CN113077353A - 用于生成核保结论的方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开的实施例公开了用于生成核保结论的方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取用户的健康相关信息；对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据；基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合；基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论。该实施方式实现了对用户的健康相关信息的标准化，为筛选保险服务物品提供了便利。基于标准化后的结构化数据对筛选出的保险服务物品进行核保，得到保险服务物品的核保结论，有助于用户针对自己的需求选择保险服务物品，为满足用户投保需求提供了便利。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于生成核保结论的方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
随着互联网的发展以及民众保险意识的增强，在用户提供健康相关信息时很难快速标准化健康信息。由此，无法准确筛选用户可投保的保险产品，以及给出每款保险产品的核保结论。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了用于生成核保结论的方法、装置、电子设备和介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种用于生成核保结论的方法，该方法包括：获取用户的健康相关信息；对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据；基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合；基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论。
第二方面，本公开的一些实施例提供了一种用于生成核保结论的装置，装置包括：获取单元，被配置成获取用户的健康相关信息；处理单元，被配置成对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据；确定单元，被配置成基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合；生成单元，被配置成基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中所描述的方法。
本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过对用户的健康相关信息进行处理，得到符合需求的结构化数据。然后，基于结构化数据确定保险服务物品的匹配结果。最后，生成有助于用户选择保险服务物品的核保结论。由此，本实施例提供的方法实现了对用户的健康相关信息的标准化，为筛选保险服务物品提供了便利。基于标准化后的结构化数据对筛选出的保险服务物品进行核保，得到保险服务物品的核保结论，有助于用户针对自己的需求选择保险服务物品，为满足用户投保需求提供了便利。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的一些实施例的用于生成核保结论的方法的一个应用场景的示意图；
图2是根据本公开的用于生成核保结论的方法的一些实施例的流程图；
图3是根据本公开的用于生成核保结论的装置的一些实施例的结构示意图；
图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1是根据本公开一些实施例的用于生成核保结论的方法的一个应用场景的示意图。
在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取用户的健康相关信息102。然后，计算设备101可以对所述用户的健康相关信息102进行处理，得到结构化数据103。之后，计算设备101可以基于所述结构化数据103，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合104。最后，计算设备101可以基于所述结构化数据103和所述匹配结果集合104，生成核保结论105。
需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
继续参考图2，示出了根据本公开的用于生成核保结论的方法的一些实施例的流程200。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该用于生成核保结论的方法，包括以下步骤：
步骤201，获取用户的健康相关信息。
在一些实施例中，用于生成核保结论的方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以通过如下步骤获取用户的健康相关信息：第一步，上述执行主体可以通过无线连接方式接收用户病历相关信息，其中，用户病历相关信息可以包括但不限于以下其中一项：用户病历文本信息、用户病历图像、用户体检报告文本信息、用户体检报告图像、用户检查单信息、用户检查单图像、用户通话记录信息和用户病历相关信息图像等健康相关报告；第二步，上述执行主体可以对上述用户通话记录信息进行语音转写，得到通话信息；第三步，上述执行主体可以对上述用户病历相关信息图像进行图像识别，得到图像识别信息；第四步，上述执行主体可以将上述通话信息和上述图像识别信息进行组合，得到上述用户的健康相关信息。作为示例，图像识别可以是OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)识别技术。
需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
步骤202，对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过如下步骤得到结构化数据：第一步，上述执行主体可以对所述用户的健康相关信息进行实体识别，得到至少一个识别结果；第二步，对所述至少一个识别结果中的识别结果进行排序，得到识别序列；第三步，将所述识别序列确定为所述结构化数据。作为示例，上述实体识别可以是命名实体识别，主要指识别文本中人名、基本信息相关名词(例如，年龄、性别等)和健康信息相关专有名词(例如，疾病、病情等)。
步骤203，基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合。
在一些实施例中，上述执行主体首先可以获取上述预设保险服务物品库中每个保险服务物品的疾病相关投保限制信息，得到疾病相关投保限制信息集合。然后，上述执行主体可以将上述疾病相关投保限制信息集合中的疾病相关投保限制信息和上述结构化数据输入至预先训练的语义匹配模型，得到至少一个语义匹配结果。这里，上述保险服务物品可以是保险产品。上述语义匹配结果可以是用于表征疾病相关投保限制信息和结构化数据语义相关度的得分。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述语义匹配模型可以是通过经过训练的用于对疾病相关投保限制信息和结构化数据进行正则表达式计算确定语义匹配结果的神经网络模型。具体地，上述语义匹配模型中包括正则匹配的规则处理引擎。
