就医方案确定方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种就医方案确定方法、装置及设备，该方法包括：获取用户的特征信息，特征信息至少包括疾病信息；根据疾病信息，确定包括至少一个就医方案的就医方案集合，每个就医方案包括可诊断用户的疾病的医院的标识和医生的标识；通过预设模型生成特征信息对应的多个推荐维度的权重值，多个推荐维度至少包括医院实力、医生实力和就诊便捷性；根据就医方案集合中每个就医方案的多个维度指数和多个推荐维度的权重值，确定目标就医方案，多个维度指数至少包括医院实力指数、医生实力指数和便捷指数。提高了确定就医方案的准确性。

【技术实现步骤摘要】
就医方案确定方法、装置及设备
本专利技术实施例涉及医疗
，尤其涉及一种就医方案确定方法、装置及设备。
技术介绍
目前，在用户看病之前，用户需要先确定大致的就医方案，就医方案通常包括就诊的医院和医生。在现有技术中，用户通常向周边人进行打听以确定就医方案(就医的医院以及医生)。或者，用户还通常在网上进行信息搜索查询以确定就医方案，例如，用户可以查询治疗该疾病的医院，并查询医院的资历以及该医院中可以治疗该疾病的医生，并根据医生的职称选择职称较高的医生。然而，在现有技术中，无论是向周边人打听、还是在网上进行搜索查询，用户都需要消耗较多的时间确定医院以及医生，且通过现有的方式确定得到的就医方案可能并不适合自己的病情或自身的实际情况，导致就医方案确定的准确性较差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种就医方案确定方法、装置及设备，提高了确定就医方案的准确性。第一方面，本专利技术实施例提供一种就医方案确定方法，所述方法包括：获取用户的特征信息，所述特征信息至少包括疾病信息；根据所述疾病信息，确定包括至少一个就医方案的就医方案集合，每个就医方案包括可诊断所述用户的疾病的医院的标识和医生的标识；通过预设模型生成所述特征信息对应的多个推荐维度的权重值，所述多个推荐维度至少包括医院实力、医生实力和就诊便捷性；根据所述就医方案集合中每个就医方案的多个维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定目标就医方案，所述多个维度指数至少包括医院实力指数、医生实力指数和便捷指数。在一种可能的实施方式中，根据所述疾病信息，确定包括至少一个就医方案的就医方案集合，包括：根据所述疾病信息，确定至少一个疾病的名称；获取可诊断所述至少一个疾病的医院集合，所述医院集合中包括至少一个医院的标识；获取每一个医院中可诊断所述至少一个疾病的医生集合；根据所述医院集合和每一个医院对应的医生集合，确定所述就医方案集合。在另一种可能的实施方式中，所述疾病信息包括疾病名称和/或症状信息；根据所述疾病信息，确定至少一个疾病的名称，包括：若所述疾病信息中包括疾病名称，则将所述疾病信息中的疾病名称确定为所述至少一个疾病的名称；若所述疾病信息中不包括疾病名称，则根据所述症状信息确定所述至少一个疾病的名称。在另一种可能的实施方式中，所述获取用户的特征信息之前，还包括：获取所述多组样本中每个特征信息样本的第一特征向量；获取所述多组样本中每个就医方案的第二特征向量，所述第二特征向量中的元素分别表示就医方案的所述多个维度指数；通过深度神经网络学习每个第一特征向量、及对应的第二特征向量，得到所述预设模型。在另一种可能的实施方式中，所述特征信息还包括所述用户的消费能力；相应的，所述多个推荐维度还包括费用水平，所述多个维度指数还包括费用指数。在另一种可能的实施方式中，所述根据所述就医方案集合中每个就医方案的维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定目标就医方案，包括：获取所述就医方案集合中每个就医方案的多个维度指数；根据每个就医方案的多个维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定每个就医方案的推荐指数；根据每个就医方案的推荐指数，确定目标就医方案。在另一种可能的实施方式中，所述特征信息包括所述用户的位置，针对所述就医方案集合中任意一个第一就医方案，获取所述第一就医方案的多个维度指数，包括：根据第一就医方案中医院的级别和用户评价，确定所述第一就医方案的医院实力指数；根据第一就医方案中医生的职称和用户评价，确定所述第一就医方案的医生实力指数；根据位置信息、所述第一就医方案中医院的就医流程、所述第一就医方案中医院的资源配比、所述第一就医方案中医生的预约率中的至少一种确定所述第一就医方案的便捷指数，所述位置信息包括所述用户的位置和所述第一就医方案中医院的位置；根据所述第一就医方案中医院的价目表，确定所述第一就医方案的费用指数。