【技术实现步骤摘要】
分层次的疾病诊断系统、疾病诊断方法、装置和设备
[0001]本申请涉及疾病诊断
,特别涉及一种分层次的疾病诊断系统、疾病诊断方法、装置和设备。
技术介绍
[0002]现有的用于进行疾病诊断的模型或系统大多是基于扁平化策略(flat RL policy)构建得到的。这类模型或系统在应用于较复杂的疾病诊断场景时,由于需要考虑处理的疾病种类较多,导致具体使用时往往存在诊断效率低、准确度差的技术问题。
[0003]针对上述问题,目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种分层次的疾病诊断系统、疾病诊断方法、装置和设备,以解决现有方法中基于扁平化策略的强化学习模型在应对较复杂的疾病诊断场景时所存在的诊断效率低、准确度差的技术问题,达到能够适用于复杂的疾病诊断场景,高效、准确地进行疾病诊断的技术效果。
[0005]本申请实施例提供了一种分层次的疾病诊断系统,所述分层次的疾病诊断系统包括:第一模型层和第二模型层;其中:
[0006]所述第一模型层包括主决策模型 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种分层次的疾病诊断系统,其特征在于,所述分层次的疾病诊断系统包括:第一模型层和第二模型层;其中:所述第一模型层包括主决策模型,所述第二模型层包括多个单位处理模型和疾病分类器;所述多个单位处理模型中的各个单位处理模型分别与一组疾病匹配;所述主决策模型用于从多个单位处理模型中确定出与用户匹配的单位处理模型作为目标单位处理模型,并向所述目标单位处理模型生成并发送触发指令;所述目标单位处理模型用于响应所述触发指令,采集用户的症状信息;其中,所述症状信息包括与目标单位处理模型所匹配的疾病相关的症状信息;所述疾病分类器用于根据所述用户的症状信息,确定出用户的疾病诊断结果。2.一种疾病诊断方法,其特征在于,所述方法包括:调用分层次的疾病诊断系统中的主决策模型从多个单位处理模型中确定出与用户匹配的单位处理模型作为目标单位处理模型;其中,所述分层次的疾病诊断系统包括:第一模型层和第二模型层,所述第一模型层包括主决策模型,所述第二模型层包括多个单位处理模型和疾病分类器,所述多个单位处理模型中的各个单位处理模型分别与一组疾病匹配;调用目标单位处理模型采集用户的症状信息;其中,所述症状信息包括与目标单位处理模型所匹配的疾病相关的症状信息;调用所述疾病分类器根据所述用户的症状信息,确定出用户的疾病诊断结果。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述调用目标单位处理模型采集用户的症状信息,包括:调用目标单位处理模型按照预设的交互策略向用户询问是否存在与目标单位处理模型所匹配的疾病相关的症状状态;采集用户的答复信息,作为所述用户的症状信息。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,用户的答复信息包括以下至少之一:是、否、未知。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标单位处理模型包括多个单位处理模型。6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述分层次的疾病诊断系统为基于Opitions框架通过层次强化学习训练得到的。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述...
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