【技术实现步骤摘要】
分诊推荐方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及自然语言处理
，尤其涉及一种分诊推荐方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
智能分诊用于依据患者的症状体征快速准确地判断其隶属专科，并给出有效的就诊路径。相比传统的门诊分诊，智能分诊能够更快速更准确地根据症状并给出合理建议。目前的智能分诊方法，通常预先设定每一科室所对应的症状，从而直接将患者的症状体征链接到科室。而实际上，不同科室所对应症状之间存在重合，仅凭症状与科室的关联进行分诊，无法保证智能分诊的可靠性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种分诊推荐方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有的分诊推荐可靠性低的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种分诊推荐方法，包括：确定患者的症状信息；基于预设知识图谱，确定所述症状信息与任一科室的契合度；其中，所述预设知识图谱包括每一科室所对应的疾病，以及每一疾病所对应的症状；所述症状信息与任一科室的契合度是基于所述症状信息与所述任一科室的症状关联度和疾病分散度确定...
【技术保护点】
1.一种分诊推荐方法，其特征在于，包括：/n确定患者的症状信息；/n基于预设知识图谱，确定所述症状信息与任一科室的契合度；其中，所述预设知识图谱包括每一科室所对应的疾病，以及每一疾病所对应的症状；所述症状信息与任一科室的契合度是基于所述症状信息与所述任一科室的症状关联度和疾病分散度确定的；/n基于所述症状信息与每一科室的契合度，确定分诊结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种分诊推荐方法，其特征在于，包括：
确定患者的症状信息；
基于预设知识图谱，确定所述症状信息与任一科室的契合度；其中，所述预设知识图谱包括每一科室所对应的疾病，以及每一疾病所对应的症状；所述症状信息与任一科室的契合度是基于所述症状信息与所述任一科室的症状关联度和疾病分散度确定的；
基于所述症状信息与每一科室的契合度，确定分诊结果。
2.根据权利要求1所述的分诊推荐方法，其特征在于，所述基于预设知识图谱，确定所述症状信息与任一科室的契合度，具体包括：
基于所述预设知识图谱，以及所述症状信息中每一已确定症状对应于任一科室的疾病，确定所述症状信息中任一待定症状对应于所述任一科室的疾病，并将所述任一待定症状更新为已确定症状；
基于所述症状信息中的每一已确定症状对应于所述任一科室的疾病，确定所述症状信息与所述任一科室的契合度。
3.根据权利要求2所述的分诊推荐方法，其特征在于，所述基于所述预设知识图谱，以及所述症状信息中每一已确定症状对应于任一科室的疾病，确定所述症状信息中任一待定症状对应于所述任一科室的疾病，具体包括：
基于所述预设知识图谱，确定任一待定症状对应于任一科室的任一疾病的关联度得分；
基于每一已确定症状对应于所述任一科室的疾病，确定所述任一待定症状对应于所述任一科室的所述任一疾病的分散度得分；
基于所述任一待定症状对应于所述任一科室的所述任一疾病的关联度得分和分散度得分，确定所述任一待定症状对应于所述任一科室的所述任一疾病的综合得分；
基于每一待定症状对应于所述任一科室的每一疾病的综合得分，确定所述综合得分的最大值所对应的待定症状和疾病之间的关系。
4.根据权利要求3所述的分诊推荐方法，其特征在于，所述基于所述预设知识图谱，确定任一待定症状对应于任一科室的任一疾病的关联度得分，具体包括：
基于所述预设知识图谱，确定任一待定症状对应于任一科室的任一疾病的关联疾病得分；
基于所述关联疾病得分，以及所述任一待定症状的症状系数，确定所述任一待定症状对应于所述任一科室的所述任一疾病的关联度得分；
其中，所述任一待定症状的症状系数是基于所述任一待定症状的阴阳性确定的。
5.根据权利要求3所述的分诊推荐方法，其特征在于，所述基于每一已确定症状对应于所述任一科室的疾病，确定所述任一待定症状对应于所述任一科室的所述任一疾病的分散度得分，具体包括：
基于每一已确...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪雪松，干萌，
申请(专利权)人：安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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