商业健康保险在线直赔智能推荐系统及方法与流程

本发明涉及互联网医疗信息技术领域，具体地指一种商业健康保险在线直赔智能推荐系统及方法。

背景技术：

商业健康保险是我国医疗保障体系的重要组成部分，加快商业健康保险的发展，有利于夯实多层次医疗保障体系，满足人民群众多样化的健康保障需求。现阶段，商业健康保险的赔付主要是通过线下人工来完成的，对于患者和保险机构来说费时费力，若患者同时持有多家商业保险公司(简称：商保公司)的健康保险且需要保险公司进行赔付时，患者和商保公司都需要耗费更大的代价才能完成整个赔付流程，这样既不利于患者及时获得商业健康保险的赔付，也不利于商保公司降低商业健康保险的管理和赔付成本。目前，患者在多家商保公司持有商业健康保险的情况下，如何通过线上确定这些商业保险的理赔顺序，亟需通过打通商业保险在线直赔通道，以使患者在线上直接获得最有利的赔付效益的课题。

技术实现要素：

针对以上所述背景，本发明提供了一种商业健康保险在线直赔智能推荐系统，重点解决用户在多家商保公司持有保险的情况下，在线上如何确定相应的理赔顺序以获得最大的商保赔付效益。本发明将各类医疗机构和商业保险公司的相关信息集成在一起，使患者能够在医疗机构端在线直接完成商业健康保险的报销，若患者同时持有多家商保公司的健康保险，本系统会根据相应的智能算法向患者推荐相关的理赔方案，以使患者的最终赔付效益最大化。

为实现上述目的，本发明所设计的商业健康保险在线直赔智能推荐系统，其特殊之处在于，包括健康商业保险前置平台、基础数据模块、安全接入模块、智能查询模块和推荐引擎模块；

所述健康商业保险前置平台：用于与医院信息系统对接，采集用户身份信息和报销费用信息；

所述基础数据模块：用于对所述用户身份信息和报销费用信息进行预处理和存储；

所述安全接入模块：用于对所述用户身份信息和报销费用信息进行安全认证；

所述智能查询模块：用于与商业保险公司系统对接，根据所述用户身份信息和报销费用信息采集商业保险公司的投保信息和赔付金额；

所述推荐引擎模块：用于根据商业保险公司的投保信息和赔付金额，得到推荐报销数据。

进一步地，所述智能查询模块包括：

身份智能查询：用于将所述用户身份信息分发至商业保险公司进行投保查询，并返回获取商业保险公司返回的投保查询结果；

报销数据查询：用于将所述报销费用信息按照排列组合的顺序依次发送至有投保信息的商业保险公司，得到返回的赔付金额，每个商业保险公司的赔付金额是计算所在排列组合的赔付顺序中下一个商业保险公司赔付数据的基础，将每个商业保险公司返回的赔付金额的总和作为该排列组合的赔付金额。

本发明将身份认证与就诊费用赔付由线下转至线上，不仅方便了用户，同时也提升了企业的工作效率。

更进一步地，所述推荐引擎模块包括：

存储报销数据：用于存储所述报销数据查询返回的每个排列组合的赔付金额；

历史数据分析：用于根据用户特征、系统已赔付保险笔数、系统已赔付保险金额、用户自身历史赔付数据作为权项进行加权运算，得到历史报销顺序；

报销顺序组合：用于将所有有投保信息的商业保险公司进行排列组合，并筛选出最高赔付金额的排列组合、可选报销数据集合，所述可选报销数据集合为与最高赔付金额的差值小于预设的赔付差值金额的排列组合；

推荐报销数据：用于输出推荐报销数据，规则为：当可选报销数据集合的元素为1时，将最高赔付金额及对应的排列组合作为最佳报销数据，结合可选报销数据集合的中元素的赔付金额及对应的排列组合，作为推荐报销数据；当可选报销数据集合的元素大于1时，将最高赔付金额及对应的排列组合作为最佳报销数据，结合可选报销数据集合的中元素的赔付金额及对应的排列组合按照所述历史报销顺序排列，一并作为推荐报销数据。

