一种基于约束分段回归与卡尔曼滤波的药物用量估算方法

本发明公开了一种基于约束分段回归与卡尔曼滤波的药物用量估算方法，属于数据挖掘范畴和基本医疗保险领域，根据患者购药的时间序列，结合患者一般会有囤积少量存药，以及用药方案会在不同阶段发生变化的实际情况，对优化后的序列通过卡尔曼滤波的方法估算参保个人门诊药品消耗量。本发明采用上述的一种基于约束分段回归与卡尔曼滤波的药物用量估算方法，通过对医保结算序列进行分析，用于估算指定药物的门诊病人日常用量，进一步提升了卡尔曼滤波估算的精度，以满足各个部门的工作的需求。