在另一种可能的实施方式中，所述获取用户的特征信息，包括：接收所述用户输入的所述特征信息，和/或，根据所述用户的用户画像数据确定所述特征信息，所述用户画像数据为根据所述用户的历史网络行为生成的。第二方面，本专利技术实施例提供一种就医方案确定装置，包括第一获取模块、第一确定模块、生成模块和第二确定模块，其中，所述第一获取模块用于，获取用户的特征信息，所述特征信息至少包括疾病信息；所述第一确定模块用于，根据所述疾病信息，确定包括至少一个就医方案的就医方案集合，每个就医方案包括可诊断所述用户的疾病的医院的标识和医生的标识；所述生成模块用于，通过预设模型生成所述特征信息对应的多个推荐维度的权重值，所述多个推荐维度至少包括医院实力、医生实力和就诊便捷性；所述第二确定模块用于，根据所述就医方案集合中每个就医方案的多个维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定目标就医方案，所述多个维度指数至少包括医院实力指数、医生实力指数和便捷指数。在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块具体用于：根据所述疾病信息，确定至少一个疾病的名称；获取可诊断所述至少一个疾病的医院集合，所述医院集合中包括至少一个医院的标识；获取每一个医院中可诊断所述至少一个疾病的医生集合；根据所述医院集合和每一个医院对应的医生集合，确定所述就医方案集合。在另一种可能的实施方式中，所述第一确定模块具体用于：若所述疾病信息中包括疾病名称，则将所述疾病信息中的疾病名称确定为所述至少一个疾病的名称；若所述疾病信息中不包括疾病名称，则根据所述症状信息确定所述至少一个疾病的名称。在另一种可能的实施方式中，所述装置还包括第二获取模块和学习模块，其中，所述第二获取模块用于，在所述第一获取模块获取用户的特征信息之前，获取所述多组样本中每个特征信息样本的第一特征向量、以及所述多组样本中每个就医方案的第二特征向量，所述第二特征向量中的元素分别表示就医方案的所述多个维度指数；所述学习模块用于，通过深度神经网络学习每个第一特征向量、及对应的第二特征向量，得到所述预设模型。在另一种可能的实施方式中，所述特征信息还包括所述用户的消费能力；相应的，所述多个推荐维度还包括费用水平，所述多个维度指数还包括费用指数。在另一种可能的实施方式中，所述第二确定模块具体用于：获取所述就医方案集合中每个就医方案的多个维度指数；根据每个就医方案的多个维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定每个就医方案的推荐指数；根据每个就医方案的推荐指数，确定目标就医方案。在另一种可能的实施方式中，所述特征信息包括所述用户的位置，针对所述就医方案集合中任意一个第一就医方案，所述第二确定模块具体用于：根据第一就医方案中医院的级别和用户评价，确定所述第一就医方案的医院实力指数；根据第一就医方案中医生的职称和用户评价，确定所述第一就医方案的医生实力指数；根据位置信息、所述第一就医方案中医院的就医流程、所述第一就医方案中医院的资源配比、所述第一就医方案中医生的预约率中的至少一种确定所述第一就医方案的便捷指数，所述位置信息包括所述用户的位置和所述第一就医方案中医院的位置；根据所述第一就医方案中医院的价目表，确定所述第一就医方案的费用指数。在另一种可能的实施方式中，所述第一获取模块具体用于：接收所述用户输入的所述特征信息，和/或，根据所述用户的用户画像数据确定所述特征信息，所述用户画像数据为根据所述用户的历史网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种就医方案确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的特征信息，所述特征信息至少包括疾病信息；根据所述疾病信息，确定包括至少一个就医方案的就医方案集合，每个就医方案包括可诊断所述用户的疾病的医院的标识和医生的标识；通过预设模型生成所述特征信息对应的多个推荐维度的权重值，所述多个推荐维度至少包括医院实力、医生实力和就诊便捷性；根据所述就医方案集合中每个就医方案的多个维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定目标就医方案，所述多个维度指数至少包括医院实力指数、医生实力指数和便捷指数。

