【技术实现步骤摘要】
医疗问诊智能对话系统引擎
本专利技术涉及医疗问诊
,具体来说,涉及一种医疗问诊智能对话系统引擎。
技术介绍
门诊通常接诊病情表症较轻的病人,经过门诊医生一整套的诊断手段、辅助检查,给病人得出初步诊断,门诊医生能够对症治疗即给予病人进行治疗,如果门诊医生对病人病情有疑问或诊断为病情较重较急,则将病人收入住院病房,在医院作进一步检查或进行手术或相关的治疗等医疗措施。但是当前医疗资源分布不均衡,很多患者得不到及时的有效的治疗,医生的工作繁重,每天大量的重复诊断工作,患者就诊时间长,体验差。
技术实现思路
针对相关技术中的问题,本专利技术提出一种医疗问诊智能对话系统引擎,以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。为实现上述专利技术目的,本专利技术采用如下技术方案:本专利技术提供了一种医疗问诊智能对话系统引擎,它包括医疗问诊对话引擎,所述医疗问诊对话引擎根据提示描述症状,机器人就会给出分诊意见,具体算法如下:假设通用就医训练数据为S={N,H,T,A,G,L},S为某地区近十年的就医数据;其中N:为疾病名称H:症状列表[t1,t2,t3,....tn]T:人群特征A:年龄特征G:性别特征L:治疗方案根据以上数据,得到疾病的等级m,m越高,代表疾病越常见,权重越大,对应的症状的权重也做相应调整;假定X为当前已知症状的集合,Y为具备X症状的疾病的集合,Z为Y疾病的所有的症状集合;X={x1,x2,x3,....xn}Y={y1,y2,y3.....ym}Z={z1,z3,z3.....zt}则下一个概率最大的症状公式为:p=argmax(!(Z∩X))疾病的推理公式:h ...
【技术保护点】
1.医疗问诊智能对话系统引擎,其特征在于,它包括医疗问诊对话引擎,所述医疗问诊对话引擎根据提示描述症状,机器人就会给出分诊意见,具体算法如下:假设通用就医训练数据为S={N,H,T,A,G,L},S为某地区近十年的就医数据;其中N:为疾病名称H:症状列表 [t1,t2,t3,....tn] T:人群特征A:年龄特征G:性别特征L:治疗方案根据以上数据,得到疾病的等级 m,m越高,代表疾病越常见,权重越大,对应的症状的权重也做相应调整;假定X为当前已知症状的集合,Y为具备X症状的疾病的集合,Z为Y疾病的所有的症状集合;X={x1,x2,x3,....xn}Y={y1,y2,y3.....ym}Z={z1,z3,z3.....zt}则下一个概率最大的症状公式为:p = argmax(!(Z ∩ X )) 疾病的推理公式:h=argmax(m*Y)。
【技术特征摘要】
1.医疗问诊智能对话系统引擎,其特征在于,它包括医疗问诊对话引擎,所述医疗问诊对话引擎根据提示描述症状,机器人就会给出分诊意见,具体算法如下:假设通用就医训练数据为S={N,H,T,A,G,L},S为某地区近十年的就医数据;其中N:为疾病名称H:症状列表[t1,t2,t3,....tn]T:人群特征A:年龄特征G:性别特征L:治疗方案根据以上数据,得到疾病的等级m,...
【专利技术属性】
技术研发人员:何孝珍,周明振,
申请(专利权)人:合肥阿拉丁智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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