CN116109269A - 医保审核知识库的院端医保智能监管方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及医疗数据分析处理技术领域，特别涉及一种医保审核知识库的院端医保智能监管方法及装置，其中，方法包括：根据医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识，分析药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库中一个或多个目录涉及的收费规则及医保支付规则，建立多个最小知识单元，以构建医保审核知识库，并结合医保审核知识库构建逻辑算法库，利用逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略。本申请实施例可以通过建立医保审核知识库与逻辑算法库，结合实际数据与相关政策进行院端医保的智能化监管，从而提高了医保审核的准确性，实现医保监管的高效化与自动化，更全面地保障了医保基金的合理使用。

Description

医保审核知识库的院端医保智能监管方法及装置

技术领域

本申请涉及医疗数据分析处理技术领域，特别涉及一种医保审核知识库的院端医保智能监管方法及装置。

背景技术

随着《医疗保障基金使用监督管理条例》的出台及医疗保障事业的高质量发展，政府部门对医保基金合理使用的监管力度越来越大，加之顺应公立医院高质量发展及精细化管理转型趋势，医疗机构有强大动力规范医疗服务收费行为。

相关技术中，医保政策在实际落实时，药品、诊疗、材料目录内容庞大，临床医护无法保障逐个熟记，存在一定违规风险，故需要进行相应的医保审核。

然而，相关技术中，因人工作业的医保审核信息量大、重复性高，导致审核效率及准确率不足，而审核技术多集中于医保费用方面，规则单一且数据分散，使审核管理滞后，从而无法实现高效的自动化医保审核，降低了医保监管的可靠性，亟待解决。

发明内容

本申请提供一种医保审核知识库的院端医保智能监管方法及装置，以解决相关技术中，因人工作业的医保审核信息量大、重复性高，导致审核效率及准确率不足，而审核技术多集中于医保费用方面，规则单一且数据分散，使审核管理滞后，从而无法实现高效的自动化医保审核，降低了医保监管的可靠性等问题。

本申请第一方面实施例提供一种医保审核知识库的院端医保智能监管方法，包括以下步骤：获取基于预设政策文件生成的药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库；根据医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识，分析所述药品基准目录库、所述诊疗项目基准目录库和所述医用耗材基准目录库中一个或多个目录涉及的收费规则及医保支付规则，以建立多个最小知识单元；利用所述多个最小知识单元构建医保审核知识库，并且梳理并挖掘每条知识涉及的医疗信息和收费信息，以结合所述医保审核知识库构建逻辑算法库；利用所述逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述利用所述多个最小知识单元构建医保审核知识库，包括：基于所述收费规则及所述医保支付规则的确定度与管控可行性，设置所述医保审核知识库中的子提示知识库和子管控知识库。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述利用所述逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略，包括：基于病人的病人标识获取所述院端的医疗数据，其中，所述医疗数据包括病人历史病案、健康档案信息，对过往诊断信息、过敏史、药品信息、检验信息和检查信息中的至少一项；基于所述子提示知识库和所述子管控知识库，生成所述医疗数据对应的提示动作和/或管控动作，其中，所述提示动作包括用药频率提示、给药途径提示、用法提示、用量提示、禁忌症提示、适应症提示和相互作用提示中的至少一种，所述管控动作包括终止操作和/或建议改变操作。可选地，在本申请的一个实施例中，所述利用所述逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略，还包括：接收所述院端基于所述提示动作和/或所述管控动作的确认指令或者修改指令；根据所述确定指令结束所述提示动作或者所述管控动作，或者根据所述修改指令修改所述医疗数据，以进行重新监管的同时，生成反馈信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，在利用所述多个最小知识单元构建所述医保审核知识库之后，还包括：获取政策改革或院内范围调整的维护信息；根据所述维护信息调整所述医保审核知识库的内容。

