中国平安财产保险股份有限公司衢州中心支公司本次登记的数据知识产权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。
登记内容：
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