医师信息的提供方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种医师信息的提供方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标对象的病情信息，目标对象的病情信息用于指示目标对象所具有的病情；根据目标对象的病情信息，确定目标对象的疾病分布，疾病分布包括目标对象有概率患有的至少一种目标疾病；获取与上述至少一种目标疾病相匹配的至少一个候选医师；提供上述至少一个候选医师的医师信息。本申请实施例实现了自动地为用户选择提供与目标对象所患疾病相匹配的医师，无需用户进行分析选择，降低了对用户的要求，且有助于提高选择医师的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】
医师信息的提供方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及互联网
，特别涉及一种医师信息的提供方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的发展，用户能够通过网络获取一些医院的医师信息，以进行医师选择、挂号等操作。在相关技术中，一些医院通过网页或者公众号等渠道，向用户提供院内的医师信息。例如，医师信息可以包括医师的姓名、职称、所属科室、工作经历、擅长诊治的疾病等信息。用户可以根据各个医师的医师信息以及自身需求，选择所要就诊的医师。可选地，上述网页或者公众号还提供有网上挂号服务，用户在选择所要就诊的医师之后，可以在线挂号。在上述相关技术中，需要用户对自身病情和院内医师的专长进行分析，才能较为合理地选择所要就诊的医师，这对用户提出了较高要求。对于普通用户来说，往往无法准确且高效地选择出适合自身病情的医师。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种医师信息的提供方法、装置、设备及存储介质，也用于解决相关技术中无法准确且高效地选择出适合用户自身病情的医师的问题。技术方案如下：一方面，本申请实施例提供一种医师信息的提供方法，所述方法包括：获取目标对象的病情信息，所述目标对象的病情信息用于指示所述目标对象所具有的病情；根据所述目标对象的病情信息，确定所述目标对象的疾病分布，所述疾病分布包括所述目标对象有概率患有的至少一种目标疾病；获取与所述至少一种目标疾病相匹配的至少一个候选医师；提供所述至少一个候选医师的医师信息。另一方面，本申请实施例提供一种医师信息的提供方法，所述方法包括：显示用户界面；获取在所述用户界面中输入的目标对象的病情信息，所述目标对象的病情信息用于指示所述目标对象所具有的病情；将所述目标对象的病情信息发送给服务器；其中，所述服务器用于根据所述目标对象的病情信息，确定所述目标对象的疾病分布，所述疾病分布包括所述目标对象有概率患有的至少一种目标疾病，所述服务器还用于获取与所述至少一种目标疾病相匹配的至少一个候选医师；接收所述服务器发送的所述至少一个候选医师的医师信息；显示所述至少一个候选医师的医师信息。另一方面，本申请实施例提供一种医师信息的提供方法，所述方法包括：接收终端发送的目标对象的病情信息，所述目标对象的病情信息用于指示所述目标对象所具有的病情；根据所述目标对象的病情信息，确定所述目标对象的疾病分布，所述疾病分布包括所述目标对象有概率患有的至少一种目标疾病；获取与所述至少一种目标疾病相匹配的至少一个候选医师；向所述终端发送所述至少一个候选医师的医师信息。再一方面，本申请实施例提供一种医师信息的提供装置，所述装置包括：信息获取模块，用于获取目标对象的病情信息，所述目标对象的病情信息用于指示所述目标对象所具有的病情；疾病确定模块，用于根据所述目标对象的病情信息，确定所述目标对象的疾病分布，所述疾病分布包括所述目标对象有概率患有的至少一种目标疾病；医师获取模块，用于获取与所述至少一种目标疾病相匹配的至少一个候选医师；信息提供模块，用于提供所述至少一个候选医师的医师信息。又一方面，本申请实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述任一方面所述的方法。又一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述任一方面所述的方法。又一方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，其用于执行上述任一方面所述的方法。本申请实施例提供的技术方案中，通过根据目标对象的病情信息，确定目标对象的疾病分布，而后向用户提供与目标对象的疾病分布相匹配的至少一个候选医师的医师信息，从而实现了自动地为用户选择提供与目标对象所患疾病相匹配的医师，无需用户进行分析选择，降低了对用户的要求，且有助于提高选择医师的准确性和效率。附图说明图1是本申请一个实施例提供的医师信息的提供方法的流程图；图2是本申请另一个实施例提供的医师信息的提供方法的流程图；图3是图2实施例对应的流程架构图；图4是本申请一个实施例提供的应用场景的示意图；图5是本申请另一个实施例提供的医师信息的提供方法的流程图；图6是图5实施例涉及的界面示意图；图7是图5实施例对应的流程架构图；图8是本申请一个实施例提供的医师信息的提供装置的框图；图9是本申请一个实施例提供的医师信息的提供系统的框图；图10是本申请一个实施例提供的终端的结构框图；图11是本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。具体实施方式下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。请参考图1，其示出了本申请一个实施例提供的医师信息的提供方法的流程图。该方法可应用于计算机设备中，所述计算机设备可以是诸如手机、平板电脑、可穿戴设备、PC(PersonalComputer，个人计算机)等终端，也可以是用于为终端提供后台服务的服务器。该方法可以包括如下几个步骤：步骤101，获取目标对象的病情信息。目标对象的病情信息用于指示目标对象所具有的病情。目标对象的病情信息可以由用户提供。例如，目标对象的病情信息包括如下内容：这两天经常打喷嚏，且喉咙有些疼痛。目标对象可以是人，也可以是诸如猫、狗等宠物。例如，当本申请实施例为用户提供的医师资源是为人进行疾病诊断的医师时，目标对象是人。