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龙图腾网获悉平安健康保险股份有限公司申请的专利门诊数据异常识别方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115472250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211161892.4，技术领域涉及：G16H10/00；该发明授权门诊数据异常识别方法、装置、电子设备及存储介质是由赵栋;杨鸿超设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本门诊数据异常识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种门诊数据异常识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待识别的门诊就诊数据，获取对应的次要诊断数据；将次要诊断数据输入至次要诊断影响预测模型中，输出次要诊断影响程度预测值；根据至少一个就诊指标和次要诊断影响程度预测值获取门诊就诊数据的目标门诊就诊分组；根据费用数据以及目标门诊就诊分组的就诊费用阈值确定门诊就诊数据是否为异常数据；通过上述方式，根据门诊就诊数据确定次要诊断影响程度，将次要诊断影响程度也作为一个就诊指标，再根据门诊就诊数据的各就诊指标匹配目标门诊就诊分组，根据目标门诊就诊分组的就诊费用阈值判断是否异常，具有提高门诊数据异常识别的准确性和效率的效果。

本发明授权门诊数据异常识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种门诊数据异常识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的门诊就诊数据，根据所述门诊就诊数据获取对应的次要诊断数据，其中，所述门诊就诊数据包括至少一个就诊指标以及至少一个费用数据； 将所述次要诊断数据输入至预先训练好的次要诊断影响预测模型中，输出所述次要诊断数据对应的次要诊断影响程度预测值，其中，所述次要诊断影响预测模型是根据历史次要诊断数据以及历史次要诊断影响程度计算值进行训练得到的； 根据所述至少一个就诊指标和所述次要诊断影响程度预测值从预设的多个门诊就诊分组中获取所述门诊就诊数据的目标门诊就诊分组，其中，每个所述门诊就诊分组包括多个标准就诊指标和至少一个就诊费用阈值； 根据所述费用数据以及所述目标门诊就诊分组的所述就诊费用阈值确定所述门诊就诊数据是否为异常数据； 其中，所述次要诊断影响预测模型的训练步骤包括： 获取至少一个训练样本，所述训练样本包括历史次要诊断数据，所述历史次要诊断数据是根据历史门诊就诊数据获取的； 根据所述历史门诊就诊数据中的主要诊断疾病获取多个目标历史门诊就诊数据，其中，所述目标历史门诊就诊数据中的诊断疾病为所述主要诊断疾病且所述目标历史门诊就诊数据中不包含次要诊断疾病； 根据多个目标历史门诊就诊数据中的就诊费用的中位数确定基础就诊费用，根据所述历史门诊就诊数据中的就诊费用与所述基础就诊费用获取所述历史次要诊断影响程度计算值； 将所述历史次要诊断数据输入至所述次要诊断影响预测模型中，输出所述历史次要诊断影响程度预测值； 根据所述历史次要诊断影响程度预测值以及所述历史次要诊断影响程度计算值计算预测误差，根据所述预测误差对所述次要诊断影响预测模型的参数进行调整，直至所述次要诊断影响预测模型达到训练收敛条件。

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