一种基于多模态证据深度审计与责任链重建的DRG反向高编批量自检方法与流程

本发明涉及一种基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，确切说，是一种面向drg付费监管场景，融合多模态医疗数据深度分析与全流程责任追溯能力的医保基金违规行为自动化检测技术及系统，主要应用于医保基金监管、医疗服务质量管控等领域。drg（诊断相关分组）付费是当前医保支付改革的核心模式，通过将病例按诊断、治疗方式等归入对应分组并付费，实现医保基金的精细化管理。但在实际运行中，部分医疗机构可能存在drg反向高编行为，即通过篡改诊断信息、夸大病情描述、不合理编码等方式，将病例归入更高权重、更高付费标准的drg组，以此套取更多医保基金，这不仅会加剧医保基金的收支压力，还会破坏医疗服务的公平性与规范性。传统的人工审核模式依赖审核人员的专业经验，存在效率低、覆盖范围有限、漏检误判率高等问题，难以应对海量医疗数据的监管需求。本发明依托多模态证据深度审计技术，整合病历文本、诊断编码、检验检查报告、医嘱记录、收费明细等结构化与非结构化医疗数据，利用自然语言处理、深度学习、知识图谱等技术对多模态数据进行关联分析与深度挖掘，精准识别病例诊断与治疗行为不匹配、编码与病情不符等drg反向高编疑点，实现对违规行为的精准定位。同时，系统具备责任链重建能力，通过记录病例从生成、编码、审核到提交的全流程操作轨迹与数据修改日志，在发现高编问题后，可追溯各环节的责任主体与操作细节，明确违规行为的发生节点与责任归属，为后续的整改、追责提供清晰依据。该方法及系统支持批量自检功能，可同时处理大规模的病例数据，相比人工审核大幅提升检测效率与覆盖范围，且检测标准统一，能有效避免人为因素导致的偏差，为医保监管部门、医院管理方提供高效、精准的drg反向高编检测工具，助力规范drg付费运行秩序，维护医保基金安全与医疗服务的良性发展。与本发明相关的 背景技术： 首先，drg反向高编批量自检方法及系统要解决的主要问题是当前drg高编审核存在的维度单一、漏检误检率高、批量处理能力不足、责任追溯困难、人机协同性差以及模型无法适配医疗规则动态变化等痛点，核心目标是实现精准、高效的drg反向高编批量自检，明确高编嫌疑的具体环节与责任主体，形成闭环自检流程并持续优化审核能力，最终规范医疗编码行为，减少医保基金损失。本专利的核心思路是围绕多模态证据深度融合与责任链逆向重建构建完整的批量自检体系，具体做法为：首先从医院多个异构数据源采集结构化诊断编码、非结构化病历、影像报告、检验结果等多模态数据，通过自然语言处理、特征解析等技术完成数据清洗、标准化与时间线对齐，形成统一的多模态证据数据集；接着将标准化数据输入带注意力机制的深度学习模型，实现多维度证据的深度融合与交叉验证，自动学习病例特征与drg编码的复杂映射关系，识别证据链内的不一致、矛盾等异常模式，初步筛选高风险病例；随后针对异常病例，调用内置医学知识库与drg规则库，逆向追溯诊疗路径的每个编码节点，动态重建完整诊疗责任链，标记证据薄弱或不符合指南的关键节点，明确高编嫌疑环节与责任主体；再通过交互式界面将责任链报告推送给审核人员，实现人机协同判断，支持证据补充并形成“机器初筛-人工复核-证据补充-机器再评估”的闭环；最后生成可视化审计报告，并将人工确认结果等作为标注数据增量训练模型，实现系统自适应优化。其亮点在于多模态证据的深度融合而非简单拼接、逆向责任链重建实现精准追溯、人机协同闭环自检以及模型自适应迭代。当前drg反向高编自检领域的相关技术方案及缺陷主要有四种：一是单一结构化数据审核法，仅依托诊断编码、收费数据等结构化信息进行规则匹配，弊端是完全忽略非结构化的病历、影像等关键证据，无法识别“编码与临床实际不符”的高编行为，漏检率极高，且仅能单点审核，不支持批量处理；二是规则引擎静态审核法，通过预设固定的编码匹配规则进行检查，弊端是规则覆盖范围有限，无法应对复杂多变的临床诊疗场景，对并发症、合并症等需要多证据支撑的判断易出现误判，且规则更新成本高，无法适配drg规则的动态调整；三是人工抽样审核法，依靠人工抽取少量病例进行逐一审核，弊端是效率极低，无法实现批量病例的全面自检，主观性强导致审核标准不统一，漏检率高，且无法追溯诊疗全流程的问题节点，责任难以界定；四是简单多模态拼接审核法，仅将文本、编码等多模态数据简单拼接后进行分析，弊端是未实现多证据的深度融合与交叉验证，无法识别证据链内部的逻辑矛盾，比如病历描述轻症却编码重症的情况，识别准确率低。本专利相对于这些方法的优势明显：针对单一结构化数据审核的缺陷，实现了多模态数据的全面采集与标准化，覆盖所有诊疗证据维度；针对规则引擎静态审核的不足，采用深度学习模型学习复杂临床关联，注意力机制实现多证据交叉验证，比固定规则更灵活精准，且能自适应更新；针对人工抽样的低效问题，支持批量病例的自动化初筛与审核，人机协同大幅提升效率，降低人力成本；针对简单多模态拼接的局限，实现多模态证据的深度融合，精准识别证据链矛盾，大幅降低误检漏检率；同时通过责任链重建解决了责任追溯难的问题，闭环自检与模型迭代实现系统持续优化。当使用本文公开的一种基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统后，医院医保管理部门可实现对海量病例的批量精准自检，大幅降低drg高编的漏检误检率，明确高编嫌疑的具体环节与责任主体，提升审核效率的同时规范诊疗编码行为；医保监管部门可借助该系统实现对辖区内医院的高效监管，减少医保基金的不合理支出；系统还能通过自适应迭代持续适配医疗规则的变化，长期保持审核的精准性。因此，迫切需要进一步利用该方法及系统的能力，解决drg反向高编自检中漏检误检率高、批量处理效率低、责任追溯困难、审核能力无法动态适配规则变化的现实问题。本发明正是为满足这个现实需求而产生的。

