本申请提供一种用于智能问诊的病症推荐方法、装置、设备及存储介质，通过接收第一用户下发的第一用户病症数据，确定与第一用户病症数据对应的主诉病症数据，然后根据主诉病症数据确定第一推荐病症数据，并将第一推荐病症数据推荐给第一用户，由于可以根据主诉病症数据智能化地对第一用户进行病症推荐，所以可以直接在患者侧收集到准确、可靠、全面的病症数据，可以不再依赖其他用户的经验，应用范围广，不再局限于特定科室。再局限于特定科室。再局限于特定科室。
【技术实现步骤摘要】
用于智能问诊的病症推荐方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种用于智能问诊的病症推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着我国综合国力提升，社会不断进步，经济快速发展，人民生活水平不断提高。除了物质基础方面，国民健康意识也有了显著提高，最为明显的一个现象就是人们的防病养生意识越来越强，也越来越年轻化。
[0003]但是，中医药医疗行业内业务水平参差不齐，这无疑与中医药技术自身传播与难于精通有着偌大的关系。诊断是治疗的前提，正确的诊断为正确的治疗提供了不可替代的基础。
[0004]随着大数据与人工智能技术的蓬勃发展，大数据平台已迈入到了实际运营阶段。它是一种适应当前大数据业务的技术模式，有望对目前中医问诊的问题提供解决方案。市面上的在线问诊大多通过冗长的问诊单或人工设置的固定问诊路径来完成，均需由医生对患者进行引导，主动询问患者是否具有相关病症数据，此两者有着使用费时和高度依赖医生经验、及局限于特定科室场景的缺陷。
技术实现思路
[0005]本申请实施例的目的在于提供一种用于智能问诊的病症推荐方法、装置、设备及存储介质。
[0006]为实现上述目的，本申请实施例提供一种用于智能问诊的病症推荐方法，所述方法包括：
[0007]接收第一用户下发的第一用户病症数据；
[0008]确定与所述第一用户病症数据对应的主诉病症数据；
[0009]根据所述主诉病症数据确定第一推荐病症数据；
[0010]将所述第一推荐病症数据推荐给所述第一用户。
[0011]在上述实现过程中，可以根据主诉病症数据智能化地对第一用户进行病症推荐，进而可以直接在患者侧收集到准确、可靠、全面的病症数据，无需依赖其他用户的经验进行病症收集，应用范围广，不再局限于特定科室。
[0012]进一步地，在所述获取用户信息之后，所述方法还包括：
[0013]将所述第一用户病症数据展示给第二用户；
[0014]所述确定与所述第一用户病症数据对应的主诉病症数据，包括：
[0015]接收所述第二用户根据所述第一用户病症数据下发的主诉病症数据，将该主诉病症数据作为与所述第一用户病症数据对应的主诉病症数据。
[0016]在上述实现过程中，由第二用户根据第一用户病症数据确定主诉病症数据，保证了确定出的主诉病症数据的准确性，进而可以提升推荐结果的可靠性。
[0017]进一步地，所述根据所述主诉病症数据确定第一推荐病症数据，包括：
[0018]确定所述主诉病症数据与各目标预设病症数据之间的关联系数；所述目标预设病症数据为预设的病症数据库中除所述主诉病症数据以外的预设病症数据；
[0019]根据所述关联系数从所述目标预设病症数据中确定出第一推荐病症数据。
[0020]在上述实现过程中，根据主诉病症数据与各目标预设病症数据之间的关联系数确定第一推荐病症数据，使得确定出的第一推荐病症数据可以与主诉病症数据具有较高的关联性，从而可以对第一用户进行准确的病症提示。
[0021]进一步地，所述确定所述主诉病症数据与各目标预设病症数据之间的关联系数，包括：
[0022]从预设的关联系数数据库中查询所述主诉病症数据与各所述目标预设病症数据之间的关联系数；所述关联系数数据库中存储有各预设病症数据之间的关联系数。
[0023]在上述实现过程中，无需计算关联系数，而是可以直接从预设的关联系数数据库进行关联系数的查询，提升了运行效率。
[0024]进一步地，在所述从所述预设的关联系数数据库中查询所述主诉病症数据与各所述目标预设病症数据之间的关联系数之前，所述方法还包括：
[0025]获取预设病症数据所对应的词特征向量；
[0026]根据所述词特征向量计算各所述预设病症数据之间的关联系数；
[0027]将所述关联系数存入所述关联系数数据库。
[0028]在上述实现过程中，基于各词特征向量计算对应的各预设病症数据之间的关联系数，计算得到的关联系数准确、可靠。
