医疗问诊系统的问答管理方法、装置、设备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领域，公开了医疗问诊系统的问答管理方法、装置、设备及存储介质，应用于智慧医疗领域中，降低了线上误诊率。本发明专利技术方法包括：从目标终端获取目标特征数据；调用预置的神经网络预分类模型对目标特征数据进行预分类；若目标特征数据为第一类数据，则调用预置的知识图谱模型和第一类数据进行医疗图谱推理，生成第一诊断建议数据并发送至目标终端；若目标特征数据为第二类数据，则根据预置的知识图谱决策树模型、第二类数据进行医疗图谱查询，生成多轮补充问题并发送至目标终端；生成电子病历数据；调用神经网络预分类模型对电子病历数据重新进行预分类处理，直至生成第二诊断建议数据并发送至目标终端。

【技术实现步骤摘要】
医疗问诊系统的问答管理方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及医疗数据领域，尤其涉及一种医疗问诊系统的问答管理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
互联网医疗是人工智能应用的重要领域。随着技术的快速发展，移动医疗已经向诊疗阶靠拢和突破。近年来，线上问诊越来越普及，单日线上问诊量早已突破百万级日均规模，线上医生资源不足，线上问诊服务效率不高已成为突出问题。正因如此，高质量的计算机辅助医疗系统开发已成为各大公司和科研机构研发突破的重点领域。人工智能系统，尤其是自然语言理解，在算法和算力的大幅突破的背景下，这一命题的解决逐渐成为可能。传统的自动化问诊流程是通过定义好的问诊流程图提出预设好的问题，收集用户的信息，这种方案会依次抛出预设好的问诊路径，一旦路径设定好系统不会依据用户的具体情况进行跳跃和切换。因为互联网医院受限于医疗本身复杂的特殊性和互联网中物理空间隔离的特点，预设的问题与用户的需求不匹配，导致线上误诊率高。
技术实现思路
本专利技术提供了一种医疗问诊系统的问答管理方法、装置、设备及存储介质，用于降低线上误诊率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医疗问诊系统的问答管理方法，其特征在于，包括：/n从目标终端获取目标特征数据，所述目标特征数据用于指示目标用户通过所述目标终端向医疗问诊系统输入的问诊信息；/n调用预置的神经网络预分类模型对所述目标特征数据进行预分类，判定所述目标特征数据对应的预分类结果，所述预分类结果包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据为问诊信息类型齐全的数据，所述第二类数据为问诊信息类型缺失的数据；/n若所述目标特征数据为所述第一类数据，则调用预置的知识图谱模型和所述第一类数据进行医疗图谱推理，生成第一诊断建议数据并发送至所述目标终端；/n若所述目标特征数据为所述第二类数据，则根据预置的知识图谱决策树模型、所...

【技术特征摘要】
1.一种医疗问诊系统的问答管理方法，其特征在于，包括：
从目标终端获取目标特征数据，所述目标特征数据用于指示目标用户通过所述目标终端向医疗问诊系统输入的问诊信息；
调用预置的神经网络预分类模型对所述目标特征数据进行预分类，判定所述目标特征数据对应的预分类结果，所述预分类结果包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据为问诊信息类型齐全的数据，所述第二类数据为问诊信息类型缺失的数据；
若所述目标特征数据为所述第一类数据，则调用预置的知识图谱模型和所述第一类数据进行医疗图谱推理，生成第一诊断建议数据并发送至所述目标终端；
若所述目标特征数据为所述第二类数据，则根据预置的知识图谱决策树模型、所述第二类数据进行医疗图谱查询，生成多轮补充问题并发送至所述目标终端；
根据所述多轮补充问题的答案和所述目标特征数据生成电子病历数据；
调用所述神经网络预分类模型对所述电子病历数据重新进行预分类处理，直至生成第二诊断建议数据并发送至所述目标终端。


2.根据权利要求1所述的医疗问诊系统的问答管理方法，其特征在于，所述调用预置的神经网络预分类模型对所述目标特征数据进行预分类，判定所述目标特征数据对应的预分类结果，所述预分类结果包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据为问诊信息类型齐全的数据，所述第二类数据为问诊信息类型缺失的数据，包括：
调用预置的神经网络预分类模型对所述目标数据进行预分类，确定预分类值；
判断所述预分类值是否大于或等于第一阈值；
若所述预分类值大于或等于所述第一阈值，则确定所述目标特征数据对应的预分类结果为第一类数据，所述第一类数据为问诊信息类型齐全的数据；
若所述预分类值小于所述第一阈值，则确定所述目标特征数据对应的预分类结果为第二类数据，所述第二类数据为问诊信息类型缺失的数据。


3.根据权利要求2所述的医疗问诊系统的问答管理方法，其特征在于，所述调用预置的神经网络预分类模型对所述目标数据进行预分类，确定预分类值，包括：
调用多个预置编码器对目标数据进行固定长度编码，生成多个固定维度的向量，其中，多个预置编码器包括纯文本编码器、病例历史编码器、用户信息编码器、重点关键字编码器和类别标签编码器，所述固定维度的向量包括用户基础信息向量、历史信息向量和当前问诊主要诉求信息向量；
将所述多个固定维度的向量输入到所述预置的神经网络预分类模型中，生成预测向量；
对所述预测向量进行评分，得到所述目标数据的预分类值。


4.根据权利要求1所述的医疗问诊系统的问答管理方法，其特征在于，所述若所述目标特征数据为所述第一类数据，则调用预置的知识图谱模型和所述第一类数据进行医疗图谱推理，生成第一诊断建议数据并发送至所述目标终端，包括：
若所述目标特征数据为所述第一类数据，则根据所述第一类数据对所述预置的知识图谱模型中医学知识图谱进行剪枝操作，得到剪枝后的医学知识图谱；
对所述剪枝后的医学知识图谱进行决策树解析，得到解析结果；
基于所述解析结果和预置的推荐关系表确定第一诊断建议数据，并将所述第一诊断建议数据发送至所述目标终端。


5.根据权利要求4所述的医疗问诊系统的问答管理方法，其特征在于，所述若所述目标特征数据为所述第一类数据，则根据所述第一类数据对所述预置的知识图谱模型中医学知识图谱进行剪枝操作，得到剪枝后的医学知识图谱，包括：
若所述目标特征数据为所述第一类数据，则确定所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李响，柳恭，满晏松，
申请(专利权)人：康键信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44