基于神经网络的医保基金健康监测方法、系统和介质

本申请提供了基于神经网络的医保基金健康监测方法、系统和介质。包括：采集多源异构医保数据，经时空归一化处理后并行输入双通道神经网络模型，时序预测通道通过长短期记忆网络结合注意力机制预测基金可持续性指数，异常检测通道通过图神经网络计算医疗资金滥用风险概率和区域流转均衡度，最后融合上述指标生成健康指数，与动态调整的阈值对比实现三级预警，并构建医疗风险传播网络，基于聚类系数、介数中心性及历史风险强度生成敏感度系数，动态优化预警阈值，且系统支持反事实因果分析，生成政策干预建议。本发明解决了传统方法对医保基金时空异质性建模不足、风险传导机制忽略、静态阈值适应性差的问题，实现基金健康的精准监测与主动防控。