为异常数据；将所述异常数据记录于所述分析数据结果中。
具体而言，可以设置一个预设范围，当上述的分类统计数据落入对应的预设范围后，即可以确定其为异常数据，将该异常数据记录于分析数据结果中，展现给用户。
在另一种优选实施例中，所述方法还包括：根据所述分析数据结果确定医院中的支付故障位置。
进一步地，还可以根据分析数据结果确定医院中的支付故障位置，举例而言，当某个支付渠道如支付宝，在某一天的统计数据突然降为0，则将该支付宝渠道(支付宝二维码或扫码枪)确定为支付故障位置，及时确定支付故障位置，提高设备的可维护性。
在一种实施例中，获取到第一预设周期的特征图表及对应的分析数据结果，以及第二预设周期的特征图表；将所述第一预设周期的特征图表及对应的分析数据结果输入至所述机器学习模型，得到训练后的机器学习模型；将所述第二预设周期的特征图表输入至所述训练后的机器学习模型，得到输出的分析数据结果。通过机器学习模型的方式，进一步预测分析数据结果。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本实施例所必须的。
参照图2，示出了本实施例的一种医疗费用的数据处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
支付数据获取模块301，用于获取到所述医疗费用中的支付数据；
归类模块302，用于将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；
转换模块303，用于将所述多种分类统计数据转换为特征图表；
分析模块304，用于针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果。
优选地，所述分类统计数据包括汇总统计数据；所述转换模块包括：
第一转换子模块，用于将所述汇总统计数据转换为按照预设周期排列的交易金额或交易笔数下的第一特征图表。
优选地，所述分类统计数据包括交易场景统计数据；所述转换模块包括：
第一划分子模块，用于将所述交易场景统计数据划分为子交易场景统计数据；
第二转换子模块，用于将每个所述子交易场景统计数据转换为按照预设周期排列的第二特征图表。
优选地，所述分类统计数据包括交易入口统计数据；所述转换模块包括：
第二划分子模块，用于将所述交易入口统计数据划分为多个子交易入口统计数据；
第三转换子模块，用于将每个所述子交易入口统计数据转换为按照预设周期排列的第三特征图表。
优选地，所述分类统计数据包括支付渠道统计数据；所述转换模块包括：
第三划分子模块，用于将所述支付渠道统计数据划分为多个子支付渠道统计数据；
第四转换子模块，用于将每个所述子支付渠道统计数据转换为按照预设周期排列的第四特征图表。
优选地，所述分析模块包括：
确定子模块，用于当所述特征图表中的分类统计数据落入预设范围时，将所述分类统计数据确定为异常数据；
记录子模块，用于将所述异常数据记录于所述分析数据结果中。
优选地，所述装置还包括：
确定模块，用于根据所述分析数据结果确定医院中的支付故障位置。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本实施例是参照根据本实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者终端设备不仅包括那些要素，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、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种医疗费用的数据处理方法、一种医疗费用的数据处理装置、计算机设备和存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种医疗费用的数据处理方法，其特征在于，包括：
获取到所述医疗费用中的支付数据；
将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；
将所述多种分类统计数据转换为特征图表；
针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类统计数据包括汇总统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：
将所述汇总统计数据转换为按照预设周期排列的交易金额或交易笔数下的第一特征图表。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分类统计数据包括交易场景统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：
将所述交易场景统计数据划分为子交易场景统计数据；
将每个所述子交易场景统计数据转换为按照预设周期排列的第二特征图表。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分类统计数据包括交易入口统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：
将所述交易入口统计数据划分为多个子交易入口统计数据；
将每个所述子交易入口统计数据转换为按照预设周期排列的第三特征图表。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分类统计数据包括支付渠道统计数据；所述将所述多种分类统计数据转换为特征图表，包括：
将所述支付渠道统计数据划分为多个子支付渠道统计数据；
将每个所述子支付渠道统计数据转换为按照预设周期排列的第四特征图表。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果，包括：
当所述特征图表中的分类统计数据落入预设范围时，将所述分类统计数据确定为异常数据；
将所述异常数据记录于所述分析数据结果中。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述分析数据结果确定医院中的支付故障位置。
8.一种医疗费用的数据处理装置，其特征在于，包括：
支付数据获取模块，用于获取到所述医疗费用中的支付数据；
归类模块，用于将所述支付数据按照预设分类条件归类为多种分类统计数据；
转换模块，用于将所述多种分类统计数据转换为特征图表；
分析模块，用于针对所述特征图表进行分析，得到分析数据结果。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的医疗费用的数据处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的医疗费用的数据处理方法的步骤。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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