问诊技巧推荐方法及装置、在线辅诊系统制造方法及图纸

本申请提供一种问诊技巧推荐方法及装置、在线辅诊系统，其中的方法包括：获取目标用户提问信息及其对应的至少一个相似问题信息；确定所述相似问题信息对应的多个医生问诊特征；将各个所述医生问诊特征分别作为预测样本依次输入预设的分类模型，并将所述相似问题信息以及所述分类模型输出的各个所述相似问题信息的问诊技巧标签，均发送至针对所述目标用户提问信息向目标用户进行问诊的目标医生。本申请能够有效获取问诊技巧，并能够提高所获取的问诊技巧的准确性和针对性，进而能够有效提高线上问诊的准确性、完整性及匹配度。

【技术实现步骤摘要】
问诊技巧推荐方法及装置、在线辅诊系统
本申请涉及数据处理
，具体涉及一种问诊技巧推荐方法及装置、在线辅诊系统。
技术介绍
随着科技的发展，除了进入实体医院进行就医，越来越多的人选择通过互联网进行在线疾病症状及治疗咨询，同样的，也有越来越多的医生通过线上问诊的方式对患者的疑问进行解答。因此，在线上为用户提供的问诊内容的匹配度越高且专业性越强，则该医生越能够获得用户的认可，进而对用户提出的疾病症状及治疗进行在线辅诊。现有技术中，医生在线上为用户进行问诊的方式一般为，医生针对用户提出的疾病症状及治疗咨询，以追问及提供建议等方式进行问诊，但针对问诊经验少的医生，通常会由于缺乏问诊技巧，而使得用户对该医生的专业程度产生质疑，导致问诊过程无法顺利进行，使得线上问诊的准确性、完整性及匹配度低。因此，如何设计一种问诊技巧推荐的方法，以提高线上问诊的准确性、完整性及匹配度，是亟待解决的问题。
技术实现思路
针对现有技术中的问题，本申请提供一种问诊技巧推荐方法及装置、在线辅诊系统，能够有效获取问诊技巧，并能够提高所获取的问诊技巧的准确性和针对性，进而能够有效提高线上问诊的准确性、完整性及匹配度。为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：第一方面，本申请提供一种问诊技巧推荐方法，包括：获取目标用户提问信息及其对应的至少一个相似问题信息；确定所述相似问题信息对应的多个医生问诊特征；将各个所述医生问诊特征分别作为预测样本依次输入预设的分类模型，并将所述相似问题信息以及所述分类模型输出的各个所述相似问题信息的问诊技巧标签，均发送至针对所述目标用户提问信息向目标用户进行问诊的目标医生。进一步地，还包括：根据历史问诊日志生成多个训练样本，其中，所述历史问诊日志中包含有针对各个历史用户提问信息的医生问诊信息对应的多个医生问诊特征，以及，各个所述医生问诊特征分别对应的问诊技巧标签；应用所述训练样本集对所述分类模型进行训练。进一步地，在所述根据历史问诊日志生成多个训练样本之前，还包括：应用预设规则在预设的医生数据库中选取多个优质医生；获取各个所述优质医生针对各个历史用户提问信息提出的医生问诊信息；对各个所述医生问诊信息分别进行特征提取，得到各个所述医生问诊信息分别对应的多个医生问诊特征；根据各个所述历史用户提问信息、针对各个历史用户提问信息的医生问诊信息对应的多个医生问诊特征，以及，预设获取的各个所述医生问诊特征分别对应的问诊技巧标签，生成历史问诊日志。进一步地，所述应用预设规则在预设的医生数据库中选取多个优质医生，包括：自所述医生数据库中，筛除已接收且未解答历史用户提问信息数量大于第一预设值的医生对应的医生信息，和/或；自所述医生数据库中，筛除处于预设黑名单中的医生。进一步地，所述应用预设规则在预设的医生数据库中选取多个优质医生，包括：在所述医生数据库中，选取所在医院排名位于预设值前和/或所属科室排名位于预设值前的医生；以及，在所在医院排名位于预设值前和/或所属科室排名位于预设值前的医生中，进一步选取预设专业度和好评率均符合各自对应的预设要求的医生作为优质医生。进一步地，在所述获取各个所述优质医生针对各个历史用户提问信息提出的医生问诊信息之后，还包括：对所述医生问诊信息进行过滤，筛除不符合过滤条件的所述医生问诊信息；其中，所述过滤条件包括：所述医生问诊信息的评价等级高于中级，和/或，所述医生问诊信息对应的所述优质医生与历史用户的交互次数大于预设值。