一种基于变型NLP算法的疾病辅助诊断方法技术

本发明专利技术提供了一种基于特征提取的图片检索方法，一种基于变型NLP算法的疾病辅助诊断方法，包括如下步骤：a.通过人机问答接收用户的输入信息；b.基于NLP算法以及医学诊断近似词库对所述输入信息进行处理，确定至少第一初选病症以及第二初选病症；c.基于疾病库对所述第一初选病症以及第二初选病症进行筛选操作，确定与所述第一初选病症最为匹配的第一疾病，并确定与所述第二初选病症最为匹配的第二疾病；d.基于如下公式计算所述疾病的第一辅助参考值：∑初始权重α*value，其中，所述value表示所述第一疾病或第二疾病的症状特异度指标；d.基于所述第一辅助参考值确定所述用户的辅助诊断结果。本发明专利技术功能强大、使用方便、具有极高的商业价值。

A disease assistant diagnosis method based on variant NLP algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于变型NLP算法的疾病辅助诊断方法
本专利技术属于智能交互
，具体地，涉及一种基于变型NLP算法的疾病辅助诊断方法。
技术介绍
NLP(NaturalLanguageProcessing)是人工智能(AI)的一个子领域，疾病的诊断，是基于症状，体征，辅助检查等方式综合考量来进行判断。对于任意一种疾病，其症状、体征、辅助检查均有一定的特异性。特异性越高，对于诊断该疾病的价值越大。根据特异度，本专利技术对于任意疾病的特征均赋予一个权重，以特征出现的多少，综合判断疾病的可能性。而目前，并没有一种能够解决上述技术问题的技术方案，具体地，并没有一种基于变型NLP算法的疾病辅助诊断方法。
技术实现思路
针对现有技术存在的技术缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于变型NLP算法的疾病辅助诊断方法，包括如下步骤：a.通过人机问答接收用户的输入信息；b.基于NLP算法以及医学诊断近似词库对所述输入信息进行处理，确定至少第一初选病症以及第二初选病症；c.基于疾病库对所述第一初选病症以及第二初选病症进行筛本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于变型NLP算法的疾病辅助诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：/na.通过人机问答接收用户的输入信息；/nb.基于NLP算法以及医学诊断近似词库对所述输入信息进行处理，确定至少第一初选病症以及第二初选病症；/nc.基于疾病库对所述第一初选病症以及第二初选病症进行筛选操作，确定与所述第一初选病症最为匹配的第一疾病，并确定与所述第二初选病症最为匹配的第二疾病；/nd.基于如下公式计算所述疾病的第一辅助参考值：/n∑初始权重α*value，/n其中，所述value表示所述第一疾病或第二疾病的症状特异度指标；/ne.基于所述第一辅助参考值确定所述用户的辅助诊断结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于变型NLP算法的疾病辅助诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
a.通过人机问答接收用户的输入信息；
b.基于NLP算法以及医学诊断近似词库对所述输入信息进行处理，确定至少第一初选病症以及第二初选病症；
c.基于疾病库对所述第一初选病症以及第二初选病症进行筛选操作，确定与所述第一初选病症最为匹配的第一疾病，并确定与所述第二初选病症最为匹配的第二疾病；
d.基于如下公式计算所述疾病的第一辅助参考值：
∑初始权重α*value，
其中，所述value表示所述第一疾病或第二疾病的症状特异度指标；
e.基于所述第一辅助参考值确定所述用户的辅助诊断结果。


2.根据权利要求1所述的辅助诊断方法，其特征在于，步骤e包括如下步骤：
e1.基于所述用户输入信息以及所述第一辅助参考值确定所述用户的所述辅助诊断结果。


3.根据权利要求1或2所述的辅助诊断方法，其特征在于，步骤e1包括如下步骤：
e11.根据性别，年龄，疾病可能性进行综合排序。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的辅助诊断方法，其特征在于：
i.通过采集装置采集所述用户的人体特征信息；
ii.将所述人体特征信息转化为矩阵向量；
iii.基于NLP算法以及医学诊断近似词库对所述矩阵向量进行处理，确定至少第三初选病症以及第四初选病症；
iv.基于疾病库对所述第三初选病症以及第四初选病症进行筛选操作，确定与所述第三初选病症最为匹配的第三疾病，并确定与所述第三初选病症最为匹配的第四疾病；
v.基于如下公式计算所述疾病的第二辅助参考值：
∑初始权重α*value，
其中，所述value表示所述第三疾病或第四疾病的症状特异度指标；
vi.基于所述第一辅助参考值以及所述第二辅助参考值确定所述用户的辅助诊断结果。


5.根据权利要求4所述的辅助诊断方法，其特征在于，所述步骤vi...

【专利技术属性】
技术研发人员：张诚，龚晨，蒋菁，李莉，薛志艳，
申请(专利权)人：太保安联健康保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31