本申请第二方面实施例提供一种医保审核知识库的院端医保智能监管装置，包括：知识触发模块，用于获取基于预设政策文件生成的药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库；知识依赖数据模块，用于根据医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识，分析所述药品基准目录库、所述诊疗项目基准目录库和所述医用耗材基准目录库中一个或多个目录涉及的收费规则及医保支付规则，以建立多个最小知识单元；规则条件模块，用于利用所述多个最小知识单元构建医保审核知识库，并且梳理并挖掘每条知识涉及的医疗信息和收费信息，以结合所述医保审核知识库构建逻辑算法库；检测管理模块，用于利用所述逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述规则条件模块包括：设置单元，用于基于所述收费规则及所述医保支付规则的确定度与管控可行性，设置所述医保审核知识库中的子提示知识库和子管控知识库。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述检测管理模块包括：第一获取单元，用于基于病人的病人标识获取所述院端的医疗数据，其中，所述医疗数据包括病人历史病案、健康档案信息，对过往诊断信息、过敏史、药品信息、检验信息和检查信息中的至少一项；生成单元，用于基于所述子提示知识库和所述子管控知识库，生成所述医疗数据对应的提示动作和/或管控动作，其中，所述提示动作包括用药频率提示、给药途径提示、用法提示、用量提示、禁忌症提示、适应症提示和相互作用提示中的至少一种，所述管控动作包括终止操作和/或建议改变操作。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述检测管理模块还包括：接收单元，用于接收所述院端基于所述提示动作和/或所述管控动作的确认指令或者修改指令；执行单元，用于根据所述确定指令结束所述提示动作或者所述管控动作，或者根据所述修改指令修改所述医疗数据，以进行重新监管的同时，生成反馈信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述规则条件模块还包括：第二获取单元，用于在利用所述多个最小知识单元构建所述医保审核知识库之后，获取政策改革或院内范围调整的维护信息；调整单元，用于根据所述维护信息调整所述医保审核知识库的内容。

本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的医保审核知识库的院端医保智能监管方法。

本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的医保审核知识库的院端医保智能监管方法。

本申请实施例可以通过建立医保审核知识库与逻辑算法库，结合实际数据与相关政策进行院端医保的智能化监管，从而提高了医保审核的准确性，实现医保监管的高效化与自动化，更全面地保障了医保基金的合理使用。由此，解决了相关技术中，因人工作业的医保审核信息量大、重复性高，导致审核效率及准确率不足，而审核技术多集中于医保费用方面，规则单一且数据分散，使审核管理滞后，从而无法实现高效的自动化医保审核，降低了医保监管的可靠性等问题。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本申请实施例提供的一种医保审核知识库的院端医保智能监管方法的流程图；

图2为本申请一个实施例的医保智能审核及监管架构示意图；

图3为本申请一个实施例的医保智能审核及监管过程图；

图4为根据本申请实施例的医保审核知识库的院端医保智能监管装置的结构示意图；

图5为根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的医保审核知识库的院端医保智能监管方法及装置。针对上述背景技术中心提到的相关技术中，因人工作业的医保审核信息量大、重复性高，导致审核效率及准确率不足，而审核技术多集中于医保费用方面，规则单一且数据分散，使审核管理滞后，从而无法实现高效的自动化医保审核，降低了医保监管的可靠性的问题，本申请提供了一种医保审核知识库的院端医保智能监管方法，可以通过建立医保审核知识库与逻辑算法库，结合实际数据与相关政策进行院端医保的智能化监管，从而提高了医保审核的准确性，实现医保监管的高效化与自动化，更全面地保障了医保基金的合理使用。由此，解决了相关技术中，因人工作业的医保审核信息量大、重复性高，导致审核效率及准确率不足，而审核技术多集中于医保费用方面，规则单一且数据分散，使审核管理滞后，从而无法实现高效的自动化医保审核，降低了医保监管的可靠性等问题。

具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种医保审核知识库的院端医保智能监管方法的流程示意图。

如图1所示，该医保审核知识库的院端医保智能监管方法包括以下步骤：

在步骤S101中，获取基于预设政策文件生成的药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库。

可以理解的是，本申请实施例中预设政策文件可以是涉及医疗保障管理的相关政策文件，药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库可以是结合医保管理文件梳理所得药品、诊疗、材料三方面的数据文件。

需要说明的是，预设政策文件由本领域技术人员根据实际情况进行设置，在此不作具体限定。

本申请实施例可以基于预设政策文件，生成药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库，从而得到符合医保管理规定的数据库，使医保监管的相关数据基底更加规范化。

在步骤S102中，根据医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识，分析药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库中一个或多个目录涉及的收费规则及医保支付规则，以建立多个最小知识单元。

