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申请/专利权人：万达信息股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于组合算法异常医疗就诊行为的识别系统，其特征在于，包括：患者数据信息采集单元；患者个人信息处理单元；患者就诊信息筛选单元；患者医疗就诊信息划分与统计单元；异常识别模型，进一步包括异常算法组合模型单元、单特征识别模型单元、多特征识别模型单元、异常程度划分单元。基于患者唯一标识对应的患者在预设范围内的就诊记录，能够准确、高效的自动定位与预警参保人，防止各种欺诈骗保行为，减少人为核查的成本，有力保障个人与公共卫生财产；同时，非正常就诊行为的的监控，也为临床大数据科研提供了更为准确有效的数据，提高科研结果的准确性，减小研究结果偏差，从而为医学研究和临床实践提供更有价值的信息。

主权项：1.一种基于组合算法异常医疗就诊行为的识别系统，其特征在于，包括：患者数据信息采集单元，用于接收医疗机构发送的所有医疗数据，所述医疗数据为就诊患者在一次医疗就诊服务中产生的所有数据，包括患者个人基础信息、就诊诊断信息、医嘱处方信息、手术记录信息、实验室检查信息、影像检查信息，构建患者个人信息数据库和医疗信息库；患者个人信息处理单元，用于对患者个人信息数据库中的患者信息数据进行信息选择、数据处理、记录清洗以及信息合并，从而获得患者个人信息集合，其中，通过信息选择从患者个人信息数据库中选择患者身份信息相关的字段构建患者基本信息基础表；通过数据处理对患者基本信息基础表中数据进行数据清洗、有效值提取和数据规范化；通过记录清洗对数据处理后的患者个人信息数据进行去重以及舍弃数据质量较低的患者信息数据；通过信息合并将同一患者在不同就诊时期产生的不同患者个人信息记录合并，最终获得患者个人信息集合表；患者医疗就诊信息筛选单元，用于根据目标患者，在医疗信息库中提取患者在一定的预设时间内的医疗就诊信息，医所述疗就诊信息包括诊断信息、用药信息和手术记录信息；患者医疗就诊信息划分与统计单元，用于基于患者筛选信息，以患者为单位，构建患者基本信息集合和就诊信息集合，其中：基本信息集合，为从患者个人信息集合表中随机抽取m个患者的人口统计学信息，另外通过获取公安信息库中的人口死亡状态，所形成的基本信息集合表；就诊信息集合，为以患者为识别单位，在预设时间范围内，按照以全部就诊、以疾病编码分组，两种方式进行就诊次数统计，相应的，完成开药次数和手术次数的统计，最终形成的诊断信息集合表、用药信息集合表、手术信息集合表；异常识别模型，用于计算当前患者的异常分值Score，将异常分值Score与设定的异常阈值比较，以判断当前患者是否存在异常就诊行为；所述异常识别模型进一步包括异常算法组合模型单元、单特征识别模型单元、多特征识别模型单元、异常程度划分单元，其中：异常算法组合模型单元，采用基于统计学的箱型图、3sigma原则，基于聚类模型的K-means，以及基于树模型的孤立森林模型，设置权重分配，组合使用作为异常识别算法；单特征识别模型单元，针对采用异常算法组合模型单元识别获得的当前特征，获得该特征的异常分值；多特征识别模型单元，针对患者就诊次数、开药次数、手术次数异常识别问题，将患者明细数据进行数据信息处理，按照疾病种类或手术类型、就诊年份进行统计，形成nfeature个特征，采用单特征识别模型单元获得的每一个特征的异常分值，然后取所有特征异常分值的最大值，作为当前患者的异常分值Score；异常程度划分单元，将异常分值Score与预先设置的患者异常阈值进行比较，判断该患者是否存在异常情况。

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