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申请/专利权人：深圳易护怡康医疗智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种高套高编病案的检查识别方法和系统，该方法使用医院检查检验及手术操作收费项目为输入，依据标注了DIPDRG编码的病案的及其所有收费项目作为样本，将所病案按照DIPDRG编码进行聚类，之后将聚类结果使用深度学习模型完成操作项目与编码组的分类模型，最后在额外选取部分数据作为测试集测试模型性能并完成DIPDRP不同高套高编场景的识别。
主权项：1.一种高套高编病案的检查识别方法，其特征在于，包括：步骤一，提取检查操作收费项目，选择包含收费项目记录和DIPDRG编码的病案，分别筛选病案中的正常编码和高编高套病案，以及包含的每一项收费项目，将正常编码病案的80％案例数据作为后续步骤的训练集，将其余的20％正常编码案例和高编高套病案作为测试集；步骤二，数据清洗与过滤，排除级别为异常或歧义分组的病案；步骤三，聚类与统计分析，将具有相似检查操作收费项目的DRGDIP编码分在同一个组内，并统计每个组内包含的每项收费项目的权重，得到编码-收费项目的权重矩阵；步骤四，模型训练，以聚类分析的组为级别标签，并对编码-收费项目的权重矩阵进行学习，并使用随机梯度下降SGD作为迭代优化器，以进行模型训练；步骤五，测试调试，使用测试集对模型性能进行测试，根据测试集的准确度结果调整模型结构参数，迭代训练并保存达到最高准确度的模型参数作为最优模型。
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百度查询： 深圳易护怡康医疗智能科技有限公司 一种高套高编病案的检查识别方法和系统
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