可以理解的是，本申请实施例中最小知识单元可以是根据现有资料，针对药品、诊疗、材料三方面目录库所涉及的收费规则及医保支付规则进行分析挖掘，从而进行建立，其中现有资料包括但不限于医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识等信息。

在实际执行过程中，最小知识单元可以包含每种药品的医保限定支付范围，每项诊疗项目的项目内涵、除外内容、计价单位及计价说明等收费规则，每种医用耗材对应的诊疗项目及限收规则等。

例如，针对药品方面，注射用泮托拉唑钠限有禁食医嘱或吞咽困难的患者开立，生精片仅可开立至男性患者，丁苯酞氯化钠注射液限新发急性缺血性脑卒中患者在发作72小时内开始使用，支付不超过20天。对于诊疗项目方面，大关节粘连手法松解术限骨折或脱位术后患者开立。对于医用耗材方面，动脉血气针需伴随动脉采血的诊疗项目进行开立。

本申请实施例可以根据医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识，分析药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库中一个或多个目录涉及的收费规则及医保支付规则，建立多个最小知识单元，从而进一步丰富了医保支付及收费规则的相关信息，使所得结果更加贴合实际需要。

在步骤S103中，利用多个最小知识单元构建医保审核知识库，并且梳理并挖掘每条知识涉及的医疗信息和收费信息，以结合医保审核知识库构建逻辑算法库。

可以理解的是，本申请实施例中，可以将最小知识单元进行梳理及整合，分类构建医保审核知识库，针对所得知识库内的每条知识进行梳理并挖掘，得到其所涉及的诊断、医嘱、诊疗等医疗信息及收费信息，从而结合知识库与医疗信息、费用信息，分类构建，得到逻辑算法库。

本申请实施例可以利用多个最小知识单元构建医保审核知识库，并且梳理并挖掘每条知识涉及的医疗信息和收费信息，以结合医保审核知识库构建逻辑算法库，从而将知识库的业务语言转化为系统语言，以进一步实现医保监管的自动化。

可选地，在本申请的一个实施例中，利用多个最小知识单元构建医保审核知识库，包括：基于收费规则及医保支付规则的确定度与管控可行性，设置医保审核知识库中的子提示知识库和子管控知识库。

可以理解的是，本申请实施例中，医保审核知识库中的子提示知识库和子管控知识库分别可以实现知识库的智能提示与智能管控的管理方式，其中智能管控知识库又分为12类：诊断管控、诊别管控、科别管控、非医保管控、年龄管控、性别管控、互斥管控、并存管控、数量管控、病情管控、病程管控及途径管控。其中，子提示知识库和子管控知识库可以在需要时通过临床专科确认。

举例而言，如表1所示，为子提示知识库和子管控知识库所涉及智能提示与智能管控的医保审核知识库分类举例，对每类管控分别进行了具体说明。

表1

又如图2所示，为本申请一个实施例的医保智能审核及监管架构示意图，分为功能层、系统层与数据层。其中，功能层包含诊断管控、非医保管控、互斥管控、病情管控、诊别管控、年龄管控、并存管控、病程管控、科别管控、性别管控、用量管控与途径管控，且含有医保规则提示，系统层包含患者基本信息系统、医嘱系统、药品信息管理系统、收费系统与护理系统，数据层包含患者信息、诊断信息、药品信息、费用信息和诊疗信息。通过系统层与数据层的支撑以进一步实现功能层运用。

本申请实施例可以基于收费规则及医保支付规则的确定度与管控可行性，设置医保审核知识库中的子提示知识库和子管控知识库，通过对各类情形进行精细化分类，进一步完善了医保监管的监察体系，使监管更加全面。

可选地，在本申请的一个实施例中，在利用多个最小知识单元构建医保审核知识库之后，还包括：获取政策改革或院内范围调整的维护信息；根据维护信息调整医保审核知识库的内容。

可以理解的是，本申请实施例中政策改革或院内范围调整的维护信息可以是实时获取的针对医保审核知识库内容进行调整的相关信息，例如，针对医疗项目价格改革、药品目录调整等政策改革或院内小范围调整，针对医保审核知识库的内容进行改动，

