一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台的制作方法

本发明涉及保险数字化平台，更具体为一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台。

背景技术：

1、保险诊疗标准化是指在医疗保险领域中，通过制定和实施统一、规范的诊疗服务标准，以提升医疗服务的质量和效率，确保参保人员的权益得到保障。这种标准化涉及多个方面，旨在确保医疗服务的公正性、透明度和可持续性。首先，保险诊疗标准化强调对诊疗流程的规范。这意味着在诊断、治疗、康复等各个环节，医疗机构和医务人员都需要遵循既定的标准和操作指南。这有助于减少不必要的医疗差异和误解，提高诊疗的一致性和可靠性。其次，标准化还包括对诊疗费用的控制。通过制定合理的医疗费用标准和报销政策，保险诊疗标准化能够降低不合理的医疗费用支出，减轻参保人员和医保基金的负担。同时，这也有助于防止医疗机构和医务人员过度治疗或滥用医疗资源的行为。此外，保险诊疗标准化还注重提升医疗服务的可及性和公平性。通过制定统一的服务标准和准入要求，标准化能够确保不同地区的参保人员都能享受到高质量的医疗服务。这有助于减少地区间的医疗差距，实现医疗资源的均衡分配。

2、目前保险行业的数字化平台中存在诊疗流程不规范，数据分散难整合，从而缺乏统一的诊疗标准，影响诊疗效果和客户满意度。因此，需要提供一种新的技术方案给予解决。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，解决了目前保险行业的数字化平台中存在诊疗流程不规范，数据分散难整合，从而缺乏统一的诊疗标准，影响诊疗效果和客户满意度的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，包括：保险诊疗标准化的数字化平台，所述保险诊疗标准化的数字化平台中包括人工智能技术模块、智能诊断与评估模块、标准化保险诊疗模块、安全性与可靠性保障模块、客户关系管理模块和数据监控和监管接口模块，所述人工智能技术模块包括自然语言处理、深度学习模型训练和医学知识图谱构建；

3、所述自然语言处理对保险客户的病情描述进行文本分析和语义理解，结合医学知识图谱，实现病情的智能诊断和治疗方案推荐；

4、所述深度学习模型训练收集大规模保险诊疗数据，进行数据预处理和标注工作，构建深度学习模型训练数据集，深度学习模型选择卷积神经网络或循环神经网络中的一种，通过交叉验证、roc曲线、auc值指标，对训练好的深度学习模型进行效果评估，确保模型性能达到应用要求；

5、所述医学知识图谱构建收集并整理医学领域相关知识，构建医学知识库，为知识图谱构建提供基础数据，利用实体识别、关系抽取技术，从医学文本中提取关键信息，构建医学知识图谱，通过可视化展示和交互式查询，为保险诊疗提供直观、便捷的医学知识支持；

6、所述智能诊断与评估模块中包括智能诊疗模块、风险评估模块和智能理赔模块；

7、所述智能诊疗模块利用人工智能技术，对医疗影像、病历等进行智能分析和解读，为医生提供辅助诊断建议；

8、所述风险评估模块通过大数据分析技术，对用户的健康数据、生活习惯、遗传信息等进行挖掘，评估个人的健康风险，为保险公司提供风险定价依据；

9、所述智能理赔模块自动化处理理赔申请，通过自然语言处理、图像识别等技术提取关键信息，提高理赔效率。

10、作为本发明的一种优选实施方式，所述智能诊疗模块中包括图像识别系统、自然语言处理系统和辅助诊断引擎。

11、作为本发明的一种优选实施方式，所述风险评估模块中包括数据采集系统、风险评估算法和报告生成模块。

12、作为本发明的一种优选实施方式，所述智能理赔模块中包括文档识别系统、初步审核模块和分类分配系统。

13、作为本发明的一种优选实施方式，所述标准化保险诊疗模块中包括客户需求分析与产品定制和线上线下结合服务，所述客户需求分析与产品定制包括深入调研客户需求、定制化产品设计和服务流程优化，所述线上线下结合服务中包括线上线下融合服务、智能化服务支持和跨界合作与资源共享。

