分诊方法及装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种分诊方法及装置、计算机设备及介质。该方法的一具体实施方式包括：获取并对用户输入的询问信息进行语义分析以获取用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句；根据上述标准医疗问诊语句，利用第一分诊模型获取分诊结果；若第一分诊模型获取分诊结果失败，则根据上述标准医疗问诊语句，利用第二分诊模型获取分诊结果；其中，第一分诊模型为基于规则的分诊模型且第二分诊模型为基于知识图谱的分诊模型或基于深度学习的分诊模型，或，第一分诊模型为基于知识图谱的分诊模型且第二分诊模型为基于深度学习的分诊模型；输出获取的分诊结果。该实施方式可在保证分诊有效性的基础上，提升分诊的准确性、稳定性和健壮性。

Triage methods and devices, computer equipment and media

【技术实现步骤摘要】
分诊方法及装置、计算机设备及介质
本专利技术涉及计算机
更具体地，涉及一种分诊方法及装置、计算机设备及介质。
技术介绍
医院传统的分诊方式为设置分诊台，对医院的科室分类不了解、不清楚自己病症的患者可以去分诊台向工作人员咨询。一方面患者通常只能口语化表达自己的病情而无法使用医学术语，另一方面很多分诊台工作人员并非医师专业出身，所以，分诊台工作人员给出的科室推荐的准确性难以得到保证，且此种方式效率较低，人力成本较大。有鉴于此，现有技术中提供了一些智能分诊方法，例如，将从患者输入的信息抽取的候选信息和从医学文献中抽取的知识信息进行匹配，返回分诊结果等等。但智能分诊方法均存在对患者输入的信息的质量要求很高且对用于匹配的医学数据库的质量要求很高的问题，往往会出现由于患者输入的信息较为口语化、不够丰富等原因而出现匹配误差甚至无法成功匹配，从而出现错误分诊甚至分诊失败的情况，因此这些智能分诊方法在准确性、健壮性及有效性等方面均存在缺陷。因此，需要提供一种新的分诊方法及装置、计算机设备及介质。专利技术内容本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分诊方法，其特征在于，包括：/n获取用户输入的询问信息，并对用户输入的询问信息进行语义分析以获取用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句；/n根据用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句，利用第一分诊模型获取分诊结果；若第一分诊模型获取分诊结果失败，则根据用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句，利用第二分诊模型获取分诊结果；其中，第一分诊模型为基于规则的分诊模型且第二分诊模型为基于知识图谱的分诊模型或基于深度学习的分诊模型，或，第一分诊模型为基于知识图谱的分诊模型且第二分诊模型为基于深度学习的分诊模型；/n输出获取的分诊结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种分诊方法，其特征在于，包括：
获取用户输入的询问信息，并对用户输入的询问信息进行语义分析以获取用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句；
根据用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句，利用第一分诊模型获取分诊结果；若第一分诊模型获取分诊结果失败，则根据用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句，利用第二分诊模型获取分诊结果；其中，第一分诊模型为基于规则的分诊模型且第二分诊模型为基于知识图谱的分诊模型或基于深度学习的分诊模型，或，第一分诊模型为基于知识图谱的分诊模型且第二分诊模型为基于深度学习的分诊模型；
输出获取的分诊结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用第二分诊模型获取分诊结果之后，该方法还包括：
若第二分诊模型获取分诊结果失败，则根据用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句，利用第三分诊模型获取分诊结果；其中，第一分诊模型为基于规则的分诊模型，第二分诊模型为基于知识图谱的分诊模型，第三分诊模型为基于深度学习的分诊模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对用户输入的询问信息进行语义分析以获取用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句进一步包括：
对用户输入的询问信息进行语义理解以判断用户输入的询问信息是否为问诊信息：若是，则对用户输入的询问信息进行命名实体识别，并对命名实体识别结果与标准医疗语句进行语义匹配，获取用户输入的询问信息对应的标准医疗问诊语句。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对用户输入的询问信息进行命名实体识别进一步包括：对用户输入的询问信息进行症状实体识别、部位实体识别、结合部位实体识别结果的方位词匹配及结...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏小红，苗新宇，雷一鸣，王洪，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11