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龙图腾网获悉贵州久远银海软件有限公司申请的专利一种优抚医疗补助自动结算管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121660820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610123555.8，技术领域涉及：G06Q40/08；该发明授权一种优抚医疗补助自动结算管理方法是由袁成富;喻文练;车永波;白天福设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种优抚医疗补助自动结算管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据结算技术领域，具体涉及了一种优抚医疗补助自动结算管理方法。包括以下步骤：S100、获取优抚对象的基础数据，并对优抚对象的基础数据进行第一标识，所述基础数据包括身份类别；S200、将所述优抚医疗补助结算平台中已经标识的优抚对象的基础数据，通过安全网络传输至省级医疗保障信息平台，并在该省级医疗保障信息平台的全量参保数据中，对属于优抚对象的信息进行对应的第二标识；S300、省级医疗保障信息在优抚对象就医结算时进行就诊打标，当优抚对象在医疗机构完成医保结算并打标完成后，获取该优抚对象的医保结算数据；S400、优抚医疗补助结算平台定期从省级医疗保障信息平台获取已经打标的优抚对象的医保结算数据。

本发明授权一种优抚医疗补助自动结算管理方法在权利要求书中公布了：1.一种优抚医疗补助自动结算管理方法，其特征在于：包括以下步骤： S100、优抚医疗补助结算平台从全国优抚信息管理系统中获取优抚对象的基础数据，并在所述优抚医疗补助结算平台内对优抚对象的基础数据进行第一标识，所述基础数据包括身份类别； S200、将所述优抚医疗补助结算平台中已经标识的优抚对象的基础数据，通过安全网络传输至省级医疗保障信息平台，并在该省级医疗保障信息平台的全量参保数据中，对属于优抚对象的信息进行对应的第二标识； S300、省级医疗保障信息在优抚对象就医结算时进行就诊打标，当优抚对象在医疗机构完成医保结算并打标完成后，获取该优抚对象的医保结算数据； S400、优抚医疗补助结算平台定期从省级医疗保障信息平台获取已经打标的优抚对象的医保结算数据； S500、根据优抚医疗补助结算平台预设的与优抚对象身份类别进行关联的补助政策指标，对获取到的医保结算数据计算优抚医疗补助金额； S600、生成的优抚医疗补助金额进行审核确认，并基于确认结果生成发放报表，根据所述发放报表，将优抚医疗补助金发放至对应优抚对象账户； 所述S500和S600之间还包括S550，所述S550包括以下步骤： S551、将所述医保结算数据与预设的异常行为规则库进行匹配，所述异常行为规则库包括单次诊疗费用阈值规则、预设时段内就诊频率规则、药品与诊断匹配度规则； S552、将所述医保结算数据输入至预训练的异常行为识别模型，输出风险评分； S553、根据所述S552输出的风险评分，生成预警信息； 所述S552包括以下步骤： S5521、将医保结算数据按照优抚对象进行聚合，生成包含时序信息的个人就医行为序列，所述医保结算数据包括就诊时间、医疗机构信息、疾病诊断编码、药品或诊疗项目编码及其数量与单价、单次诊断费用、总费用； S5522、基于所述就医行为序列，提取用于分析的特征向量，所述特征向量包括费用特征、频率特征以及行为匹配度特征； 所述费用特征为计算单次就诊费用在其所属疾病诊断编码下的分位数、月度累计费用以及其环比增长率； 所述频率特征为计算在预设的滑动时间窗口内的就诊次数、涉及的不同医疗机构的数量； 所述行为匹配特征为根据预建立的医疗知识图谱，判断本次就诊开具的药品或诊疗项目与疾病诊断编码的合规性匹配度是否异常，并统计个人历史序列中匹配度异常的累计次数； S5523、将所述特征向量输入预训练好的孤立森林与逻辑回归融合模型中进行分析得到风险评分； 所述5523包括以下步骤： S5523a、通过孤立森林模型检测在特征空间中的全局性稀疏异常点，对所述费用特征与频率特征中与其他优抚对象行为模式偏离显著高于预设阈值的行为进行识别，并输出异常隔离分数； S5523b、通过基于带有标签的历史欺诈和正常结算数据训练的逻辑回归模型对所述特征向量识别，输出欺诈概率值； S5523c、综合所述异常隔离分数与所述欺诈概率值，通过加权融合算法，生成最终的综合风险评分； 所述S5523c中，通过以下公式计算风险评分： ； 其中为风险评分，取值范围为，值越高代表风险越大；为孤立森林模型输出的异常隔离分数，值越高表明样本在全局特征空间中越异常，为映射函数，将异常隔离分数映射至取值范围为的区间；为逻辑回归模型输出的欺诈概率值，取值范围为，为权重系数，为高风险行为惩罚系数，为指示函数，当超过预设阈值时取值为1，否则为0。

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