理赔伤情诊断预测检验数据

通过手术名称及伤残系数，获取该术式的 “加权伤残系数 + 置信度权重”，建立伤残系数预测模型，在人伤理赔中使用伤残系数预测模型，了解每一个手术名称下对应预测出的合理伤残系数区间，应用于理赔场景中，降低因人工判断导致的伤残预判偏差，鉴定人员判定伤残系数后，通过模型查询同术式的统计值以及预估值，校验伤残预估结果是否偏离合理区间，当前伤残系数是否需要人工核验；结合伤残系数高低合理制定保费，降低人工判断伤残系数带来的风险。此外，该预测数据还能为相关保险理赔企业提供伤情诊断预测信息，支持其在人伤理赔场景上针对伤情鉴定做出更合理的判断。一、数据来源：伤残系数是理赔部门在人伤场景下，出现伤情定性难的问题，为便于伤情定性，将手术名称（伤情的恢复手术名称，如颅内减压术）可量化界定的系数，一般情况下，手术越严重，伤残系数越高；伤残系数从0-100可以客观表明伤情的严重程度从轻微到严重，伤残系数由理赔部门在人伤场景下，参考过往相同或类似手术场景的伤残系数，结合实际理赔场景，人工判定产生一个0-100的伤残系数，并通过内部系统存储至企业数据库；二、数据采集：通过本企业合法自有数据库平台采集最新量数据；三、建立理赔伤残系数预测模型，基于采集数据进行数据处理：内部处理：1. 处理缺失值：对缺失的手术名称、伤残系数字段进行填充；2. 移除重复行：确保数据不重复；3. 标准化处理：对伤残系数数值型特征进行标准化处理。二、数据加工：1. 按surgical_name（手术名称）分组，计算每组的伤残系数统计特征；2. 统计特征包括：每一组手术名称的对应的伤残系数的平均值、中位数、标准差、最小值、最大值和样本数，其中平均值由手术名称聚合后的伤残系数总和/样本数（count）获取；3. 计算置信度权重：样本数越多，权重越高，具体公式为：conf_weight = 1 - (1 / (1 + sample_count))；4.预测伤残系数区间：若置信度权重>0.8则表明该手术名称的样本多，该手术名称计算所的伤残系数均值较为准确，则该手术名称的预测伤残系数为平均值特征（取平均值上下浮动25%区间），若0.6<置信度权重<0.8，则该手术名称的预测伤残系数为该术下伤残系数中位数特征（取中位数上下浮动25%区间）；若置信度权重<0.6，则说明该手术名称现存伤残系数的样本数量少，需要人工介入，以确保伤残系数准确性；5.判断伤残系数合理性：如果已判定伤残系数在预测伤残系数区间内则为合理伤残系数，如果在预测区间外则需经人工核验，如果置信度权重<0.6则直接判断为需经人工核验。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于保险理赔伤情诊断预测的检验数据，包含2257条记录，每年更新，涉及手术名称、伤残系数统计特征和预测区间等字段。它通过建立伤残系数预测模型，帮助校验人工判断的伤残系数是否偏离合理区间，旨在降低理赔过程中因人工判断导致的偏差和风险，提升伤情鉴定的准确性和效率。