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申请/专利权人：平安医疗健康管理股份有限公司

摘要：本申请涉及人工智能和数字医疗技术领域，应用于智慧医疗领域中，揭露了一种人员评定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取各候选对象对应的医保数据和身份数据；对医保数据和身份数据进行数据清洗,得到第一特征数据；第一特征数据经分析模型处理，得到各候选对象的评分结果；通过将评分结果与预设阈值进行比较，判断各候选对象是否为帮助对象；在候选对象为帮助对象时，基于动态分级模型，得到帮助对象对应的经济状况等级；根据经济状况等级，获取对应的预设医疗报销比例。本申请还涉及区块链技术，医保数据、身份数据以及经济状况等级数据存储于区块链中。本申请实现有效对候选对象进行经济状况认定。

主权项：1.一种人员评定方法，其特征在于，所述方法包括：获取各候选对象对应的医保数据和身份数据；对所述医保数据和身份数据进行数据清洗,得到第一特征数据；所述第一特征数据经分析模型处理，得到各所述候选对象的评分结果；通过将所述评分结果与预设阈值进行比较，判断各所述候选对象是否为帮助对象；在所述候选对象为帮助对象时，基于动态分级模型，得到所述帮助对象对应的经济状况等级；根据所述经济状况等级，获取对应的预设医疗报销比例；所述第一特征数据经分析模型处理，得到各所述候选对象的评分结果包括：所述第一特征数据经分析模型得到多个维度的子评分，通过将多个维度的子评分进行加权求和，得到各所述候选对象的评分结果，且每一项子评分的权重，与其对应的特征与帮助结果之间的关联程度呈正相关；在所述第一特征数据经分析模型处理之前，还包括：获取历史医保数据以及所述历史医保数据对应的历史身份数据；对所述历史医保数据和历史身份数据进行数据清洗和数据衍生，得到第二特征数据；利用合成少数类过采样算法对第二特征数据进行均衡处理，得到第三特征数据；通过特征选取模型对所述第三特征数据进行特征重要性计算，根据所述特征重要性，提取预设比例的第三特征数据，得到训练集；将所述训练集输入逻辑回归模型进行训练，得到所述分析模型；所述利用合成少数类过采样算法对第二特征数据进行均衡处理包括：获取所述第二特征数据中的类型以及所述类型对应的数据量，基于各所述类型对应的数据量得到平均数据量；将各所述类型对应的数据量与所述平均数据量进行比较；当所述类型对应的数据量小于所述平均数据量时，则计算该所述类型对应的数据量与平均数据量的差值，得到增广数量；基于所述增广数量，采用所述合成少数类过采样算法，对所述类型对应的数据量小于所述平均数据量的类型下的数据进行增广。

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