存储报销数据，对用户的历史行为进行挖掘，并对用户的行为进行预测，从而建立了用户和内容的关系。

一种用于上述商业健康保险在线直赔智能推荐系统的方法，其特殊之处在于，包括如下步骤：

1)通过健康商业保险前置平台获取用户身份信息和报销费用信息，安全接入模块对所述用户身份信息和报销费用信息进行数据安全认证；

2)智能查询模块经用户授权后利用所述用户身份信息分发至商业保险公司系统进行投保查询；

3)智能查询模块获取商业保险公司系统返回的投保查询结果，筛选出有投保信息的商业保险公司及投保信息；

4)智能查询模块将所述有投保信息的商业保险公司及投保信息进行排列组合，并根据所述报销费用信息依次计算赔付金额，将赔付金额降序排列，得到推荐报销数据；具体步骤包括：

41)报销数据查询将有投保信息的商业保险公司代码进行排列组合；

42)报销数据查询将所述报销费用信息依次发送至排列组合中的商业保险公司系统，得到返回的赔付金额，每个商业保险公司的赔付金额是计算所在排列组合的赔付顺序中下一个商业保险公司赔付数据的基础，将每个商业保险公司返回的赔付金额的总和作为该排列组合的赔付金额；

43)报销顺序组合将最高赔付金额及对应的排列组合作为最佳报销数据，结合可选报销数据，得到推荐报销数据；

5)推荐报销数据将所述推荐报销数据发送至用户端。

优选地，步骤43)中，所述可选报销数据的计算过程为：

A)设置赔付差值金额；

B)获取与最高赔付金额的差值小于所述赔付差值金额的排列组合作为可选报销数据集合；

C)若所述可选报销数据集合中的元素个数为1，则该排列组合的赔付金额为所述可选报销数据，若所述可选报销数据集合中的个数大于1，转步骤D)；

D)对所述可选报销数据集合中的各元素进行加权运算，以权重值降序排列得到历史报销顺序，并将各元素按照历史报销顺序与对应的赔付金额一起作为所述可选报销数据。

根据赔付差值进行可选数据集合的过滤，可以缩小推荐顺序的范围，从而减轻用户的选择难度。

优选地，所述步骤1)中获取用户身份信息和报销费用信息后，基础数据模块根据商业保险公司要求，对所述报销费用信息进行补缺、替换、数据合并、数据拆分、数据加载和异常处理。

由于医院信息系统传递的数据为统一的，但是各商保公司需要的数据各不一致，所以通过本系统可以进行数据的差异化处理来满足各个系统的不同需求。

优选地，所述步骤D)中加权运算的权项包括用户特征、系统已赔付保险笔数、系统已赔付保险金额、用户自身历史赔付数据。

根据历史数据对报销结果进行加权运算，使得结果更加贴近用户需求。

本发明的优点包括：

1)患者在多家商保公司持有商业健康保险的情况下，直接在线上就可以获知自己在多家商保公司的投保情况，并且在线上就能获得系统智能推荐的报销顺序，这样避免了患者为了报销往返于多家保险公司，省时省力，同时也能确保患者能够获取最大的赔付效益；

2)将医疗机构和商业健康保险公司集成在一起，打破了医疗机构和商保公司之间的壁垒，在安全高效的前提下，使保险公司能够及时获得患者的赔付诉求，并加速整个赔付流程，同时也便于商保公司及时获知患者在其它商保公司的报销情况，以减少一些不必要的商保赔付支出；

3)在医疗机构端，为患者提供了商业健康保险在线直赔的渠道，进一步降低了患者的就医成本，优化了患者的就医流程。

附图说明

图1为本发明商业健康保险在线直赔智能推荐系统的结构框图。

图2为本发明商业健康保险在线直赔智能推荐方法的流程图。

其中：健康商业保险前置平台1，基础数据模块2，安全接入模块3，智能查询模块4，身份智能查询41，报销数据查询42，推荐引擎模块5，存储报销数据51，历史数据分析52，报销顺序组合53，推荐报销数据54，医院信息系统6，商业保险公司系统7。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。

如图1和图2所示，本发明一种商业健康保险在线直赔智能推荐系统，包括健康商业保险前置平台1、基础数据模块2、安全接入模块3、智能查询模块4和推荐引擎模块5。本发明基于计算机和通讯网络实现用JavaEE平台，通过调用HTTP接口请求与医院HIS系统以及商业保险公司系统通信连接。

