公开(公告)号：CN111310463B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202010084814.3

申请日：2020-02-10

申请人： 清华大学 ,  科大讯飞股份有限公司

发明人： 吴及 ,  周梦强 ,  刘喜恩

IPC分类号： G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明实施例提供一种试题难度预估方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定试题文本的试题特征，试题特征包括记忆力特征和/或逻辑推理特征；其中，记忆力特征表征试题文本与教学文本之间的相关性，逻辑推理特征表征试题文本中各关键词之间的关联性；将试题特征输入至试题难度预估模型，得到试题难度预估模型输出的难度预估结果；其中，试题难度预估模型是基于样本试题文本的样本试题特征以及样本难度预估结果训练得到的。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过模拟考生的解题过程，使得试题难度预估能够贴合考生的解题思维，反映真实的试题难度，提高试题难度预估的可靠性和准确性。

公开(公告)号：CN111310463A

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN202010084814.3

申请日：2020-02-10

申请人： 清华大学 ,  科大讯飞股份有限公司

发明人： 吴及 ,  周梦强 ,  刘喜恩

IPC分类号： G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明实施例提供一种试题难度预估方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定试题文本的试题特征，试题特征包括记忆力特征和/或逻辑推理特征；其中，记忆力特征表征试题文本与教学文本之间的相关性，逻辑推理特征表征试题文本中各关键词之间的关联性；将试题特征输入至试题难度预估模型，得到试题难度预估模型输出的难度预估结果；其中，试题难度预估模型是基于样本试题文本的样本试题特征以及样本难度预估结果训练得到的。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过模拟考生的解题过程，使得试题难度预估能够贴合考生的解题思维，反映真实的试题难度，提高试题难度预估的可靠性和准确性。

公开(公告)号：CN109994215A

公开(公告)日：2019-07-09

申请号：CN201910338773.3

申请日：2019-04-25

申请人： 清华大学 ,  科大讯飞股份有限公司

发明人： 吴及 ,  周梦强 ,  刘喜恩 ,  吕萍

IPC分类号： G16H50/70 ,  G06F17/27

摘要： 本申请提供了一种疾病自动编码系统、方法、设备和存储介质，其中，方法包括：获取目标对象，目标对象为待编码疾病名称或疾病描述；从疾病编码库中筛选出与目标对象相关的编码，由筛选出的编码组成候选编码集；基于候选编码集中各个编码对应的疾病名称与目标对象的语义关系，从候选编码集中确定目标对象对应的编码。本申请提供的疾病自动编码方法能够自动、准确、高效地从疾病编码库中确定出待编码疾病名称或疾病描述对应的编码。

公开(公告)号：CN111402979B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202010213728.8

申请日：2020-03-24

申请人： 清华大学 ,  科大讯飞股份有限公司

发明人： 吴及 ,  刘少辉 ,  刘喜恩 ,  尤心心 ,  周梦强

IPC分类号： G16H10/60 ,  G06F16/35 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明实施例提供一种病情描述与诊断一致性检测方法及装置，其中方法包括：确定待检测的病历中的病情描述文本和诊断结果；将病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到一致性检测模型输出的病历的一致性检测结果；其中，一致性检测模型是基于样本病历中的样本病情描述文本、样本诊断结果，以及样本病历的样本一致性检测结果训练得到的；一致性检测模型用于基于病情描述文本的病情描述编码，以及诊断结果的诊断疾病编码，多维度分析病情描述编码和诊断疾病编码的相关性，进行一致性检测。本发明实施例提供的方法及装置，提高了一致性检测方法的普适性及准确性。

公开(公告)号：CN111402979A

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN202010213728.8

申请日：2020-03-24

申请人： 清华大学 ,  科大讯飞股份有限公司

发明人： 吴及 ,  刘少辉 ,  刘喜恩 ,  尤心心 ,  周梦强

IPC分类号： G16H10/60 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明实施例提供一种病情描述与诊断一致性检测方法及装置，其中方法包括：确定待检测的病历中的病情描述文本和诊断结果；将病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到一致性检测模型输出的病历的一致性检测结果；其中，一致性检测模型是基于样本病历中的样本病情描述文本、样本诊断结果，以及样本病历的样本一致性检测结果训练得到的；一致性检测模型用于基于病情描述文本的病情描述编码，以及诊断结果的诊断疾病编码，多维度分析病情描述编码和诊断疾病编码的相关性，进行一致性检测。本发明实施例提供的方法及装置，提高了一致性检测方法的普适性及准确性。

公开(公告)号：CN116525136A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310161956.9

申请日：2023-02-23

申请人： 北京惠及智医科技有限公司 ,  清华大学

发明人： 王晨骁 ,  周梦强 ,  尤心心 ,  刘喜恩 ,  吴及

IPC分类号： G16H70/40 ,  G16H50/70 ,  G06F16/903 ,  G06F17/16 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

