疾病风险预测模型的建立方法和疾病保险产品的推荐方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911193197.4
IPC分类号：G16H50/30;G06K9/62;G06Q40/08
申请日期：
2019-11-28
申请人：
阳光人寿保险股份有限公司

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著录项信息

专利名称	疾病风险预测模型的建立方法和疾病保险产品的推荐方法
申请号	CN201911193197.4	申请日期	2019-11-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-04-10	公开/公告号	CN110993103A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H50/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H50/00 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病〔2018.01〕 G16H50/30 用于计算健康指数；个人健康风险评估〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;5;0;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;Q;4;0;/;0;8查看分类表>
申请人	阳光人寿保险股份有限公司	申请人地址	海南省三亚市迎宾路360-1号三亚阳光金融广场16层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	阳光人寿保险股份有限公司	当前权利人	阳光人寿保险股份有限公司
发明人	王培;郭子颢;郭小川;高惠庭;李春萌
代理机构	北京超凡宏宇专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	胡蓉

摘要

本发明涉及疾病风险预测模型的建立方法和疾病保险产品的推荐方法该建立方法通过获取预设地区医保参保人员的历史诊疗数据，对历史诊疗数据进行分类抽样处理以得到样本数据集，每个样本数据均包括每个样本在预设时间范围内的历史疾病诊断编码信息，对样本数据集进行剔除无效数据的预处理，并根据疾病属性和病灶部位对预处理后的样本数据集中所有样本各自的历史疾病诊断编码信息进行聚类，得到疾病聚类特征标签，采用预设特征选择算法对疾病聚类特征标签进行筛选以得到重疾聚类特征标签，根据重疾聚类特征标签、性别、年龄和所述就诊行为信息，并结合极端梯度提升算法建立预设重疾对应的疾病风险预测模型，为疾病保险产品推荐的精准度奠定基础。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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