健康商业保险前置平台1：用于与医院信息系统6对接，采集用户身份信息和报销费用信息。健康商业保险前置平台1可以通过安装在医院的PC机实现。

基础数据模块2：用于对用户身份信息和报销费用信息进行预处理和存储。

安全接入模块3：用于对用户身份信息和报销费用信息进行安全认证。

智能查询模块4：用于与商业保险公司系统7对接，根据用户身份信息和报销费用信息采集商业保险公司的投保信息和赔付金额。

智能查询模块4包括身份智能查询41和报销数据查询42。

身份智能查询41：用于将用户身份信息分发至商业保险公司进行投保查询，并返回获取商业保险公司返回的投保查询结果；

报销数据查询42：用于将报销费用信息按照排列组合的顺序依次发送至有投保信息的商业保险公司，得到返回的赔付金额，每个商业保险公司的赔付金额是计算所在排列组合的赔付顺序中下一个商业保险公司赔付数据的基础，将每个商业保险公司返回的赔付金额的总和作为该排列组合的赔付金额。

推荐引擎模块5：用于根据商业保险公司的投保信息和赔付金额，得到推荐报销数据。

推荐引擎模块5包括存储报销数据51、历史数据分析52、报销顺序组合53和推荐报销数据54。

存储报销数据51：用于存储报销数据查询42返回的每个排列组合的赔付金额；

历史数据分析52：用于根据用户特征、系统已赔付保险笔数、系统已赔付保险金额、用户自身历史赔付数据作为权项进行加权运算，得到历史报销顺序；

报销顺序组合53：用于将所有有投保信息的商业保险公司进行穷尽的排列组合，并筛选出最高赔付金额的排列组合、可选报销数据集合，可选报销数据集合为与最高赔付金额的差值小于预设的赔付差值金额的排列组合；

推荐报销数据54：用于输出推荐报销数据，规则为：当可选报销数据集合的元素为1时，将最高赔付金额及对应的排列组合作为最佳报销数据，结合可选报销数据集合的中元素的赔付金额及对应的排列组合，作为推荐报销数据；当可选报销数据集合的元素大于1时，将最高赔付金额及对应的排列组合作为最佳报销数据，结合可选报销数据集合的中元素的赔付金额及对应的排列组合按照历史报销顺序排列，一并作为推荐报销数据。

基于上述系统，本发明一种商业健康保险在线直赔智能推荐方法，包括如下步骤：

1)通过用户端获取用户身份信息和报销费用信息，并对用户身份信息和报销费用信息进行数据安全认证；用户端可以为健康商业保险前置平台1，健康商业保险前置平台1可以通过PC机实现。健康商业保险前置平台1从医院信息系统6采集到的用户身份信息和报销费用信息存储至基础数据模块2，基础数据模块2根据商业保险公司要求，对报销费用信息进行补缺、替换、数据合并、数据拆分、数据加载和异常处理。安全接入模块3对用户身份信息和报销费用信息进行真实性校验和安全认证，安全接入模块3利用国米算法对系统业务数据进行加解密、签名与验签等操作，确保数据可用性、完整性和保密性，避免在数据在传输和交换过程中发生增加，修改，丢失和泄露等问题。

2)通过健康商业保险前置平台1与用户交互，经用户授权后，身份智能查询41将用户身份信息分发至所有本系统接入的商业保险公司系统7进行投保查询(通过分布式消息传递完成)。

3)身份智能查询41获取商业保险公司系统7返回的投保查询结果，筛选出有投保信息的商业保险公司及投保信息；

4)将有投保信息的商业保险公司及投保信息进行排列组合，将排列组合存储到分布式消息队列中，列队中的每一种排列视为一个计算主题，然后通过分布式消息处理列队中的每一个计算主题，根据报销费用信息依次计算每一个计算主题的赔付金额，将赔付金额降序排列，得到推荐报销数据。具体步骤包括：

41)报销顺序组合53将有投保信息的商业保险公司代码进行穷尽的排列组合；

42)报销数据查询42将报销费用信息依次发送至排列组合中的商业保险公司系统7，通过调用商业保险公司系统7的预结算接口得到返回的赔付金额，存储于存储报销数据51中。每个商业保险公司的赔付金额是计算所在排列组合的赔付顺序中下一个商业保险公司赔付数据的基础，将每个商业保险公司返回的赔付金额的总和作为该排列组合的赔付金额；