又例如，当本申请实施例为用户提供的医师资源是为宠物进行疾病诊断的医师时，目标对象即是宠物。步骤102，根据目标对象的病情信息，确定目标对象的疾病分布，疾病分布包括目标对象有概率患有的至少一种目标疾病。计算机设备获取到目标对象的病情信息之后，可以对该目标对象的病情信息进行分析，确定目标对象有概率患有的至少一种目标疾病。例如，通过对上述病情信息“这两天经常打喷嚏，且喉咙有些疼痛”进行分析，可以确定目标对象有概率患有的目标疾病包括感冒。可选地，目标对象的疾病分布包括目标对象有概率患有的至少两种目标疾病。基于目标对象的病情信息，分析确定出多种可能患有的目标疾病，相比于仅确定一种可能患有的目标疾病，更加合理准确，避免因过于绝对化而导致最终为用户提供与目标对象实际所患疾病不相匹配的医师。可选地，上述步骤102可以包括如下几个子步骤：1、获取目标对象的病情信息与疾病库中的每一种疾病之间的匹配度，其中，疾病库中包括n种疾病，n为正整数；2、选取匹配度符合预设条件的至少一种目标疾病，得到目标对象的疾病分布。目标对象的病情信息与疾病之间的匹配度越高，表明该目标对象患有该种疾病的概率越高；反之，目标对象的病情信息与疾病之间的匹配度越低，表明该目标对象患有该种疾病的概率越低。可选地，匹配度可以采用0到100％之间的百分数来表示。预设条件可以是匹配度大于预设阈值，预设阈值可以是预先设定的经验值，如80％；或者，预设条件也可以是匹配度最高的k种疾病，k为正整数，且k的取值可以预先设定，例如k的取值为5；或者，预设条件还可以是匹配度最高的k种疾病，且匹配度大于预设阈值。预设条件可以根据实际情况预先设定，本申请对此不作限定。另外，疾病本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医师信息的提供方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的病情信息，所述目标对象的病情信息用于指示所述目标对象所具有的病情；根据所述目标对象的病情信息，确定所述目标对象的疾病分布，所述疾病分布包括所述目标对象有概率患有的至少一种目标疾病；获取与所述至少一种目标疾病相匹配的至少一个候选医师；提供所述至少一个候选医师的医师信息。

【技术特征摘要】
1.一种医师信息的提供方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的病情信息，所述目标对象的病情信息用于指示所述目标对象所具有的病情；根据所述目标对象的病情信息，确定所述目标对象的疾病分布，所述疾病分布包括所述目标对象有概率患有的至少一种目标疾病；获取与所述至少一种目标疾病相匹配的至少一个候选医师；提供所述至少一个候选医师的医师信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的病情信息，确定所述目标对象的疾病分布，包括：获取所述目标对象的病情信息与疾病库中的每一种疾病之间的匹配度，其中，所述疾病库中包括n种疾病，所述n为正整数；选取匹配度符合预设条件的至少一种目标疾病，得到所述目标对象的疾病分布。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象的病情信息与疾病库中的每一种疾病之间的匹配度，包括：对所述目标对象的病情信息执行分词处理，得到a个病情分词，所述a为正整数；获取所述a个病情分词中的每个病情分词的词向量；根据所述a个病情分词中的每个病情分词的词向量，计算所述目标对象的病情信息的表征向量；根据所述目标对象的病情信息的表征向量，以及所述疾病库中的每一种疾病的症状信息的表征向量，计算所述目标对象的病情信息与所述疾病库中的每一种疾病之间的匹配度，其中，所述疾病的症状信息用于指示所述疾病所具有的症状。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述a个病情分词中的每个病情分词的词向量，计算所述目标对象的病情信息的表征向量，包括：根据所述a个病情分词中的每个病情分词的词向量和加权系数，加权求和得到所述目标对象的病情信息的表征向量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的病情信息的表征向量，以及所述疾病库中的每一种疾病的症状信息的表征向量，计算所述目标对象的病情信息与所述疾病库中的每一种疾病之间的匹配度之前，还包括：构建疾病体征库，所述疾病体征库包括所述疾病库中的每一种疾病的症状信息；对于所述疾病体征库中的第i种疾病，对所述第i种疾病的症状信息执行分词处理，得到b个症状分词，其中，所述i为小于等于n的正整数，所述b为正整数；获取所述b个症状分词中的每个症状分词的词向量；根据所述b个症状分词中的每个症状分词的词向量，计算所述第i种疾病的症状信息的表征向量。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述b个症状分词中的每个症状分词的词向量，计算所述第i种疾病的症状信息的表征向量，包括：获取所述b个症状分词中的每个症状分词所属的分类；根据每个症状分词所属的分类，确定每个症状分词的加权系数，其中，不同分类的症状分词对应不同的加权系数；根据所述b个症状分词中的每个症状分词的词向量和加权系数，加权求和得到所述第i种疾病的症状信息的表征向量。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述获取与所述至少一种目标疾病相匹配的至少一个候选医师，包括：根据医师资源库中的各个医师的医师画像，选择擅长处理所述至少一种目标疾病的所述至少一个候选医师；其中，所述医师资源库中包括多个医师的医师画像，所述医师画像用于指示所述医师擅长处理的疾病。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述医师画像包括：所述医师在目标时段内处理过的疾病以及每种疾病的处理次数；所述根据医师资源库中的各个医师的医师画像，选择擅长处理所述至少一种目标疾病的所述至少一个候选医师，包括：根据所述医师资源库中的各个医师的医师画像，统计所述医师资源库中的各个医师处理每一种所述目标疾...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵京伟，杨奕凡，苏丽娟，王万新，陈志刚，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44