背景技术

技术实现思路

1.一种基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，步骤（1）中所述多模态数据采集与标准化处理具体包括：通过部署在医院内网的安全数据接口适配器与各异构数据源建立连接；对结构化数据采用预定义映射表进行标准化转换，确保同类数据的可比性；对非结构化文本数据采用微调后的预训练语言模型进行实体识别，通过规则与注意力机制抽取实体间的时序、因果医学关系，对影像报告文本解析关键特征并量化为结构化特征向量；将所有数据的原始时间戳转换为以患者首次入院时间为参考的标准化时间，构建时间线对齐的病例专属多模态证据数据集。

3.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，步骤（2）中所述深度学习模型的多模态融合与异常识别具体包括：将不同模态的特征投影至统一隐空间，采用多头交叉注意力机制，以任意一种模态为查询对象，其余模态为键和值计算注意力权重，动态评估各证据间的相关性并完成深度融合；通过多层感知机学习病例特征到drg编码的映射关系，同时采用重构误差和分布差异的加权组合计算综合异常分数，设定阈值筛选高编风险病例，精准识别证据链内的矛盾与不一致。

4.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，步骤（3）中所述责任链动态重建与逻辑审计具体包括：为异常病例构建医疗事件的时间序列表征与特征向量，从知识库中调取对应诊疗路径模板；通过诊断编码相似度、时间逻辑合理性、证据支持度加权计算实际事件与标准路径的匹配度，采用动态规划求解最大匹配度路径并惩罚逻辑跳跃；计算事件与禁忌操作集合的冲突分数，最终输出带高亮标记的责任链图，定位高编嫌疑节点与潜在责任主体。

5.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，步骤（4）中所述交互式自检与证据补充闭环具体包括：基于疑点置信度分数生成批量推送列表，界面以列表与详情面板展示病例疑点、触发规则及推理依据；审核人员可对疑点标记“确认问题”“需补充证据”“驳回疑点”三类标签；针对需补充证据的病例，系统自动生成结构化调查任务单分派至对应人员，接收并关联补充证据后，调用深度学习模型进行增量证据再评估，更新病例状态与疑点分数，形成完整可追溯的审计轨迹。

6.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，步骤（5）中所述自适应模型迭代优化具体包括：构建闭环审计数据仓库存储完成审核的病例数据元组，采用版本化管理训练样本库；定期或触发式启动模型增量训练任务，以原有模型参数为初始化，在混合数据集上训练，损失函数在交叉熵基础上增加证据相关性约束项，使模型预测结果持续逼近最新审计标准与临床实践经验，实现系统异常识别能力的动态提升。

7.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，所述深度学习模型的多模态融合区别于简单特征拼接，通过注意力机制动态聚焦与病例核心特征相关的证据，捕捉多模态数据间的非线性交互关系，大幅提升异常模式识别的准确性，解决传统多模态拼接无法识别证据链逻辑矛盾的问题。

8.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，所述drg编码逻辑审计采用逆向追溯方式，区别于仅校验最终编码的静态规则审核，通过重建完整诊疗责任链，精准定位高编嫌疑的具体环节，解决传统方法责任追溯困难的痛点。

9.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，系统支持批量病例的自动化处理，从多模态数据采集、异常初筛到责任链审计、批量推送均实现自动化，结合人机协同闭环，大幅提升审核效率，解决人工抽样审核效率低、漏检率高的问题。

10.根据权利要求1所述的基于多模态证据深度审计与责任链重建的drg反向高编批量自检方法及系统，其特征在于，所述可视化审计报告涵盖drg分组风险比例、科室风险分布、高频问题类型、证据缺失共性模式等多维度内容，为医院医保管理与医保监管部门提供数据洞察，同时样本库的持续更新保障模型自适应医疗规则变化，解决传统静态模型效能衰减的问题。