智能分诊方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，提供一种智能分诊方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：输入患者的相关症状；利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾病；根据获取的患者的疑似疾病对患者进行进一步询问，获取进一步区分患者的疑似疾病的相关症状；利用机器学习模型对获取的进一步区分患者的疑似疾病的相关症状进行处理，确定患者就诊的科室。利用本发明专利技术，能够解决由于问诊路径有限对特征情况患者分诊而导致有误的问题。

Intelligent diagnosis method, system, device and storage medium

The invention relates to the field of artificial intelligence technology, and provides an intelligent diagnosis method, system, device and storage medium. The methods include: inputting related symptoms of patients; processing related symptoms of inputted patients with machine learning model, real-time inferring suspected diseases of patients; further inquiring patients according to suspected diseases of acquired patients, and obtaining access to one. Step by step to distinguish the symptoms related to suspected diseases of patients; use machine learning model to further distinguish the symptoms related to suspected diseases of patients, and determine the Department of patients. By using the present invention, the problem of misdiagnosis caused by Limited inquiry paths for patients with characteristic conditions can be solved.

【技术实现步骤摘要】
智能分诊方法、系统、装置及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，更为具体地，涉及一种智能分诊方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
目前市面上的智能分诊产品，大部分为：康夫子、腾讯AI导诊等，都是根据一些教科书式的诊断路径和规则指南对患者进行问答，例如：首先基于医学指南，在患者输入症状后，根据该症状主要有哪些伴随症状，反问患者是否患有其他一些症状，并通过搜集的信息，然后根据医学指南对每一种伴随症状对应疑似疾病给患者进行分诊。上述这种基于知识的问诊路径所能覆盖的症状有限，也很难精细化地根据患者的特殊情况对患者进行分诊导诊。如果当患者患有的症状组合在规则指南上不存在时，那么采用上述方法就不能很好的提供分诊服务。因此，为了解决上述问题，本专利技术提供了一种智能分诊方法、系统、装置及存储介质。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种智能分诊方法、系统、装置及存储介质，以解决由于问诊路径有限对特征情况患者分诊而导致有误的问题。第一方面，本专利技术提供一种智能分诊方法，应用于电子装置，包括：输入患者的相关症状；利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾病本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能分诊方法，应用于电子装置，其特征在于，包括：输入患者的相关症状；利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾病；根据获取的患者的疑似疾病对患者进行进一步询问，获取进一步区分患者的疑似疾病的相关症状；利用所述机器学习模型对获取的进一步区分患者的疑似疾病的相关症状进行处理，确定患者就诊的科室。

【技术特征摘要】
1.一种智能分诊方法，应用于电子装置，其特征在于，包括：输入患者的相关症状；利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾病；根据获取的患者的疑似疾病对患者进行进一步询问，获取进一步区分患者的疑似疾病的相关症状；利用所述机器学习模型对获取的进一步区分患者的疑似疾病的相关症状进行处理，确定患者就诊的科室。2.根据权利要求1所述的智能分诊方法，其特征在于，在输入患者的相关症状的过程中，通过文字识别自动提取患者的相关症状，其中，包括自动提取患者的相关症状的口语化词语。3.根据权利要求1所述的智能分诊方法，其特征在于，在利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾病的过程中，所述机器学习模型为深度学习模型，所述深度学习模型对输入的患者的症状进行判断，推断出患者所患的疑似病症。4.根据权利要求1-3任一项所述的智能分诊方法，其特征在于，在利用所述机器学习模型对获取的进一步区分患者的疑似疾病的相关症状进行处理，确定患者就诊的科室的过程中，首先，对所述机器学习模型进行训练；然后，利用训练好的机器学习模型从进一步区分患者的疑似疾病的相关症状的数据中提取相关的信息；接着，根据提取相关的信息判断患者所患的疑似疾病；最后，根据判断的疑似疾病推荐相应的就诊科室。5.一种智能分诊系统，其特征在于，包括：症状输入单元，用于输入患者的相关症状；疑似疾病推断单元，用于利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏冠旭，文江辉，刘卓，孙行智，胡岗，谢国彤，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44