一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统及其方法，包括中央控制系统和登录单元，所述中央控制系统的输入端与登录单元的输出端电性连接，所述中央控制系统的输入端与知识库信息采集单元的输出端电性连接，所述中央控制系统通过无线与信息处理单元实现双向连接，且信息处理单元的输出端与医学知识库的输入端电性连接，本发明专利技术涉及医学知识库检索技术领域。该基于深度学习的医学知识库智能检索系统及其方法，通过信息处理单元先将知识库信息采集单元采集的信息进行分类、整理，同时对已有的信息进行删除和修改，实时更新完善知识库，便于将信息和知识有序化的保存在知识库内，方便信息和知识的检索。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统及其方法
本专利技术涉及医学知识库检索
，具体为一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统及其方法。
技术介绍
知识库有两种含义：一种是指专家系统设计所应用的规则集合，包含规则所联系的事实及数据，它们的全体构成知识库，这种知识库是与具体的专家系统有关，不存在知识库的共享问题，另一种是指具有咨询性质的知识库，这种知识库是共享的，不是一家所独有的，从今后的发展来看，巨型知识库将会出现，还依赖于硬件及软件条件的发展，下一代计算机所应考虑的重要问题之一是知识库的设计，以知识库为背景的知识库机及共管理系统构设计，知识库的概念来自两个不同的领域，一个是人工智能及其分支-知识工程领域，另一个是传统的数据库领域，由人工智能(AI)和数据库(DB)两项计算机技术的有机结合，促成了知识库系统的产生和发展。参考中国专利申请号为CN201910391205.X的一种基于深度学习的高血压问答系统及其系统建立方法，根据问题检索高血压医学知识库和问答知识库，根据检索结果将答复发送给答复反馈模块，答复反馈模块用于将答复通过语言、文字或者照片反馈给用户，解决了现有通过搜索引擎获取医疗知识耗时且信息准确性难判的问题，然而该参考专利存在以下不足：1)、在对知识库内的信息进行采集刷新的过程中，该系统无法对收集的信息和知识进行的分类、整理，导致信息和知识不能有序化保存在知识库内，使用较为混乱，导致在检索的过程中，影响检索的速度。2)、通过组织医生对系统答复结果进行审阅修改，并依据其审阅修改不断完善更新知识库，由于系统答复结果繁杂，会耗费了医生大量的精力和时间，同时人工审阅修改降低了知识库的更新速度，不利于其发展。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统及其方法，解决了该系统无法对收集的信息和知识进行的分类、整理，导致信息和知识不能有序化保存在知识库内，使用较为混乱，以及由于系统答复结果繁杂，会耗费了医生大量的精力和时间，同时人工审阅修改降低了知识库的更新速度，不利于其发展的问题。(二)技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，包括中央控制系统和登录单元，所述中央控制系统的输入端与登录单元的输出端电性连接，所述中央控制系统的输入端与知识库信息采集单元的输出端电性连接，所述中央控制系统通过无线与信息处理单元实现双向连接，且信息处理单元的输出端与医学知识库的输入端电性连接，所述医学知识库通过无线与中央控制系统实现双向连接，所述中央控制系统的输入端与反馈单元的输出端电性连接，所述中央控制系统的输入端与语音识别单元的输出端电性连接，所述中央控制系统的输入端与人机交互单元的输出端电性连接，所述中央控制系统的输出端与结果输出单元的输入端电性连接。优选的，所述知识库信息采集单元包括采集模块、信息筛选模块、自定义输入模块和上传模块，所述登录单元包括账号输入模块、密码更改模块和验证登录模块。优选的，所述语音识别单元包括语音接收模块、语音识别模块、方言库、语音释义模块和语句转换模块，所述人机交互单元包括文字输入模块、图片录入单元、专有名词识别模块、查询模块和索引模块。优选的，所述图片录入单元包括摄像采集模块、清晰度选取模块、图片局部扫描模块和信息获取模块，所述医学知识库包括分类储存模块。优选的，所述分类储存模块的输入端与信息接收模块的输出端电性连接，所述分类储存模块的输入端与实时更新模块的输出端电性连接。优选的，所述信息处理单元包括统计模块、分类模块、删除模块和修改模块，所述结果输出单元包括排序模块、语音反馈模块、文字反馈模块和评价模块。优选的，所述反馈单元包括问答筛选模块、在线反馈模块和完善刷新模块。本专利技术还公开了一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统的方法，具体包括以下步骤：S1、知识库信息采集：通过知识库信息采集单元中的采集模块从医学杂志、论文和医疗知识专业网站等地方进行医学知识的采集，然后信息筛选模块从采集的信息中筛选出较权威的言论知识，将这些信息通过上传模块传输至中央控制系统中，通过自定义输入模块能够人为输入医学信息；S2、信息分类整理：采集的信息通过中央控制系统传输至信息处理单元中，统计模块用于对采集的信息进行详细统计，分类模块用于对采集的医学信息按照医学种类进行分类，当采集的信息与医学知识库内的信息重复时，通过删除模块进行删除，修改模块用于对医学知识库内的信息进行修改，信息分类整理后，上传至医学知识库内，通过信息接收模块进行接收，然后将接收的信息和知识通过分类储存模块进行保存，实时更新模块对分类储存模块中的信息进行实时更新；S3、语音检索：进入该系统的登录单元中，通过账号输入模块将账号密码输入，忘记密码时，通过密码更改模块对密码进行修改，再次输入密码，验证登录模块验证成功后，即可登录系统进行检索，检索时，语音接收模块接收使用者的声音，语音识别模块对接收的声音进行识别，方言库内储存有不同地区和国家的方言，语音识别时，带有方言的语音也可正确识别，语音释义模块对识别后的语音内涵和意思进行分析，通过语句转换模块自动将口语化的语音转换为规范化语句，方便检索；S4、文字和图片检索：通过人机交互单元中的文字输入模块能够打字进行检索，对图片信息进行检索时，通过图片录入单元中的摄像采集模块对图片信息进行拍摄，然后清晰度选取模块对采集的图像清晰度进行选取，图片局部扫描模块对图像进行局部重点扫描，然后信息获取模块获取采集的图片信息，通过专有名词识别模块对检索的问题中携带的专有名词进行提取识别，查询模块对输入的检索信息进行查询，索引模块用于接收专有名词识别模块识别的关键词，并根据关键词获取相关信息和相关索引信息；S5：检索结果输出：检索查询后，检索的结果通过中央控制系统上传至结果输出单元中，排序模块根据与检索信息的匹配度和出现频率将检索的结果进行排序，语音反馈模块通过语音的形式将结果进行播报，文字反馈模块将结果通过文字的方式进行显示，检索完成后，使用者通过评价模块对检索的结果进行评价，然后问答筛选模块将评价较低的问答筛选出来，医务人员空闲时通过在线反馈模块能够对该问答进行修改和完善，然后完善刷新模块对医学知识库内保存的信息进行完善。(三)有益效果本专利技术提供了一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统及其方法。与现有技术相比具备以下有益效果：(1)、该基于深度学习的医学知识库智能检索系统及其方法，通过中央控制系统的输入端与知识库信息采集单元的输出端电性连接，中央控制系统通过无线与信息处理单元实现双向连接，且信息处理单元的输出端与医学知识库的输入端电性连接，医学知识库通过无线与中央控制系统实现双向连接，信息处理单元包括统计模块、分类模块、删除模块和修改模块，通过信息处理单元先将知识库信息采集单元采集的信息进行分类、整理，同时对已有的信息进行删除和修改，实时更新完善知识库，便于将信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，包括中央控制系统(1)和登录单元(2)，所述中央控制系统(1)的输入端与登录单元(2)的输出端电性连接，其特征在于：所述中央控制系统(1)的输入端与知识库信息采集单元(3)的输出端电性连接，所述中央控制系统(1)通过无线与信息处理单元(4)实现双向连接，且信息处理单元(4)的输出端与医学知识库(5)的输入端电性连接，所述医学知识库(5)通过无线与中央控制系统(1)实现双向连接，所述中央控制系统(1)的输入端与反馈单元(6)的输出端电性连接，所述中央控制系统(1)的输入端与语音识别单元(7)的输出端电性连接，所述中央控制系统(1)的输入端与人机交互单元(8)的输出端电性连接，所述中央控制系统(1)的输出端与结果输出单元(9)的输入端电性连接。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，包括中央控制系统(1)和登录单元(2)，所述中央控制系统(1)的输入端与登录单元(2)的输出端电性连接，其特征在于：所述中央控制系统(1)的输入端与知识库信息采集单元(3)的输出端电性连接，所述中央控制系统(1)通过无线与信息处理单元(4)实现双向连接，且信息处理单元(4)的输出端与医学知识库(5)的输入端电性连接，所述医学知识库(5)通过无线与中央控制系统(1)实现双向连接，所述中央控制系统(1)的输入端与反馈单元(6)的输出端电性连接，所述中央控制系统(1)的输入端与语音识别单元(7)的输出端电性连接，所述中央控制系统(1)的输入端与人机交互单元(8)的输出端电性连接，所述中央控制系统(1)的输出端与结果输出单元(9)的输入端电性连接。