摘要： 本申请提供一种医保用药审核方法、装置、电子设备及存储介质，所述医保用药审核方法，包括：获得患者的用药数据，以及医保药品用药审核规则，所述医保药品用药审核规则包括针对医保药品设置的多个使用条件，其中，各使用条件包括一个或多个子条件描述，每个子条件描述对应一个正则表达式；对各个正则表达式进行参数化处理，获得各正则表达式的参数化处理结果；根据各正则表达式的参数化处理结果，对所述用药数据进行审核处理，确定所述用药数据中是否包含违规使用医保药品的用药数据。该方法摒弃了现有技术中依靠人工对患者用药数据的审核方法，在降低医保用药的监管成本的同时，提高了对医保用药的审核效率。

公开(公告)号：CN117436455A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311269845.6

申请日：2023-09-27

申请人： 清华大学 ,  北京惠及智医科技有限公司

发明人： 吴及 ,  李米特 ,  周梦强 ,  刘喜恩

IPC分类号： G06F40/30 ,  G06F18/22 ,  G06Q40/08 ,  G06Q20/10

摘要： 本发明涉及医疗费用支付技术领域，提供一种治疗项目向量库构建方法及费用转移行为检测方法，该治疗项目向量库构建方法通过将词嵌入向量以及词权重向量进行拼接，可以突出目标文本中的重要词，为目标医学语言模型确定出与主要诊断强相关的必要治疗项目的语义向量表示提供指导作用，使得到的语义向量表示更加准确。进而，通过每个目标文本的语义向量表示构建的治疗项目向量库，可以为后续在语义级别对费用转移行为进行自动检测提供更加准确的数据支持，提高检测结果的准确性，使检测结果更加可靠。而且，该治疗项目向量库的构建不受医生经验的限制，也不需要引入治疗项目的编码，通用性较强。

公开(公告)号：CN115359866A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202211073021.7

申请日：2022-09-02

申请人： 北京惠及智医科技有限公司 ,  清华大学

发明人： 崔婧祎 ,  周开银 ,  周梦强 ,  刘喜恩 ,  吴及

IPC分类号： G16H10/60 ,  G06F40/279 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本申请实施例公开了一种医保欺诈识别方法、装置、存储介质及设备。该方法包括：获取用户单次住院的病历数据以及医保结算数据，根据病历数据和医保结算数据，生成用户的用户画像，该用户画像中包括用户的基本信息维度、住院行为维度、住院费用维度、特殊医疗项目维度、病情信息维度和病情危重等级维度，根据基本信息维度、病情信息维度和病情危重等级维度下对应的多个特征数据对用户进行聚类处理，以得到用户所属的类别，确定在该类别下，住院行为维度、住院费用维度和特殊医疗项目维度下对应的多个特征数据所对应的异常程度，根据异常程度来确定医保结算数据的医保欺诈识别结果，以提高医保欺诈识别结果的准确性。

公开(公告)号：CN115526603A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211261735.0

申请日：2022-10-14

申请人： 北京惠及智医科技有限公司 ,  清华大学

发明人： 李米特 ,  刘少辉 ,  周梦强 ,  刘喜恩 ,  吴及

IPC分类号： G06Q10/10 ,  G06Q40/08 ,  G06F40/194

摘要： 本申请提出一种医保违规打包收费筛查方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过将检查报告单中的检查项与各个标准检查费用名称进行文本匹配，确定所述检查报告单中的检查项对应的标准检查费用名称；至少通过检测所述检查报告单中是否记载预设记录表中的任意至少两个检查项和/或任意至少两个标准检查费用名称，确定所述检查报告单中是否存在违规收费项目；其中，所述记录表中记录有预设的禁止在同一次检查中分别实施并收费的检查项的名称，以及检查项对应的标准检查费用名称。采用上述技术方案能够自动地从检查报告单中识别医保违规打包收费项目。

公开(公告)号：CN117219245A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311266988.1

申请日：2023-09-27

申请人： 清华大学 ,  北京惠及智医科技有限公司

发明人： 吴及 ,  郑子阳 ,  周梦强 ,  刘喜恩

IPC分类号： G16H40/20 ,  G16H10/60 ,  G06F40/295 ,  G06F18/22

摘要： 本发明涉及医保支付领域，提供一种审核方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：对待审核的病历文本进行医学实体抽取，得到所述病历文本对应的病历实体；从知识库中确定所述病历文本中病历诊断组的对照组，并将所述病历诊断组和所述对照组作为相关组，从所述知识库中抽取各相关组分别对应的知识实体；基于所述各相关组分别对应的知识实体，与所述病历文本对应的病历实体之间的相似度，对所述病历诊断组进行审核。本发明提供的审核方法、装置、电子设备和存储介质，可简化病历文本的审核流程，使得病历诊断组审核更具有针对性，进而提高审核效率和准确性。