本申请实施例可以在利用多个最小知识单元构建医保审核知识库之后，获取政策改革或院内范围调整的维护信息，根据维护信息调整医保审核知识库的内容，实现对知识库的动态维护，以及时获取最新相关信息进行知识库的更新，从而保障了医保审核知识库内容的准确性。

在步骤S104中，利用逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略。

可以理解的是，本申请实施例中医保智能监管策略可以包含上述步骤所述的医保监管信息，通过利用所得逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略，实现了医保监管过程的智能化，进一步提高了医保监管效率，使监管更加准确高效。

可选地，在本申请的一个实施例中，利用逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略，包括：基于病人的病人标识获取院端的医疗数据，其中，医疗数据包括病人历史病案、健康档案信息，对过往诊断信息、过敏史、药品信息、检验信息和检查信息中的至少一项；基于子提示知识库和子管控知识库，生成医疗数据对应的提示动作和/或管控动作，其中，提示动作包括用药频率提示、给药途径提示、用法提示、用量提示、禁忌症提示、适应症提示和相互作用提示中的至少一种，管控动作包括终止操作和/或建议改变操作。

可以理解的是，本申请实施例中院端的医疗数据可以包含需进行医保监管的相关医疗信息，可包含病人历史病案、健康档案信息，对过往诊断信息、过敏史、药品信息、检验信息和检查信息，提示动作可以是子提示知识库所发出的智能提示管理行为，可包含用药频率提示、给药途径提示、用法提示、用量提示、禁忌症提示、适应症提示和相互作用提示，管控动作可以是子管控知识库所发出的智能管控管理行为，可包含终止操作和建议改变操作。

在部分实施例中，可以通过将逻辑算法库作用于所得医疗数据，基于子提示知识库和子管控知识库，判断所得医疗数据中有无违规收费及医保支付风险行为，若存在，则按照系统设定的反应方式，进行智能提示及智能管控。

本申请实施例可以获取院端的医疗数据，并基于子提示知识库和子管控知识库，生成医疗数据对应的提示动作和/或管控动作，从而实现了针对所需医疗数据的管控提醒与反馈分析，进而使医保监管更加规范化。

可选地，在本申请的一个实施例中，利用逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略，还包括：接收院端基于提示动作和/或管控动作的确认指令或者修改指令；根据确定指令结束提示动作或者管控动作，或者根据修改指令修改医疗数据，以进行重新监管的同时，生成反馈信息。

可以理解的是，本申请实施例中确认指令可以是相关医护人员所发送确认信息，修改指令可以是相关医护人员所发送修改信息，反馈信息可以是对用户所选择确认指令或者修改指令执行结果的详细记录。

在实际执行过程中，在提示动作的智能提示行为下，医护自行判断有无违规风险行为，进而决定维持或修改诊疗数据或费用数据，不进行强制管制，医护提交医嘱或计价后，医保审核人员进行人工审核，结束当前监管过程。在管控动作的智能管控行为下，医护无法提交医嘱或计价，在医护修改医疗数据或修改费用数据后，如，对诊断进行补充或调整医保属性，再次提交医嘱或计价，判断无违规风险行为后结束当前监管过程。

例如，在开医嘱过程中，管理平台可根据病人基本信息，调阅病人历史病案、健康档案信息，对过往诊断、过敏史、药品、检验、检查等医嘱主动式检查，针对用药频率、给药途径、用法、用量、禁忌症、适应症、相互作用等给出预警提示，用户通过点击处理意见，显示是否符合要求，符合要求则继续进行操作，不符合要求则终止操作或按照建议改变操作，在进行重新监管的同时生成反馈信息，以减少违规行为的发生，合理使用医保基金。

具体操作过程为，首先通过接口开始调用，继而通过知识触发功能判断是否存在相关知识，若存在，则通过知识目录获取相关知识数据，若不存在则直接调用结束，系统不进行知识提醒。知识目录信息中配置了当前知识的判断参数、规则类型以及结果类型，通过参数类型获取知识判断依赖数据，指向知识依赖数据功能，通过规则类型判断当前知识所应用的规则种类，指向规则条件功能，通过结果类型判定当前知识的结果返回方式，指向结果交互功能。通过知识依赖数据功能获取参数，通过决策规则表获取决策规则后调用决策支持引擎，根据引擎返回值返回决策结果。最终，通过检测管理功能将用户选择的结果记录成详细的反馈信息，医嘱调用结束。