步骤204，基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论。
在一些实施例中，上述执行主体可以基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，通过如下步骤生成核保结果：
第一步，基于上述至少一个语义匹配结果，上述执行主体可以从上述预设保险服务物品库中选择保险服务物品作为目标保险服务物品，得到目标保险服务物品集合。作为示例，上述执行主体可以选择语义匹配结果(用于表征疾病相关投保限制信息和结构化数据语义相关度的得分)大于预设阈值的保险服务物品作为目标保险服务物品。
第二步，上述执行主体可以获取上述目标保险服务物品集合中每个目标保险服务物品的疾病问卷信息，得到疾病问卷信息集合。这里，疾病问卷信息可以是保险服务物品对应用于核保的疾病问卷信息。
第三步，上述执行主体可以对上述结构化数据进行解构，得到解构数据。这里，解构可以是从上述结构化数据选择出符合预设条件的数据，预设条件可以是与时间和疾病有关的数据。
第四步，上述执行主体可以将上述疾病问卷信息集合中的疾病问卷信息依次和上述解构数据输入至预先训练的规则处理引擎，得到至少一个核保结果。上述规则处理引擎采用SpEL表达式，主要用于对疾病问卷信息中的疾病指标和解构数据进行问题条件匹配范围的匹配。
第五步，上述执行主体可以基于上述至少一个核保结果，生成核保结论。作为示例，核保结果可以是“保险服务物品A，可投保；保险服务物品B，由于XX疾病核保不通过，不可投保；保险服务物品C，可投保”，那么，上述执行主体可以生成核保结论“保险服务物品A和保险服务物品C可投保”。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还包括：将上述核保结论传输至具有显示功能的目标设备，以及控制上述设备显示上述核保结论。
本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过对用户的健康相关信息进行处理，得到符合需求的结构化数据。然后，基于结构化数据确定保险服务物品的匹配结果。最后，生成有助于用户选择保险服务物品的核保结论。由此，本实施例提供的方法实现了对用户的健康相关信息的标准化，为筛选保险服务物品提供了便利。基于标准化后的结构化数据对筛选出的保险服务物品进行核保，得到保险服务物品的核保结论，有助于用户针对自己的需求选择保险服务物品，为满足用户投保需求提供了便利。
进一步参考图3，作为对上述各图上述方法的实现，本公开提供了一种用于生成核保结论的装置的一些实施例，这些装置实施例与图2上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图3所示，一些实施例的用于生成核保结论的装置300包括：获取单元301、处理单元302、确定单元303和生成单元304。其中，获取单元301，被配置成获取用户的健康相关信息；处理单元302，被配置成对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据；确定单元303，被配置成基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合；生成单元304，被配置成基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，用于生成核保结论的装置300的获取单元301包括：接收单元，被配置成接收用户病历相关信息，其中，所述用户病历相关信息包括用户通话记录信息和用户病历相关信息图像；转写单元，被配置成对所述用户通话记录信息进行语音转写，得到通话信息；识别单元，被配置成对所述用户病历相关信息图像进行图像识别，得到图像识别信息；组合单元，被配置成将所述通话信息和所述图像识别信息进行组合，得到所述用户的健康相关信息。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，用于生成核保结论的装置300的处理单元302被进一步配置成：对所述用户的健康相关信息进行实体识别，得到至少一个识别结果；对所述至少一个识别结果中的识别结果进行排序，得到识别序列；将所述识别序列确定为所述结构化数据。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，用于生成核保结论的装置300的确定单元303被进一步配置成：获取所述预设保险服务物品库中每个保险服务物品的疾病相关投保限制信息，得到疾病相关投保限制信息集合；将所述疾病相关投保限制信息集合中的疾病相关投保限制信息和所述结构化数据输入至预先训练的语义匹配模型，得到至少一个语义匹配结果。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，用于生成核保结论的装置300的生成单元304被进一步配置成：基于所述至少一个语义匹配结果，从所述预设保险服务物品库中选择保险服务物品作为目标保险服务物品，得到目标保险服务物品集合；获取所述目标保险服务物品集合中每个目标保险服务物品的疾病问卷信息，得到疾病问卷信息集合；对所述结构化数据进行解构，得到解构数据；将所述疾病问卷信息集合中的疾病问卷信息依次和所述解构数据输入至预先训练的规则处理引擎，得到至少一个核保结果；基于所述至少一个核保结果，生成核保结论。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，用于生成核保结论的装置300被进一步配置成：将所述核保结论传输至具有显示功能的目标设备，以及控制所述目标设备显示所述核保结论。
可以理解的是，该装置300中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置300及其中包含的单元，在此不再赘述。
下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)400的结构示意图。图4示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
通常，以下装置可以连接至I/O接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图4中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取用户的健康相关信息；对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据；基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合；基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、确定单元、接收单元和生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取用户的健康相关信息的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种用于生成核保结论的方法，包括：
