一种基于多模态深度学习与可解释性的智能医保结算审核方法、装置及系统

本发明提供了一种基于多模态深度学习与可解释性的智能医保结算审核方法、装置及系统，旨在提高医保审核的智能化和精准度，减少人工干预，提升审核效率。该方法包括以下步骤：接收多模态数据，如医疗单据、诊疗记录、药品信息、影像资料等，进行数据清洗和标准化处理；采用多模态神经网络模型，利用多通道卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取，并结合长短期记忆网络(LSTM)处理文本数据；使用可解释性技术(如LIME)对深度学习模型进行决策并提供解释；审核人员根据系统建议进行手动确认和修改。该系统能够实现自动化、精准化的结算审核，并通过可解释性模块为审核人员提供决策依据，显著提高结算审核的效率和准确性。