本申请实施例可以接收院端基于提示动作和/或管控动作的确认指令或者修改指令，根据确定指令结束提示动作或者管控动作，或者根据修改指令修改医疗数据，以进行重新监管的同时，生成反馈信息，从而实现了医保智能监管的分段式管理，进一步提升了监管过程的自动化水平，更具适用性。

如图3所示，下面以一个具体实施例对本申请实施例的工作内容进行详细阐述。首先梳理药品、诊疗、耗材三大目录库，进而分析挖掘三大目录涉及的收费规则及医保支付规则，建立最小知识单元。

其次，通过临床专科确认分类构建医保审核知识库，并进一步梳理诊断库及诊疗信息，以进行知识库动态维护，并进一步构建逻辑算法库作用于医疗数据，依此判断有无违规收费行为，若无，则监管结束，若有，则继续进行智能提示与智能管控。

最终，分别根据智能提示与智能管控进行不同处理，由智能提示选择维持原医疗数据及费用数据，或修改医疗数据或费用数据，进而进行人工审核并结束监管。由智能管控修改医疗数据或费用数据，执行完毕后结束监管。

根据本申请实施例提出的医保审核知识库的院端医保智能监管方法，可以通过建立医保审核知识库与逻辑算法库，结合实际数据与相关政策进行院端医保的智能化监管，从而提高了医保审核的准确性，实现医保监管的高效化与自动化，更全面地保障了医保基金的合理使用。由此，解决了相关技术中，因人工作业的医保审核信息量大、重复性高，导致审核效率及准确率不足，而审核技术多集中于医保费用方面，规则单一且数据分散，使审核管理滞后，从而无法实现高效的自动化医保审核，降低了医保监管的可靠性等问题。

其次参照附图描述根据本申请实施例提出的医保审核知识库的院端医保智能监管装置。

图4是本申请实施例的医保审核知识库的院端医保智能监管装置的方框示意图。

如图4所示，该医保审核知识库的院端医保智能监管装置10包括：知识触发模块100、知识依赖数据模块200、规则条件模块300和检测管理模块400。

其中，知识触发模块100，用于获取基于预设政策文件生成的药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库。

知识依赖数据模块200，用于根据医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识，分析药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库中一个或多个目录涉及的收费规则及医保支付规则，以建立多个最小知识单元。

规则条件模块300，用于利用多个最小知识单元构建医保审核知识库，并且梳理并挖掘每条知识涉及的医疗信息和收费信息，以结合医保审核知识库构建逻辑算法库。

检测管理模块400，用于利用逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，规则条件模块300包括：设置单元。

其中，设置单元，用于基于收费规则及医保支付规则的确定度与管控可行性，设置医保审核知识库中的子提示知识库和子管控知识库。

可选地，在本申请的一个实施例中，检测管理模块400包括：第一获取单元和生成单元。

其中，第一获取单元，用于基于病人的病人标识获取院端的医疗数据，其中，医疗数据包括病人历史病案、健康档案信息，对过往诊断信息、过敏史、药品信息、检验信息和检查信息中的至少一项。

生成单元，用于基于子提示知识库和子管控知识库，生成医疗数据对应的提示动作和/或管控动作，其中，提示动作包括用药频率提示、给药途径提示、用法提示、用量提示、禁忌症提示、适应症提示和相互作用提示中的至少一种，管控动作包括终止操作和/或建议改变操作。

可选地，在本申请的一个实施例中，检测管理模块400还包括：接收单元和执行单元。

其中，接收单元，用于接收院端基于提示动作和/或管控动作的确认指令或者修改指令。

执行单元，用于根据确定指令结束提示动作或者管控动作，或者根据修改指令修改医疗数据，以进行重新监管的同时，生成反馈信息。

可选地，在本申请的一个实施例中，规则条件模块300还包括：第二获取单元和调整单元。

其中，第二获取单元，用于在利用多个最小知识单元构建医保审核知识库之后，获取政策改革或院内范围调整的维护信息。

调整单元，用于根据维护信息调整医保审核知识库的内容。

需要说明的是，前述对医保审核知识库的院端医保智能监管方法实施例的解释说明也适用于该实施例的医保审核知识库的院端医保智能监管装置，此处不再赘述。

根据本申请实施例提出的医保审核知识库的院端医保智能监管装置，可以通过建立医保审核知识库与逻辑算法库，结合实际数据与相关政策进行院端医保的智能化监管，从而提高了医保审核的准确性，实现医保监管的高效化与自动化，更全面地保障了医保基金的合理使用。由此，解决了相关技术中，因人工作业的医保审核信息量大、重复性高，导致审核效率及准确率不足，而审核技术多集中于医保费用方面，规则单一且数据分散，使审核管理滞后，从而无法实现高效的自动化医保审核，降低了医保监管的可靠性等问题。