进一步地，在所述生成历史问诊日志之前，还包括：应用预设的语法规则和/或行为规则，将各个所述医生问诊特征分别与预设的各个问诊技巧标签进行对应，得到各个所述医生问诊特征分别对应的问诊技巧标签。进一步地，所述获取目标用户提问信息及其对应的至少一个相似问题信息，包括：接收目标用户提问信息；对所述目标用户提问信息进行特征提取，得到所述目标用户提问信息对应的至少一个问题特征；以及，根据所述目标用户提问信息对应的所述问题特征在预设的问题特征数据库中查找与所述目标用户提问信息对应的至少一个相似问题信息，其中，所述问题特征数据库用于存储所述问题特征与所述相似问题信息之间的对应关系。进一步地，所述确定所述相似问题信息对应的多个医生问诊特征，包括：获取各个所述相似问题信息对应的医生问诊信息；对各个所述医生问诊信息分别进行特征提取，得到各个所述医生问诊信息分别对应的多个医生问诊特征。进一步地，所述将所述相似问题信息以及所述分类模型输出的各个所述相似问题信息的问诊技巧标签，均发送至针对所述目标用户提问信息向目标用户进行问诊的目标医生，包括：生成问诊技巧推荐列表，其中，所述问诊技巧推荐列表中存储有各个所述相似问题信息、医生问诊信息与问诊技巧标签之间的对应关系；将所述问诊技巧推荐列表发送至针对所述目标用户提问信息向目标用户进行问诊的目标医生，使得该目标医生根据所述问诊技巧推荐列表向所述目标用户进行问诊，以实现在线辅诊。进一步地，所述生成问诊技巧推荐列表，包括：根据各个所述相似问题信息分别对应的医生问诊信息的评价等级，和/或，各个所述相似问题信息分别对应的医生问诊信息的问诊技巧标签的个数，对所述相似问题信息进行筛选；基于筛选后的所述相似问题信息生成所述问诊技巧推荐列表。进一步地，所述目标用户提问信息包括：疾病描述信息和/或症状描述信息。进一步地，所述目标用户提问信息还包括：用户性别信息、用户年龄信息、疾病所属科室信息、问题来源标识、问题文本长度信息、问题创建时间信息及问题创建区域信息中的任一项或任意组合。第二方面，本申请提供一种问诊技巧推荐装置，包括：信息获取模块，用于获取目标用户提问信息及其对应的至少一个相似问题信息；医生问诊特征确定模块，用于确定所述相似问题信息对应的多个医生问诊特征；问诊技巧推荐模块，用于将各个所述医生问诊特征分别作为预测样本依次输入预设的分类模型，并将所述相似问题信息以及所述分类模型输出的各个所述相似问题信息的问诊技巧标签，均发送至针对所述目标用户提问信息向目标用户进行问诊的目标医生。第三方面，本申请提供一种在线辅诊系统，包括：用户终端、医生终端以及所述问诊技巧推荐装置；所述用户终端，用于向所述问诊技巧推荐装置发送目标用户提问信息，以及，接收并显示所述医生终端发送的针对所述目标用户提问信息的问诊信息；所述医生终端，用于接收所述问诊技巧推荐装置发送的所述相似问题信息以及各个所述相似问题信息的问诊技巧标签，使得目标医生针对所述目标用户提问信息进行问诊，以实现在线辅诊。第四方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述问诊技巧推荐方法的步骤。第五方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述问诊技巧推荐方法的步骤。由上述技术方案可知，本申请提供一种问诊技巧推荐方法及装置、在线辅诊系统，所述问诊技巧推荐方法通过获取目标用户提问信息及其对应的至少一个相似问题信息，能够有效提高后续获取医生问诊特征的全面性及针对性，进而能够提高获取问诊技巧的准确性及针对性；通过确定所述相似问题信息对应的多个医生问诊特征，能够有效提高预测样本的准确性，进而能够提高获取问诊技巧的准确性；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种问诊技巧推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户提问信息及其对应的至少一个相似问题信息；确定所述相似问题信息对应的多个医生问诊特征；将各个所述医生问诊特征分别作为预测样本依次输入预设的分类模型，并将所述相似问题信息以及所述分类模型输出的各个所述相似问题信息的问诊技巧标签，均发送至针对所述目标用户提问信息向目标用户进行问诊的目标医生。

