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申请/专利权人：安徽医科大学第一附属医院;合肥综合性国家科学中心大健康研究院
摘要：本发明公开了一种基于人工智能技术的医保DRG分组预测方法及系统，涉及医学人工智能技术领域，该预测方法包括以下步骤：S100，特征重要性分析：运用特征重要性评估算法综合分析和展示重要特征在不同分组中的分布，分析重要特征与其他特征的相关性，本发明通过引入人工智能技术，运用特征重要性评估算法进行综合分析、利用逐层相关性传播技术解释决策过程，能够从多个角度对医保数据进行深入剖析，这使得预测结果更加准确，更好地理解不同因素对DRG分组的影响，避免单一因素导致的片面决策，为医保机构和医疗服务提供者提供了更科学的决策依据，同时，对决策路径的详细解释和案例对比分析，有助于发现潜在的规律和问题。
主权项：1.一种基于人工智能技术的医保DRG分组预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：S100，特征重要性分析：运用特征重要性评估算法综合分析和展示重要特征在不同分组中的分布，分析重要特征与其他特征的相关性；S200，决策路径解释：运用逐层相关性传播技术解释决策过程，呈现基于规则算法的决策规则，提供决策路径的案例说明；S300，案例对比分析：扩大案例对比范围并进行统计分析，引入时间维度分析，对案例对比结果进行可视化展示；S400，用户交互解释：提供用户与解释机制的交互接口，允许用户自定义特征重要性权重，记录用户交互历史并提供个性化解释和建议；S500，不确定性分析：量化预测结果的不确定性，分析不确定性来源，提供应对不确定性的建议。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽医科大学第一附属医院 合肥综合性国家科学中心大健康研究院 一种基于人工智能技术的医保DRG分组预测方法及系统
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