医疗知识库与商业健康保险的结合简介与实现

医疗知识库与商业健康保险的结合是现代保险行业的一个重要发展趋势。这种结合旨在优化保险服务，提高理赔效率，降低风险，并为客户提供更为精准的保障方案。以下是对标题和描述中涉及的知识点的详细说明： 1. **贴合健康保险业务场景的知识图谱库**：知识图谱是一种结构化的数据组织方式，用于存储和关联医疗领域的各种信息，如疾病、药品、手术、诊疗项目等。在健康保险业务中，知识图谱可以帮助保险公司理解客户的健康状况，制定个性化的产品和服务。例如，通过疾病分类代码（如ICD-10）和手术操作代码，可以精确评估保险风险并设计相应的保险条款。 2. **数据治理与AI处理**：在医疗知识库的建设中，数据治理至关重要，它包括数据清洗、标准化、去重和一致性检查等。AI技术的应用，如自然语言处理和机器学习，能加速这一过程，提高数据的准确性和一致性。同时，人工审核确保了数据质量，确保超过95%的准确率。 3. **构建医疗知识图谱体系**：这个体系需要涵盖各类医疗信息，如药品目录、诊疗项目、疾病库等。例如，有6万多种疾病、16万种药品、1.9万例手术、1.3万项诊疗和11万种材料。这些数据通过统一的编码和命名规则进行整理，便于保险公司的数据分析和决策。 4. **定制化产品需求输出**：保险公司在设计产品时，可以根据知识库中的标签进行精细化操作。例如，针对特定疾病、性别、年龄阶段的药品和诊疗项目的限制，可以避免不合理索赔，降低保险欺诈风险。同时，这些标签还帮助识别异常临床行为，如非外伤性诊断使用外伤性药品，为保险核保和理赔提供参考。 5. **医疗标签与健康保险业务场景融合**：通过将医疗标签与业务场景结合，可以建立医疗费控模型，用于智能理赔、智能核保、智能调查和医疗风控。这提高了服务效率，减少了人工干预，降低了运营成本。 6. **科技助力的数据治理工具**：利用深度学习技术，可以从海量知识库中快速提取信息，进行自动化对码，提高对码的准确性和效率。此外，系统化的数据治理解决方案，如API接口和SAAS服务，使得数据导入导出更加便捷，进一步支持保险公司的数字化转型。 7. **社保目录的定制化输出**：考虑到各地社保政策的差异，提供26省246城的定制化社保目录，包括医保和新农合信息，补充了地方社保自负比例，确保了保险产品与实际医疗报销情况的紧密关联。 医疗知识库与商业健康保险的结合是通过构建知识图谱，实现数据治理和AI应用，以提供定制化保险产品，提高理赔和核保效率，同时也支持风险控制和智能服务，从而推动保险业的创新和发展。