43)推荐报销数据54将最高赔付金额及对应的排列组合作为最佳报销数据，结合可选报销数据，得到推荐报销数据。

可选报销数据的计算过程为：

A)设置赔付差值金额，该赔付差值金额初始由人工指定，后期通过大量样本训练得到。

B)推荐报销数据54获取与最高赔付金额的差值小于赔付差值金额的排列组合作为可选报销数据集合；

C)若可选报销数据集合中的元素个数为1，则该排列组合的赔付金额为可选报销数据，若可选报销数据集合中的个数大于1，转步骤D)；

D)历史数据分析52对可选报销数据集合中的各元素进行加权运算，以权重值降序排列得到历史报销顺序，并将各元素按照历史报销顺序与对应的赔付金额一起作为可选报销数据。加权运算的权项包括用户特征、系统已赔付保险笔数、系统已赔付保险金额、用户自身历史赔付数据。

5)推荐报销数据54将推荐报销数据发送至用户端，通过API接口调用提供至医院信息系统6，由用户做出最终的决策。

本发明第一个实施例包括如下步骤：

1)获取用户身份信息：张某，证件号码：341230xxxxxxxx4532，进行数据加密处理并将信息分别传输至商保公司。

2)获取商保公司响应信息，得知贺某某为商保公司A，商保公司B的客户。

3)将商保公司进行排列组合，并将贺某某就诊明细及就诊总费用(1182.6元)按排列顺序传递给各家保险公司，进行理赔计算。

4)得到理赔结果为：

a)顺序1：商保公司A理赔946.08元，商保公司B理赔189.22元，共计理赔1135.3元。

b)顺序2：商保公司B理赔827.86元，商保公司A理赔319.26元，共计理赔1147.12元。

5)由于理赔结果只有两种情况，所以直接将理赔结果返回。

本发明第二个实施例中包括如下步骤：

6)获取用户身份信息：贺某某，证件号码：420300xxxxxxxx4210，进行数据加密处理并将信息分别传输至所有商保公司。

7)获取商保公司响应信息，得知贺某某为商保公司A、商保公司B的客户、商保公司C的客户。

8)将商保公司进行排列组合，并将贺某某就诊明细及就诊总费用(3016.82元)按排列顺序(ABC、ACB、BAC、BCA、CAB、CBA)传递给各家保险公司，进行理赔计算。

9)得到理赔结果为：

a)顺序1：商保公司A理赔2413.46元，商保公司B理赔452.69元，商保公司C理赔116.60元，共计理赔2982.75元。

b)顺序2：商保公司A理赔2413.46元，商保公司C理赔490.02元，商保公司B理赔49.86元，共计理赔2953.34元。

c)顺序3：商保公司B理赔2111.77元，商保公司A理赔709.04元，商保公司C理赔169.9元，共计理赔2990.71元。

d)顺序4：商保公司B理赔2111.77元，商保公司C理赔804.54元，商保公司A理赔76.56元，共计理赔2992.87元。

e)顺序5：商保公司C理赔2564.29元，商保公司A理赔336.02元，商保公司B理赔76.4元，共计理赔2976.71元。

f)顺序6：商保公司C理赔2564.29元，商保公司B理赔336.02元，商保公司A理赔76.4元，共计理赔2976.71元。

10)得到报销费用最大的排列顺序4(BCA)，报销金额为：2992.87元。将其他结果作为可选金额集合。

11)由于可选金额集合元素大于1，所以需要根据系统设定的规则进行筛选。

a)首先根据预先设置的与最大赔付金额之间的赔付差值进行第一轮过滤。

b)其次根据历史数据进行加权运算。按照保险公司赔付笔数、赔付金额和用户自身的历史数据进行条件过滤。

12)最终将最大报销结果与过滤结果响应给客户端。注：过滤结果不一定是可选集合中报销金额最大的排列顺序。

以上结合最佳实施例对本发明进行了描述，但本发明并不局限于以上揭示的实施例，而应当涵盖各种根据本发明的本质进行的修改、等效组合。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。