获取用户的健康相关信息；
对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据；
基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合；
基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的健康相关信息，包括：
接收用户病历相关信息，其中，所述用户病历相关信息包括用户通话记录信息和用户病历相关信息图像；
对所述用户通话记录信息进行语音转写，得到通话信息；
对所述用户病历相关信息图像进行图像识别，得到图像识别信息；
将所述通话信息和所述图像识别信息进行组合，得到所述用户的健康相关信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据，包括：
对所述用户的健康相关信息进行实体识别，得到至少一个识别结果；
对所述至少一个识别结果中的识别结果进行排序，得到识别序列；
将所述识别序列确定为所述结构化数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合，包括：
获取所述预设保险服务物品库中每个保险服务物品的疾病相关投保限制信息，得到疾病相关投保限制信息集合；
将所述疾病相关投保限制信息集合中的疾病相关投保限制信息和所述结构化数据输入至预先训练的语义匹配模型，得到至少一个语义匹配结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论，包括：
基于所述至少一个语义匹配结果，从所述预设保险服务物品库中选择保险服务物品作为目标保险服务物品，得到目标保险服务物品集合；
获取所述目标保险服务物品集合中每个目标保险服务物品的疾病问卷信息，得到疾病问卷信息集合；
对所述结构化数据进行解构，得到解构数据；
将所述疾病问卷信息集合中的疾病问卷信息依次和所述解构数据输入至预先训练的规则处理引擎，得到至少一个核保结果；
基于所述至少一个核保结果，生成核保结论。
6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述核保结论传输至具有显示功能的目标设备，以及控制所述目标设备显示所述核保结论。
7.一种用于生成核保结论的装置，包括：
获取单元，被配置成获取用户的健康相关信息；
处理单元，被配置成对所述用户的健康相关信息进行处理，得到结构化数据；
确定单元，被配置成基于所述结构化数据，确定预设保险服务物品库中每个保险服务物品的匹配结果，得到匹配结果集合；
生成单元，被配置成基于所述匹配结果集合和所述结构化数据，生成核保结论。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取单元，包括：
接收单元，被配置成接收用户病历相关信息，其中，所述用户病历相关信息包括用户通话记录信息和用户病历相关信息图像；
转写单元，被配置成对所述用户通话记录信息进行语音转写，得到通话信息；
识别单元，被配置成对所述用户病历相关信息图像进行图像识别，得到图像识别信息；
组合单元，被配置成将所述通话信息和所述图像识别信息进行组合，得到所述用户的健康相关信息。
9.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020174005A1 (en) * | 2001-05-16 | 2002-11-21 | Perot Systems Corporation | Method and system for assessing and planning business operations |
| CN104462063A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-25 | 武汉大学 | 基于语义位置模型的位置信息结构化提取方法及系统 |
| CN104966239A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-10-07 | 天津爱蔻科技有限公司 | 一种基于规则引擎的智能核保平台 |
| CN106447066A (zh) * | 2016-06-01 | 2017-02-22 | 上海坤士合生信息科技有限公司 | 一种大数据的特征提取方法和装置 |
| CN106445988A (zh) * | 2016-06-01 | 2017-02-22 | 上海坤士合生信息科技有限公司 | 一种大数据的智能处理方法和系统 |
| US20180196920A1 (en) * | 2017-01-11 | 2018-07-12 | International Business Machines Corporation | Extracting Patient Information from an Electronic Medical Record |
| CN108460692A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-08-28 | 深圳市慧择保险经纪有限公司 | 一种基于健康险的线上核保方法、装置、设备和存储介质 |
| CN109472711A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-03-15 | 平安健康保险股份有限公司 | 健康险的核保方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN109785163A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-05-21 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 一种理赔请求处理方法、服务器及计算机可读存储介质 |
| CN109840323A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-06-04 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 保险产品的语音识别处理方法及服务器 |
| US10628553B1 (en) * | 2010-12-30 | 2020-04-21 | Cerner Innovation, Inc. | Health information transformation system |
| CN111143505A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-05-12 | 泰康保险集团股份有限公司 | 文档处理方法、装置、介质及电子设备 |
| CN111160802A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 清华大学 | 预设方案评估方法及装置 |
| US10783998B1 (en) * | 2015-10-21 | 2020-09-22 | C/Hca, Inc. | Signal processing for making predictive determinations |
