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龙图腾网恭喜江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)申请的专利基于关键因素的医疗服务项目成本预测方法及装置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：CN115545731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202110731655.6，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于关键因素的医疗服务项目成本预测方法及装置是由贲慧设计研发完成，并于2021-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键因素的医疗服务项目成本预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键因素的医疗服务项目成本预测方法及装置，该方法包括：基于典型关联分析算法对医疗服务项目的基础信息进行处理以获取医疗服务项目的关键因素；将医疗服务项目的关键因素输入预先训练的深度神经网络模型以确定医疗服务项目的归属；根据医疗服务项目的归属对各个归属科室的医疗服务项目成本进行预测；基于各个归属科室的医疗服务项目成本预测医院的医疗服务项目成本。通过典型关联分析算法和深度神经网络模型，在极大地提高了相关信息处理速度的同时，能够简化医疗服务项目成本预测过程。通过对各个归属科室的医疗服务项目成本进行预测，再预测医院的医疗服务项目成本，采用逐级预测的方式，有利于提高预测结果的准确度。

本发明授权基于关键因素的医疗服务项目成本预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于关键因素的医疗服务项目成本预测方法，其特征在于，包括：基于典型关联分析算法对医疗服务项目的基础信息进行处理以获取所述医疗服务项目的关键因素；利用所述典型关联分析算法将所述医疗服务项目的基础信息与标准库中的相关信息进行对比，以筛选出所述医疗服务项目的关键因素；所述医疗服务项目的基础信息用X表示，标准库中的相关信息用Y表示，基础信息X和标准库中的相关信息Y均可作为多维数组，利用典型关联分析算法计算X和Y的相关系数ρX，Y,根据相关系数ρX，Y即可判断出基础信息X和标准库中的相关信息Y的相关程度，进而筛选出该医疗服务项目对应的关键因素；计算公式如下： ；式中，输入量为X和Y，X和Y的维度都大于1，输出量是相关系数ρX，Y；SXX表示X的方差，SYY表示Y的方差，SXY表示X和Y的协方差，对矩阵M进行奇异值分解，得到最大的奇异值即为相关系数ρX，Y，相关系数ρX，Y的取值为[-1，1]，ρX，Y的绝对值越接近于1，则X和Y的线性相关性越高，ρX，Y的绝对值越接近于0，则X和Y的线性相关性越低；所述医疗服务项目的关键因素包括但不限于项目编码、项目名称、项目内涵、计价单位、人力消耗及耗时、低值耗材消耗定额档次、技术难度和风险程度；将所述医疗服务项目的关键因素输入预先训练的深度神经网络模型以确定所述医疗服务项目的归属；根据关键因素中的项目编码、项目名称、项目内涵和计价单位确定医疗服务项目的归属科室后，再根据关键因素中的人力消耗及耗时、风险程度和技术难度确定执行该医疗项目的人员经费，根据关键因素中的工作量、项目耗时和低值耗材消耗定额档次确定该医疗项目对应的非单独收费卫生材料成本、固定资产折旧费、无形资产摊销费以及其它运行费用，根据风险程度的关键因素确定计提医疗风险基金；根据所述医疗服务项目的归属对各个归属科室的医疗服务项目成本进行预测；根据预设的去重规则对所述医疗服务项目的相关数据进行去重，以避免重复预测所述医疗服务项目的成本；根据预设的滤除规则对去重之后的所述医疗服务项目的相关数据进行筛选，以保留参与所述医疗服务项目成本预测的数据；根据预设的判断规则检查各个所述归属科室的医疗服务项目成本预测是否异常；若是，则进行异常提示，并根据所述异常提示对所述医疗服务项目成本预测的数据进行回溯稽查；若否，则进行正常提示；基于各个所述归属科室的医疗服务项目成本预测医院的医疗服务项目成本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)，其通讯地址为：210029 江苏省南京市鼓楼区广州路300号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。