图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：

存储器501、处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502上运行的计算机程序。

处理器502执行程序时实现上述实施例中提供的医保审核知识库的院端医保智能监管方法。

进一步地，电子设备还包括：

通信接口503，用于存储器501和处理器502之间的通信。

存储器501，用于存放可在处理器502上运行的计算机程序。

存储器501可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器501、处理器502和通信接口503独立实现，则通信接口503、存储器501和处理器502可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选地，在具体实现上，如果存储器501、处理器502及通信接口503，集成在一块芯片上实现，则存储器501、处理器502及通信接口503可以通过内部接口完成相互间的通信。

处理器502可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的医保审核知识库的院端医保智能监管方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于医保审核知识库的院端医保智能监管方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取基于预设政策文件生成的药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库；

根据医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识，分析所述药品基准目录库、所述诊疗项目基准目录库和所述医用耗材基准目录库中一个或多个目录涉及的收费规则及医保支付规则，以建立多个最小知识单元；

利用所述多个最小知识单元构建医保审核知识库，并且梳理并挖掘每条知识涉及的医疗信息和收费信息，以结合所述医保审核知识库构建逻辑算法库；

利用所述逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述多个最小知识单元构建医保审核知识库，包括：

基于所述收费规则及所述医保支付规则的确定度与管控可行性，设置所述医保审核知识库中的子提示知识库和子管控知识库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略，包括：

基于病人的病人标识获取所述院端的医疗数据，其中，所述医疗数据包括病人历史病案、健康档案信息，对过往诊断信息、过敏史、药品信息、检验信息和检查信息中的至少一项；

基于所述子提示知识库和所述子管控知识库，生成所述医疗数据对应的提示动作和/或管控动作，其中，所述提示动作包括用药频率提示、给药途径提示、用法提示、用量提示、禁忌症提示、适应症提示和相互作用提示中的至少一种，所述管控动作包括终止操作和/或建议改变操作。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略，还包括：

接收所述院端基于所述提示动作和/或所述管控动作的确认指令或者修改指令；

根据所述确定指令结束所述提示动作或者所述管控动作，或者根据所述修改指令修改所述医疗数据，以进行重新监管的同时，生成反馈信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述多个最小知识单元构建所述医保审核知识库之后，还包括：

获取政策改革或院内范围调整的维护信息；

根据所述维护信息调整所述医保审核知识库的内容。

6.一种基于医保审核知识库的院端医保智能监管装置，其特征在于，包括：

知识触发模块，用于获取基于预设政策文件生成的药品基准目录库、诊疗项目基准目录库和医用耗材基准目录库；

知识依赖数据模块，用于根据医保政策、院内外拒付案例、临床诊疗规范及专家共识，分析所述药品基准目录库、所述诊疗项目基准目录库和所述医用耗材基准目录库中一个或多个目录涉及的收费规则及医保支付规则，以建立多个最小知识单元；

规则条件模块，用于利用所述多个最小知识单元构建医保审核知识库，并且梳理并挖掘每条知识涉及的医疗信息和收费信息，以结合所述医保审核知识库构建逻辑算法库；

检测管理模块，用于利用所述逻辑算法库执行院端的医保智能监管策略。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述规则条件模块包括：

设置单元，用于基于所述收费规则及所述医保支付规则的确定度与管控可行性，设置所述医保审核知识库中的子提示知识库和子管控知识库。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述规则条件模块还包括：

获取单元，用于在利用所述多个最小知识单元构建所述医保审核知识库之后，获取政策改革或院内范围调整的维护信息；

调整单元，用于根据所述维护信息调整所述医保审核知识库的内容。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的医保审核知识库的院端医保智能监管方法。

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，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的医保审核知识库的院端医保智能监管方法。

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