【技术特征摘要】
1.一种问诊技巧推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户提问信息及其对应的至少一个相似问题信息；确定所述相似问题信息对应的多个医生问诊特征；将各个所述医生问诊特征分别作为预测样本依次输入预设的分类模型，并将所述相似问题信息以及所述分类模型输出的各个所述相似问题信息的问诊技巧标签，均发送至针对所述目标用户提问信息向目标用户进行问诊的目标医生。2.根据权利要求1所述的问诊技巧推荐方法，其特征在于，还包括：根据历史问诊日志生成多个训练样本，其中，所述历史问诊日志中包含有针对各个历史用户提问信息的医生问诊信息对应的多个医生问诊特征，以及，各个所述医生问诊特征分别对应的问诊技巧标签；应用所述训练样本集对所述分类模型进行训练。3.根据权利要求2所述的问诊技巧推荐方法，其特征在于，在所述根据历史问诊日志生成多个训练样本之前，还包括：应用预设规则在预设的医生数据库中选取多个优质医生；获取各个所述优质医生针对各个历史用户提问信息提出的医生问诊信息；对各个所述医生问诊信息分别进行特征提取，得到各个所述医生问诊信息分别对应的多个医生问诊特征；根据各个所述历史用户提问信息、针对各个历史用户提问信息的医生问诊信息对应的多个医生问诊特征，以及，预设获取的各个所述医生问诊特征分别对应的问诊技巧标签，生成历史问诊日志。4.根据权利要求3所述的问诊技巧推荐方法，其特征在于，所述应用预设规则在预设的医生数据库中选取多个优质医生，包括：自所述医生数据库中，筛除已接收且未解答历史用户提问信息数量大于第一预设值的医生对应的医生信息，和/或；自所述医生数据库中，筛除处于预设黑名单中的医生。5.根据权利要求3所述的问诊技巧推荐方法，其特征在于，所述应用预设规则在预设的医生数据库中选取多个优质医生，包括：在所述医生数据库中，选取所在医院排名位于预设值前和/或所属科室排名位于预设值前的医生；以及，在所在医院排名位于预设值前和/或所属科室排名位于预设值前的医生中，进一步选取预设专业度和好评率均符合各自对应的预设要求的医生作为优质医生。6.根据权利要求3所述的问诊技巧推荐方法，其特征在于，在所述获取各个所述优质医生针对各个历史用户提问信息提出的医生问诊信息之后，还包括：对所述医生问诊信息进行过滤，筛除不符合过滤条件的所述医生问诊信息；其中，所述过滤条件包括：所述医生问诊信息的评价等级高于中级，和/或，所述医生问诊信息对应的所述优质医生与历史用户的交互次数大于预设值。7.根据权利要求3所述的问诊技巧推荐方法，其特征在于，在所述生成历史问诊日志之前，还包括：应用预设的语法规则和/或行为规则，将各个所述医生问诊特征分别与预设的各个问诊技巧标签进行对应，得到各个所述医生问诊特征分别对应的问诊技巧标签。8.根据权利要求1所述的问诊技巧推荐方法，其特征在于，所述获取目标用户提问信息及其对应的至少一个相似问题信息，包括：接收目标用户提问信息；对所述目标用户提问信息进行特征提取，得到所述目标用户提问信息对应的至少一个问题特征；以及，根据所述目标用户提问信息对应的所述问题特征在预设的问题特征数据库中查找与所述目标用户提问信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：李蕊，杨三喜，王大鼎，曾柏毅，
申请(专利权)人：北京春雨天下软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11