14、作为本发明的一种优选实施方式，所述安全性与可靠性保障模块中包括数据加密系统、访问控制模块和合规性检查工具。

15、作为本发明的一种优选实施方式，所述客户关系管理模块中包括客户数据分析系统、推荐引擎和健康管理建议系统。

16、作为本发明的一种优选实施方式，所述数据监控与监管接口模块中包括数据收集系统、数据分析工具、法规解读系统和监管接口。

17、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

18、本发明的保险诊疗标准化的数字化平台中包括人工智能技术模块、智能诊断与评估模块、标准化保险诊疗模块、安全性与可靠性保障模块、客户关系管理模块和数据监控和监管接口模块，其中人工智能技术模块包括自然语言处理、深度学习模型训练和医学知识图谱构建，自然语言处理对保险客户的病情描述进行文本分析和语义理解，结合医学知识图谱，实现病情的智能诊断和治疗方案推荐，深度学习模型训练收集大规模保险诊疗数据，进行数据预处理和标注工作，构建深度学习模型训练数据集，深度学习模型包括卷积神经网络(cnn)或循环神经网络(rnn)，通过交叉验证、roc曲线、auc值等指标，对训练好的深度学习模型进行效果评估，确保模型性能达到应用要求，医学知识图谱构建收集并整理医学领域相关知识，构建医学知识库，为知识图谱构建提供基础数据，利用实体识别、关系抽取技术，从医学文本中提取关键信息，构建医学知识图谱，通过可视化展示和交互式查询，为保险诊疗提供直观、便捷的医学知识支持，智能诊断与评估模块中包括智能诊疗模块、风险评估模块和智能理赔模块，智能诊疗模块利用人工智能技术，对医疗影像、病历等进行智能分析和解读，为医生提供辅助诊断建议，风险评估模块通过大数据分析技术，对用户的健康数据、生活习惯、遗传信息等进行挖掘，评估个人的健康风险，为保险公司提供风险定价依据，智能理赔模块自动化处理理赔申请，通过自然语言处理、图像识别等技术提取关键信息，提高理赔效率，该数字化平台通过人工智能技术完成了数据整合并规范诊疗流程，建立统一的标准化诊疗规范，提高了保险诊疗的准确性和效率，降低了人为错误率，积累了大量的保险诊疗数据，为进一步优化模型提供了有力支持。

技术特征：

1.一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，其特征在于：包括：保险诊疗标准化的数字化平台，所述保险诊疗标准化的数字化平台中包括人工智能技术模块、智能诊断与评估模块、标准化保险诊疗模块、安全性与可靠性保障模块、客户关系管理模块和数据监控和监管接口模块，所述人工智能技术模块包括自然语言处理、深度学习模型训练和医学知识图谱构建；

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，其特征在于：所述智能诊疗模块中包括图像识别系统、自然语言处理系统和辅助诊断引擎。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，其特征在于：所述风险评估模块中包括数据采集系统、风险评估算法和报告生成模块。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，其特征在于：所述智能理赔模块中包括文档识别系统、初步审核模块和分类分配系统。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，其特征在于：所述标准化保险诊疗模块中包括客户需求分析与产品定制和线上线下结合服务，所述客户需求分析与产品定制包括深入调研客户需求、定制化产品设计和服务流程优化，所述线上线下结合服务中包括线上线下融合服务、智能化服务支持和跨界合作与资源共享。

6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，其特征在于：所述安全性与可靠性保障模块中包括数据加密系统、访问控制模块和合规性检查工具。

7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，其特征在于：所述客户关系管理模块中包括客户数据分析系统、推荐引擎和健康管理建议系统。

8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，其特征在于：所述数据监控与监管接口模块中包括数据收集系统、数据分析工具、法规解读系统和监管接口。

技术总结本发明公开了一种基于人工智能的保险诊疗标准化的数字化平台，包括：保险诊疗标准化的数字化平台，所述保险诊疗标准化的数字化平台中包括人工智能技术模块、智能诊断与评估模块、标准化保险诊疗模块、安全性与可靠性保障模块、客户关系管理模块和数据监控和监管接口模块。本发明的保险诊疗标准化的数字化平台中包括人工智能技术模块、智能诊断与评估模块、标准化保险诊疗模块、安全性与可靠性保障模块、客户关系管理模块和数据监控和监管接口模块，该数字化平台通过人工智能技术完成了数据整合并规范诊疗流程，建立统一的标准化诊疗规范，提高了保险诊疗的准确性和效率，降低了人为错误率。技术研发人员：史贤庆,郭文超,李拉文受保护的技术使用者：因朔桔（上海）智能科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/12/2