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1. WO2020107909 - PROCÉDÉ, APPAREIL ET DISPOSITIF DE DÉTERMINATION DE FRAIS DE TRAITEMENT ANORMAUX, ET SUPPORT DE STOCKAGE INFORMATIQUE

Numéro de publication WO/2020/107909
Date de publication 04.06.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2019/097447
Date du dépôt international 24.07.2019
CIB
G06Q 40/08 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
40Finance; Assurance; Stratégies fiscales; Traitement des impôts sur les sociétés ou sur le revenu
08Assurance, p.ex. analyse des risques ou pensions
CPC
G06Q 30/0185
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
30Commerce, e.g. shopping or e-commerce
01Customer relationship, e.g. warranty
018Business or product certification or verification
0185Product, service or business identity fraud
G06Q 30/0283
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
30Commerce, e.g. shopping or e-commerce
02Marketing, e.g. market research and analysis, surveying, promotions, advertising, buyer profiling, customer management or rewards; Price estimation or determination
0283Price estimation or determination
G06Q 40/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
40Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
08Insurance, e.g. risk analysis or pensions
G16H 10/60
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
10ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
60for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
Déposants
  • 平安医疗健康管理股份有限公司 PING AN MEDICAL AND HEALTHCARE MANAGEMENT CO., LTD [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 黄越 HUANG, Yue
  • 陈明东 CHEN, Mingdong
Mandataires
  • 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 CENFO INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY
Données relatives à la priorité
201811462247.X30.11.2018CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) METHOD, APPARATUS AND DEVICE FOR DETERMINING ABNORMAL TREATMENT EXPENSE, AND COMPUTER STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ, APPAREIL ET DISPOSITIF DE DÉTERMINATION DE FRAIS DE TRAITEMENT ANORMAUX, ET SUPPORT DE STOCKAGE INFORMATIQUE
(ZH) 异常就诊费用的判断方法、装置、设备及计算机存储介质
Abrégé
(EN)
Disclosed in the present application are a method, apparatus and device for determining an abnormal treatment expense, and a computer storage medium. The method comprises: obtaining multiple pieces of historical treatment data, and transmitting each piece of the historical treatment data to multiple preset classification models for classification to generate each classification result; detecting each classification result to determine a target classification result, and determining the preset classification model generating the target classification result as a target classification model; and upon receiving current treatment data, transmitting the current treatment data to the target classification model, and determining whether the current treatment expense in the current treatment data is abnormal. According to this solution, the target classification result generated on the basis of the classification of treatment big data in the target classification model is the classification of correspondences among different disease information, therapeutic schemes, and expense information, and has relatively high accuracy, so that the abnormity determination for the current treatment data by the target classification model is more accurate and effective.
(FR)
La présente invention concerne un procédé, un appareil et un dispositif de détermination de frais de traitement anormaux, et un support de stockage informatique. Le procédé consiste à : obtenir de multiples éléments de données de traitement historiques, et transmettre chaque élément des données de traitement historiques à de multiples modèles de classification prédéfinis en vue d'une classification pour générer chaque résultat de classification ; détecter chaque résultat de classification pour déterminer un résultat de classification cible, et déterminer, comme modèle de classification cible, le modèle de classification prédéfini générant le résultat de classification cible ; et lors de la réception de données de traitement actuelles, transmettre les données de traitement actuelles au modèle de classification cible, et déterminer si les frais de traitement actuels figurant dans les données de traitement actuelles sont anormaux. Selon cette solution, le résultat de classification cible généré sur la base de la classification d'un grand volume de données de traitement dans le modèle de classification cible est la classification de correspondances parmi différentes informations de maladie, différents systèmes thérapeutiques et différentes informations de frais, et a une précision relativement élevée, si bien que la détermination d'anomalie pour les données de traitement actuelles par le modèle de classification cible est plus précise et efficace.
(ZH)
本申请公开一种异常就诊费用的判断方法、装置、设备及计算机存储介质,所述方法包括:获取多份历史就诊数据,并将各所述历史就诊数据分别传输到多个预设分类模型中进行分类,生成各分类结果;对各所述分类结果进行检测,确定目标分类结果,并将生成所述目标分类结果的所述预设分类模型确定为目标分类模型;当接收到当前就诊数据时,将所述当前就诊数据传输到所述目标分类模型中,并判断所述当前就诊数据中的当前就诊费用是否异常。本方案目标分类模型中基于就诊大数据所分类生成的目标分类结果为各种病症信息、治疗方案与费用信息之间的对应关系分类,具有较高的准确度,使得由该目标分类模型对当前就诊数据的异常性判断更为准确有效。
Également publié en tant que
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