智能问诊方法及装置、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本公开是关于一种智能问诊方法及装置，属于数据处理技术领域。该方法包括：检测患者提供的初始症状并根据贝叶斯网络确定并询问患者是否出现第一关联症状；在检测到患者出现第一关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率达到第一阈值时，确定第一候选疾病为确诊疾病并反馈；在判断第一候选疾病的确诊概率没有达到第一阈值时，根据贝叶斯网络确定并询问患者是否出现第一候选疾病的第二关联症状；在检测到患者出现第二关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率达到第二阈值时，确定第一候选疾病为确诊疾病并反馈。本公开一方面使得疾病与诊断之间的对应关系更加全面、灵活，使得诊断结果更加准确；另一方面优化了用户的互动体验与效果。

Intelligent inquiry method and device, storage medium, electronic equipment

The present disclosure is on an intelligent inquiry method and device, which belongs to the field of data processing technology. The method comprises the following steps: the initial symptoms were detected and provided according to the Bias network to identify and ask the patient whether first associated symptoms; detected in patients with first associated symptoms, diagnosed the first candidate disease probability judgment reaches a first threshold value, determining a first candidate disease for diagnosis of the disease and feedback; in the judgment of the first candidate disease diagnosis probability does not reach the first threshold, according to the Bias network to identify and ask the patient whether there are second related symptoms first candidate disease; in second patients detected related symptoms, diagnosed the first candidate disease probability to reach second threshold, determining the first candidate disease for diagnosis of the disease and feedback. On the one hand, the correspondence between disease and diagnosis is more comprehensive and flexible, making the diagnosis more accurate. On the other hand, it optimizes the user interaction experience and effect.

【技术实现步骤摘要】
智能问诊方法及装置、存储介质、电子设备
本公开涉及数据处理
，具体而言，涉及一种智能问诊方法、智能问诊装置、计算机可读存储介质以及电子设备。
技术介绍
目前，随着科技的发展，智能技术已经开始普遍的渗透至日常生活中。在医疗领域，智能问诊可以通过机器模拟人来进行问诊服务，通过用户输入的症状预判患者的病情，并根据患者的病情进行适当的分析，以快速有效的做出诊断。目前智能问诊的核心技术点主要有两个：一是医学知识库，能够有效组织已有的医学信息，快速判断患者病情；二是语义交互引擎，能够理解用户输入并根据患者的病症对症“提问”，帮助进一步确诊病情。现有技术中的在线问诊解决方案可以分为两类，一类是基于医学规则，人工录入症状与疾病的关系，并基于循证医学原理对在线输入的症状进行判断；另一类是抓取好大夫、春雨医生等在线问诊网站的数据，针对医生患者的对话数据进行机器学习，并根据患者提出的问题预测对应答案；此外，与第二类类似的方法还有，针对患者问题进行全文索引，通过搜索的方式给出答案。但是，上述基于医学规则的方法，需要依赖大量的人工输入，且规则固定，难以兼容病人的特殊情况；而基于对话数据的学习和搜索，由于问题集的限制，难以覆盖所有病情，并且只能局限在单次问题的判断，难以完成多轮交互后的判断。因此，需要提供一种新的智能问诊方法及装置，能够帮助用户实现自动问诊。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种智能问诊方法、智能问诊装置、计算机可读存储介质以及电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。根据本公开的一个方面，提供一种智能问诊方法，所述智能问诊方法包括：检测患者提供的初始症状，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病并询问患者是否出现第一关联症状；在检测到患者出现第一关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率是否达到第一阈值；在判断所述第一候选疾病的确诊概率达到第一阈值时，确定所述第一候选疾病为确诊疾病并反馈；在判断所述第一候选疾病的确诊概率没有达到第一阈值时，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病的第二关联症状并询问患者是否出现第二关联症状；在检测到患者出现第二关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率是否达到第二阈值，在判断所述第一候选疾病的确诊概率达到第二阈值时，确定所述第一候选疾病为确诊疾病并反馈。在本公开的一种示例性实施例中，所述智能问诊方法还包括：在检测到患者没有出现第一关联症状时，根据贝叶斯网络确定第二候选疾病并询问患者是否出现第三关联症状；在检测到患者出现第三关联症状时，判断第二候选疾病的确诊概率是否达到第三阈值，在判断所述第二候选疾病的确诊概率达到第三阈值时，确定所述第二候选疾病为确诊疾病并反馈。在本公开的一种示例性实施例中，所述智能问诊方法还包括：基于医疗数据库，计算症状与诊断之间的概率分布，构建贝叶斯网络。在本公开的一种示例性实施例中，所述智能问诊方法还包括：根据二分图概率推导方式进行问诊和确诊。在本公开的一种示例性实施例中，所述医疗数据库包括诊断、症状、医嘱、检查检验以及一诉五史等结构化信息。在本公开的一种示例性实施例中，所述第一阈值、第二阈值以及第三阈值为基于医疗数据库中的症状与疾病之间的概率分布提前配置。在本公开的一种示例性实施例中，所述检测患者提供的初始症状，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病并询问患者是否出现第一关联症状包括：在贝叶斯网络中，检测到第一疾病在初始症状已经发生条件下的发生概率高于其他所有疾病，即P(第一疾病|初始症状)>P(其他任意疾病|初始症状)，则确定第一疾病为第一候选疾病；在贝叶斯网络中，检测到第一关联症状在第一疾病已经确定为第一候选疾病条件下的发生概率高于其他所有症状，即P(第一关联症状|第一疾病)>P(其他任意症状|第一疾病)，则确定第一关联症状为待询问症状并询问患者是否出现第一关联症状。根据本公开的一个方面，提供一种智能问诊装置，所述智能问诊装置包括：候选疾病模块，用于检测患者提供的初始症状，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病并询问患者是否出现第一关联症状；判断模块，用于在检测到患者出现第一关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率是否达到第一阈值；第一确诊模块，用于在判断所述第一候选疾病的确诊概率达到第一阈值时，确定所述第一候选疾病为确诊疾病并反馈；候选症状模块，用于在判断所述第一候选疾病的确诊概率没有达到第一阈值时，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病的第二关联症状并询问患者是否出现第二关联症状；第二确诊模块，用于在检测到患者出现第二关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率是否达到第二阈值，在判断所述第一候选疾病的确诊概率达到第二阈值时，确定所述第一候选疾病为确诊疾病并反馈。根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的智能问诊方法。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的智能问诊方法。由上述技术方案可知，本公开提供的一种智能问诊方法，其优点和积极效果在于：本公开提供的一种智能问诊方法，通过贝叶斯网络将患者提供的症状与候选疾病匹配，并进一步询问关联症状，从而通过多轮互动以获得较为准确的诊断。本智能问诊方法一方面可以基于大量的医疗数据构建贝叶斯网络，使得疾病与诊断之间的对应关系更加全面、灵活，从而使得诊断结果更加准确；另一方面，还可以基于贝叶斯网络与用户进行动态互动，优化了用户的互动体验与效果；再一方面，还可以综合多个医疗体系的多种数据，提供除了诊断之外的更加丰富的医疗信息，例如医嘱、用药等。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示意性示出本公开示例性实施例中一种智能问诊方法的流程示意图；图2示意性示出本公开示例性实施例中智能问诊方法概率推导网络图；图3示意性示出本公开示例性实施例中智能问诊方法的诊疗路径图；图4示意性示出本公开示例性实施例中智能问诊方法的人机交互效果图；图5示意性示出本公开示例性实施例中智能问诊装置的模拟框图；图6示意性示出一种用于实现上述智能问诊方法的电子设备；图7示意性示出一种用于实现上述智能问诊方法的计算机可读存储介质。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能问诊方法，其特征在于，所述智能问诊方法包括：检测患者提供的初始症状，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病并询问患者是否出现第一关联症状；在检测到患者出现第一关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率是否达到第一阈值；在判断所述第一候选疾病的确诊概率达到第一阈值时，确定所述第一候选疾病为确诊疾病并反馈；在判断所述第一候选疾病的确诊概率没有达到第一阈值时，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病的第二关联症状并询问患者是否出现第二关联症状；在检测到患者出现第二关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率是否达到第二阈值，在判断所述第一候选疾病的确诊概率达到第二阈值时，确定所述第一候选疾病为确诊疾病并反馈。