| CN111861768A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 基于人工智能的业务处理方法、装置、计算机设备及介质 |
| CN112150298A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-29 | 建信金融科技有限责任公司 | 数据处理方法、系统、设备及可读介质 |
| CN112417167A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-26 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 保险知识图谱的构建方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112668327A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-16 | 微民保险代理有限公司 | 信息提取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2021
- 2021-04-22 CN CN202110438139.4A patent/CN113077353B/zh active Active
Patent Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020174005A1 (en) * | 2001-05-16 | 2002-11-21 | Perot Systems Corporation | Method and system for assessing and planning business operations |
| US10628553B1 (en) * | 2010-12-30 | 2020-04-21 | Cerner Innovation, Inc. | Health information transformation system |
| CN104462063A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-25 | 武汉大学 | 基于语义位置模型的位置信息结构化提取方法及系统 |
| CN104966239A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-10-07 | 天津爱蔻科技有限公司 | 一种基于规则引擎的智能核保平台 |
| US10783998B1 (en) * | 2015-10-21 | 2020-09-22 | C/Hca, Inc. | Signal processing for making predictive determinations |
| CN106447066A (zh) * | 2016-06-01 | 2017-02-22 | 上海坤士合生信息科技有限公司 | 一种大数据的特征提取方法和装置 |
| CN106445988A (zh) * | 2016-06-01 | 2017-02-22 | 上海坤士合生信息科技有限公司 | 一种大数据的智能处理方法和系统 |
| US20180196920A1 (en) * | 2017-01-11 | 2018-07-12 | International Business Machines Corporation | Extracting Patient Information from an Electronic Medical Record |
| CN108460692A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-08-28 | 深圳市慧择保险经纪有限公司 | 一种基于健康险的线上核保方法、装置、设备和存储介质 |
| CN109785163A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-05-21 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 一种理赔请求处理方法、服务器及计算机可读存储介质 |
| CN109840323A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-06-04 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 保险产品的语音识别处理方法及服务器 |
| CN109472711A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-03-15 | 平安健康保险股份有限公司 | 健康险的核保方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN111143505A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-05-12 | 泰康保险集团股份有限公司 | 文档处理方法、装置、介质及电子设备 |
| CN111160802A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 清华大学 | 预设方案评估方法及装置 |
| CN111861768A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 基于人工智能的业务处理方法、装置、计算机设备及介质 |
| CN112150298A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-29 | 建信金融科技有限责任公司 | 数据处理方法、系统、设备及可读介质 |
| CN112417167A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-26 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 保险知识图谱的构建方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112668327A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-16 | 微民保险代理有限公司 | 信息提取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 何萍: "区域医疗专家预约云服务系统的建模与优化研究", 《中国博士学位论文全文数据库医药卫生科技辑》, no. 03, pages 054 - 2 * |
| 陈波: "征信系统中实体匹配方法及应用研究", 《中国博士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》, no. 09, pages 145 - 31 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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