一种临床知情同意书嵌入式保险交互方法及系统

本发明涉及保险软件领域，尤其涉及一种临床知情同意书嵌入式保险交互方法及系统。

背景技术：

1、随着互联网保险与医疗场景的深度融合，健康险申购正向诊疗现场延伸，但现有的保险申购界面生成技术仍面临深层矛盾。传统方案多采用独立于临床系统的弹窗广告式交互，在患者阅读手术告知、检查须知等关键信息时强制中断阅读流，造成侵入性干扰，不仅加剧患者焦虑，还极易导致误触关闭而错失风险保障。

2、在风险评估方面，现有ai模型多基于精算大数据的黑盒运算，保费定价与赔付结论缺乏直观的医学依据，患者无法理解其当前影像或化验指标为何导致加费或除外责任，精算逻辑与医学临床表现之间存在严重的可解释性断层，削弱了知情权与投保意愿。

3、此外，现有交互界面缺乏对用户认知负荷与心理压力的实时监测，在患者因病情突变或复杂手术告知而处于认知过载状态时，申购入口仍保持激活，易诱发非理性决策，不符合医疗伦理并埋下理赔纠纷隐患。

4、更深层的问题是，保险交互与临床路径处于物理割裂状态，保险模块多以独立的h5页面或弹窗形式存在，未能实现与知情同意书等核心临床环节的原生化融合，导致保险保障无法作为医疗风险告知的逻辑延伸，缺乏场景化的说服力。

5、现有技术中，已有将grad-cam等可解释性技术应用于医学影像病灶标注的研究（如selvaraju r r, et al. grad-cam: visual explanations from deep networks viagradient-based localization. cvpr 2017），以及基于触控行为分析的用户情绪识别方案，但上述技术均未涉及保险交互场景，也未解决临床知情同意书与保险推荐的非侵入式融合问题。

6、因此，亟须一种能够将保障建议非侵入式原位嵌入知情同意书流程，并通过风险解释与压力阻断机制实现合规闭环的交互界面生成方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种临床知情同意书嵌入式保险交互方法，包括：

2、获取患者的多模态临床数据，并将所述多模态临床数据转换为标准化特征张量；

3、基于所述标准化特征张量进行临床风险归因计算，生成风险热力分布，并在临床知情同意书的特定风险条款旁侧区域渲染风险解释锚点；

4、响应于对所述风险解释锚点的触发操作，对预设的保障描述话术与保险条款原文进行语义一致性校验，校验通过后在所述风险解释锚点的旁侧区域以线性延伸模块的形式渲染所述保障描述话术；

5、采集用户在所述前端界面的交互序列，基于所述交互序列计算实时压力指数，在所述实时压力指数大于或等于预设触发阈值时，生成熔断指令以锁定所述前端界面的保险交互入口；并在接收到临床路径切换信号时清空交互特征缓冲区；

6、获取用户针对所述风险解释锚点的停留时长数据，将所述停留时长数据、所述交互序列、所述语义一致性校验结果以及所述实时压力指数进行加密存证。

7、本发明还涉及一种临床知情同意书嵌入式保险交互系统，包括：

8、医疗数据处理模块，用于获取患者的多模态临床数据，并将所述多模态临床数据转换为标准化特征张量；

9、风险归因计算模块，用于基于所述标准化特征张量进行临床风险归因计算，生成风险热力分布，并在临床知情同意书的特定风险条款旁侧区域渲染风险解释锚点；

10、语义锚定映射模块，用于响应于对所述风险解释锚点的触发操作，对预设的保障描述话术与保险条款原文进行语义一致性校验，校验通过后在所述风险解释锚点的旁侧区域以线性延伸模块的形式渲染所述保障描述话术；

11、情感监控阻断模块，用于采集用户在所述前端界面的交互序列，基于所述交互序列计算实时压力指数，在所述实时压力指数大于或等于预设触发阈值时，生成熔断指令以锁定所述前端界面的保险交互入口；并在接收到临床路径切换信号时清空交互特征缓冲区；

12、合规留痕存储模块，用于获取用户针对所述风险解释锚点的停留时长数据，将所述停留时长数据、所述交互序列、所述语义一致性校验结果以及所述实时压力指数进行加密存证。

13、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

14、本发明相较于传统弹窗式保险交互方案，在降低患者阅读中断率、减少投保误触、提升风险条款理解度以及抑制非理性投保行为方面具有显著优势。以下结合具体实施例进一步说明。

15、本发明摒弃了传统的弹窗广告干扰模式，将保险交互设计为临床知情同意书内容的线性逻辑延伸，在风险条款旁侧原位渲染保障建议，实现告知即推荐的同屏化、认知连续式交互。配合基于交互特征的情感阻断机制，系统能够在患者心理压力过大或认知过载时自动熔断投保入口，有效防止过度推销，确保交互行为严格符合医疗伦理与行业监管要求。

16、本发明利用grad-cam等深度学习可解释性技术，将精算风险评价与医学可见病灶或临床指标在解剖学空间直接关联，生成风险地形图和交互锚点，使黑盒化的风险模型具备直观的医学解释。患者可清晰识别保障内容与自身病情的具体关联，显著降低由信息不对称造成的信任屏障，提升知情决策质量。

17、本发明通过语义对齐机制，确保面向用户的通俗化话术与保险法律条款原文保持高相似度，防止描述偏差。同时，系统对交互过程中的风险锚点停留时长、交互深度、轨迹熵及实时压力指数等微行为进行全量记录，生成不可篡改的加密证据包，相比传统勾选框式确认，提供了更具证明力的行为留痕数据，显著提升申购流程的实质合规性与事后溯源举证能力。

18、本发明引入参数重置单元，在不同诊疗任务切换时自动清空特征缓冲区，避免异构数据间的特征污染。该自闭环设计使方法能够从常规体检到复杂手术等多种差异化的临床场景中保持稳定运行，具备良好的通用性和鲁棒性。

1.一种临床知情同意书嵌入式保险交互方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述标准化特征张量进行临床风险归因计算，生成风险热力分布，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预设的保障描述话术与保险条款原文进行语义一致性校验，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述交互序列计算实时压力指数，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行加密存证，包括：

6.一种临床知情同意书嵌入式保险交互系统，其特征在于，所述系统包括：

7.根据权利要求6所述的临床知情同意书嵌入式保险交互系统，其特征在于，所述风险归因计算模块具体用于：

8.根据权利要求6所述的临床知情同意书嵌入式保险交互系统，其特征在于，所述语义锚定映射模块具体用于：

9.根据权利要求6所述的临床知情同意书嵌入式保险交互系统，其特征在于，所述情感监控阻断模块具体用于：

10.根据权利要求6所述的临床知情同意书嵌入式保险交互系统，其特征在于：