2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，其特征在于：所述知识库信息采集单元(3)包括采集模块(31)、信息筛选模块(32)、自定义输入模块(33)和上传模块(34)，所述登录单元(2)包括账号输入模块(21)、密码更改模块(22)和验证登录模块(23)。


3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，其特征在于：所述语音识别单元(7)包括语音接收模块(71)、语音识别模块(72)、方言库(73)、语音释义模块(74)和语句转换模块(75)，所述人机交互单元(8)包括文字输入模块(81)、图片录入单元(82)、专有名词识别模块(83)、查询模块(84)和索引模块(85)。


4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，其特征在于：所述图片录入单元(82)包括摄像采集模块(821)、清晰度选取模块(822)、图片局部扫描模块(823)和信息获取模块(824)，所述医学知识库(5)包括分类储存模块(51)。


5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，其特征在于：所述分类储存模块(51)的输入端与信息接收模块(52)的输出端电性连接，所述分类储存模块(51)的输入端与实时更新模块(53)的输出端电性连接。


6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，其特征在于：所述信息处理单元(4)包括统计模块(41)、分类模块(42)、删除模块(43)和修改模块(44)，所述结果输出单元(9)包括排序模块(91)、语音反馈模块(92)、文字反馈模块(93)和评价模块(94)。


7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医学知识库智能检索系统，其特征在于：所述反馈单元(6)包括问答筛选模块(61)、在线反馈模块(62)和完善刷新模块(63)。


8.一种根据权利要求1-7所述的基于深度学习的医...

【专利技术属性】
技术研发人员：周哲，孙新宇，汪利东，邱逸鸣，
申请(专利权)人：杭州古珀医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33