[发明专利]基于医保病种付费制ICD编码人工智能审核质控模式与系统

说明书

本发明公开了一种基于医保病种付费制ICD编码人工智能审核质控模式与系统，包括数据采集处理单元、知识库单元、规则库单元、预警单元、人工内涵质控单元、云质控单元、交互单元和分析单元。本发明属于医保病种付费技术领域，具体是基于医保病种付费制ICD编码人工智能审核质控模式与系统，应用大数据挖掘技术从历史数据形成ICD编码相关识库，运用知识融合术抽取和转换获得隐藏在数据资源中ICD编码知识因子及其关联关系；通过自然语言处理技术，建立动态的ICD编码表与各相关知识库的结构化审核逻辑判别数据库，理念是辩证地将特殊病历全质控和其他随机抽查相结合；应用大数据深度挖掘、人工智能技术先进技术和编码经验相结合。

技术领域

本发明涉及医保付费ICD质控及医疗信息技术领域，具体是指基于医保病种付费制ICD编码人工智能审核质控模式与系统。

背景技术

随着全国基本医保基金风险逐年加大，人口老龄化导致过快的医疗费用上涨给医保基金运行带来了巨大的压力。病种付费医保支付是控制医疗费用不合理增长、减轻患者负担的重要有效手段。病种付费制是以病案首页中主要诊断的(ICD-10)编码以及手术与操作诊断的(ICD-9-CM-3)编码作为计算分值的依据，在总额预算内根据病种的次均费用确定分值，进行医疗费用的结算，也就是说诊疗信息的ICD编码是病种分组关键依据，编码质量不但直接影响各医院获得医保基金，而且也影响医保年度清算拒付率；ICD编码的准确性已引起医院管理部门高度重视，医院必须设有编码审核质控岗位确保编码准确性。一般来说少部分的编码是错误的，因我国质控编码人才短缺，目前医院编码质控工作模式是随机抽查审核，人工质控为主，极少数先进医院有些简单逻辑条件审核为辅，这种工作模式不能精准判别编码错误或可疑错误病历，而且质控时没有质控重点方向，导致部分需要质控的编码病例没有得到质控，而正确编码病例又进行了不必要的质控，这种工作模式效率低，提高编码正确率的成效也低，远远达不到医保病种付费制对编码质量的要求。

随着人工智能技术的逐步推进，已广泛应用于医疗领域，为了解决上述困境，拟探索研究一种人工智能审核质控新模式，智能精准判别需要编码质控的病例及提示质控方向，减少不必要的工作，提高工作效率，提高编码的准确率。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供基于医保病种付费制 ICD编码人工智能审核质控模式与系统，应用大数据挖掘技术从历史数据形成 ICD编码相关识库，运用知识融合术抽取和转换获得隐藏在数据资源中ICD编码知识因子及其关联关系；通过自然语言处理技术，建立动态的ICD编码表与各相关知识库的结构化审核逻辑判别数据库，理念是辩证地将特殊病历全质控和其他随机抽查相结合，智能审核为主，人工质控为辅，最大限度将质控的人力集中在刀刃上，提高效率，提高成效；应用大数据深度挖掘、人工智能技术先进技术和编码经验相结合。

本发明基于医保病种付费制的ICD编码人工智能审核质控系统，包括数据采集处理单元、知识库单元、规则库单元、预警单元、人工内涵质控单元、云质控单元、交互单元和分析单元，所述知识库单元和规则库单元分别与数据采集处理单元相连，所述预警单元与知识库单元和规则库单元相连，所述人工内涵质控单元和云质控单元分别与预警单元相连，所述交互单元与预警单元相连，所述分析单元与交互单元相连。

本发明基于医保病种付费制的ICD编码人工智能审核质控模式，包括如下步骤：

(1)临床数据采集：通过数据采集处理单元与本院相关数据系统的数据库对接，抽取历史数据，通过连接医院省病案统计软件、EMR、HIS等系统的数据库，按照接口规范采用视图的方法，使用主索引病人ID关联院内这些系统数据，并抽取近五年首页信息、收费信息、医生书写的诊疗术语等相关历史数据，为了保证数据的质量，对数据进行清洗、转换、装载至数据仓库；

(2)建立基础ICD编码匹配知识(P)和逻辑审核基础库(L)：结合编码质控实践经验、文献检索、专家咨询等方式，包括ICD编码知识规则表、审核逻辑表、四个版本ICD编码映射合一表、国家统一临床术语知识表；