【摘 要】
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目前国家正通过疾病诊断相关组（Diagnosis Related Group,DRG）机制,实现医疗控费目标。但是该机制在医疗机构的实际应用效果并不理想。这主要由于该控费机制的准确度依赖于对患者治疗数据的精准分类,而DRG实施中存在如下问题,一是部分治疗流程重合度高而无法精准分类,二是治疗过程数据无法跨院可信共享,三是预测费用所需的历史付费路径无法完整溯源。所以设计实现一个准确度提升的分类与费率预
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目前国家正通过疾病诊断相关组（Diagnosis Related Group,DRG）机制,实现医疗控费目标。但是该机制在医疗机构的实际应用效果并不理想。这主要由于该控费机制的准确度依赖于对患者治疗数据的精准分类,而DRG实施中存在如下问题,一是部分治疗流程重合度高而无法精准分类,二是治疗过程数据无法跨院可信共享,三是预测费用所需的历史付费路径无法完整溯源。所以设计实现一个准确度提升的分类与费率预测模型对实现精确控费有现实意义。针对上述问题,设计一种基于区块链和泛化算法的决策控费系统,旨在实现DRG准确分类控费。针对精准分类问题,提出融合分类模型,实现分组重要特征因子的筛选和贡献评估,从而精准划分类别,使得分类组的类内数据趋同而类间差异悬殊。针对可信共享问题,设计一种超级账本区块链存证架构,完成医疗数据的防篡改安全共享,架构中通过智能合约策略,实现数据的动态共识背书,和科室属性跨链交叉认证,从而保证共享信息的安全性和一致性。针对费用预测溯源问题,设计区块追踪的逻辑链码,完成历史路径的高价值数据筛选和完整诊疗路径溯源,从而生成合理的费率指标来预测类别费用。在Fabric许可联盟链平台上部署该决策控费系统,通过测试,确认融合DRG分类模型的精准度,比现存的单一决策机制提升7%。链上交易测试表明医疗联盟链的跨域认证确权控制在70 ms内,且高并发共享请求造成的时延增长不超25%。动态共识背书方法可提升数据一致性上链阶段60%以上抗攻击率。结果表明系统有良好分类控费效能,且超级账本区块链存证架构,适合控费数据的可信共享与溯源。
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