【技术特征摘要】
1.一种智能问诊方法，其特征在于，所述智能问诊方法包括：检测患者提供的初始症状，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病并询问患者是否出现第一关联症状；在检测到患者出现第一关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率是否达到第一阈值；在判断所述第一候选疾病的确诊概率达到第一阈值时，确定所述第一候选疾病为确诊疾病并反馈；在判断所述第一候选疾病的确诊概率没有达到第一阈值时，根据贝叶斯网络确定第一候选疾病的第二关联症状并询问患者是否出现第二关联症状；在检测到患者出现第二关联症状时，判断第一候选疾病的确诊概率是否达到第二阈值，在判断所述第一候选疾病的确诊概率达到第二阈值时，确定所述第一候选疾病为确诊疾病并反馈。2.根据权利要求1所述的智能问诊方法，其特征在于，所述智能问诊方法还包括：在检测到患者没有出现第一关联症状时，根据贝叶斯网络确定第二候选疾病并询问患者是否出现第三关联症状；在检测到患者出现第三关联症状时，判断第二候选疾病的确诊概率是否达到第三阈值，在判断所述第二候选疾病的确诊概率达到第三阈值时，确定所述第二候选疾病为确诊疾病并反馈。3.根据权利要求2所述的智能问诊方法，其特征在于，所述智能问诊方法还包括：基于医疗数据库，计算症状与诊断之间的概率分布，构建贝叶斯网络。4.根据权利要求3所述的智能问诊方法，其特征在于，所述智能问诊方法还包括：根据二分图概率推导方式进行问诊和确诊。5.根据权利要求4所述的智能问诊方法，其特征在于，所述医疗数据库包括诊断、症状、医嘱、检查检验以及一诉五史等结构化信息。6.根据权利要求5所述的智能问诊方法，其特征在于，所述第一阈值、第二阈值以及第三阈值为基于医疗数据库中的症状与疾病之间的概率分布提前配置。7.根据权利要求6所述的智能问诊方法，其特征在于，所述检测患者...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁文超，
申请(专利权)人：医渡云北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11