【技术特征摘要】
1.一种就医方案确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的特征信息，所述特征信息至少包括疾病信息；根据所述疾病信息，确定包括至少一个就医方案的就医方案集合，每个就医方案包括可诊断所述用户的疾病的医院的标识和医生的标识；通过预设模型生成所述特征信息对应的多个推荐维度的权重值，所述多个推荐维度至少包括医院实力、医生实力和就诊便捷性；根据所述就医方案集合中每个就医方案的多个维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定目标就医方案，所述多个维度指数至少包括医院实力指数、医生实力指数和便捷指数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述疾病信息，确定包括至少一个就医方案的就医方案集合，包括：根据所述疾病信息，确定至少一个疾病的名称；获取可诊断所述至少一个疾病的医院集合，所述医院集合中包括至少一个医院的标识；获取每一个医院中可诊断所述至少一个疾病的医生集合；根据所述医院集合和每一个医院对应的医生集合，确定所述就医方案集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述疾病信息包括疾病名称和/或症状信息；根据所述疾病信息，确定至少一个疾病的名称，包括：若所述疾病信息中包括疾病名称，则将所述疾病信息中的疾病名称确定为所述至少一个疾病的名称；若所述疾病信息中不包括疾病名称，则根据所述症状信息确定所述至少一个疾病的名称。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户的特征信息之前，还包括：获取所述多组样本中每个特征信息样本的第一特征向量；获取所述多组样本中每个就医方案的第二特征向量，所述第二特征向量中的元素分别表示就医方案的所述多个维度指数；通过深度神经网络学习每个第一特征向量、及对应的第二特征向量，得到所述预设模型。5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述特征信息还包括所述用户的消费能力；相应的，所述多个推荐维度还包括费用水平，所述多个维度指数还包括费用指数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述就医方案集合中每个就医方案的维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定目标就医方案，包括：获取所述就医方案集合中每个就医方案的多个维度指数；根据每个就医方案的多个维度指数和所述多个推荐维度的权重值，确定每个就医方案的推荐指数；根据每个就医方案的推荐指数，确定目标就医方案。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括所述用户的位置，针对所述就医方案集合中任意一个第一就医方案，获取所述第一就医方案的多个维度指数，包括：根据第一就医方案中医院的级别和用户评价，确定所述第一就医方案的医院实力指数；根据第一就医方案中医生的职称和用户评价，确定所述第一就医方案的医生实力指数；根据位置信息、所述第一就医方案中医院的就医流程、所述第一就医方案中医院的资源配比、所述第一就医方案中医生的预约率中的至少一种确定所述第一就医方案的便捷指数，所述位置信息包括所述用户的位置和所述第一就医方案中医院的位置；根据所述第一就医方案中医院的价目表，确定所述第一就医方案的费用指数。8.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户的特征信息，包括：接收所述用户输入的所述特征信息，和/或，根据所述用户的用户画像数据确定所述特征信息，所述用户画像数据为根据所述用户的历史网络行为生成的。9.一种就医方案确定装置，其特征在于，包括第一获取模块、第一确定模块、生成模块和第二确定模块，其中，所述第一获取模块用于，获取用户的特征信息，所述特征信息至少包括疾病信息；所述第一确定模块用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐伟建，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11