[0029]进一步地，所述词特征向量为从经训练得到的目标连续词袋模型的词向量层中提取得到的向量；所述目标连续词袋模型为基于多个训练样本数据进行模型训练得到的模型；每一所述训练样本数据中包括多个病症词汇。
[0030]在上述实现过程中，由于目标连续词袋模型是基于前后若干个词来预测目标词的，并不关注病症输入顺序，所以符合不同医生的问诊思路，因此从该模型中提取得到的词特征向量准确性较高，保证了推荐结果的准确性和可靠性。
[0031]进一步地，所述根据所述词特征向量计算各所述预设病症数据之间的关联系数，包括：根据公式对各所述词特征向量进行修正；adjustW
ik
表示修正后的第i个词特征向量在k维度上的值，W
ik
表示从所述词向量层中提取得到的第i个词特征向量在k维度上的值，mean
k
表示所有词特征向量在k维度上的均值，std
k
表示所有词特征向量在k维度上的标准差；
[0032]计算修正后的各所述词特征向量之间的相似度，将所述相似度作为对应的所述预设病症数据之间的关联系数。
[0033]在上述实现过程中，对提取得到的词特征向量进行修正，进一步提升了计算结果的准确性和可靠性。
[0034]进一步地，所述根据所述关联系数从所述目标预设病症数据中确定出第一推荐病症数据，包括：
[0035]根据所述关联系数从所述目标预设病症数据中筛选出相关病症数据；
[0036]对所述相关病症数据进行过滤得到第一推荐病症数据。
[0037]在上述实现过程中，对相关病症数据进行过滤，滤除不需要的病症，保证了推荐结果的有效性。
[0038]进一步地，所述根据所述关联系数从所述目标预设病症数据中筛选出相关病症数据，包括：
[0039]从所述目标预设病症数据中，将所述关联系数大于预设关联系数阈值的病症数据筛选出来作为相关病症数据；
[0040]或，
[0041]从所述目标预设病症数据中，按照所述关联系数由大到小的顺序筛选对应数量的病症数据作为相关病症数据。
[0042]在上述实现过程中，选择与主诉病症数据具有高关联性的病症数据作为相关病症数据，使得最终得到的第一推荐病症数据与主诉病症数据也具有较高的关联性，进一步提升了推荐结果的可靠性和准确性。
[0043]进一步地，当存在至少2个主诉病症数据时，在从所述目标预设病症数据中，按照所述关联系数由大到小的顺序筛选对应数量的病症数据作为相关病症数据之前，所述方法还包括：
[0044]确定各所述主诉病症数据对应的相关病症数据采样数量；
[0045]所述从所述目标预设病症数据中，按照所述关联系数由大到小的顺序筛选对应数量的病症数据作为相关病症数据，包括：
[0046]针对每一主诉病症数据，从其对应的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于智能问诊的病症推荐方法，其特征在于，包括：接收第一用户下发的第一用户病症数据；确定与所述第一用户病症数据对应的主诉病症数据；根据所述主诉病症数据确定第一推荐病症数据；将所述第一推荐病症数据推荐给所述第一用户。2.如权利要求1所述的用于智能问诊的病症推荐方法，其特征在于，在所述获取用户信息之后，所述方法还包括：将所述第一用户病症数据展示给第二用户；所述确定与所述第一用户病症数据对应的主诉病症数据，包括：接收所述第二用户根据所述第一用户病症数据下发的主诉病症数据，将该主诉病症数据作为与所述第一用户病症数据对应的主诉病症数据。3.如权利要求1所述的用于智能问诊的病症推荐方法，其特征在于，所述根据所述主诉病症数据确定第一推荐病症数据，包括：确定所述主诉病症数据与各目标预设病症数据之间的关联系数；所述目标预设病症数据为预设的病症数据库中除所述主诉病症数据以外的预设病症数据；根据所述关联系数从所述目标预设病症数据中确定出第一推荐病症数据。4.如权利要求3所述的用于智能问诊的病症推荐方法，其特征在于，所述确定所述主诉病症数据与各目标预设病症数据之间的关联系数，包括：从预设的关联系数数据库中查询所述主诉病症数据与各所述目标预设病症数据之间的关联系数；所述关联系数数据库中存储有各预设病症数据之间的关联系数。5.如权利要求4所述的用于智能问诊的病症推荐方法，其特征在于，在所述从所述预设的关联系数数据库中查询所述主诉病症数据与各所述目标预设病症数据之间的关联系数之前，所述方法还包括：获取预设病症数据所对应的词特征向量；根据所述词特征向量计算各所述预设病症数据之间的关联系数；将所述关联系数存入所述关联系数数据库。6.如权利要求5所述的用于智能问诊的病症推荐方法，其特征在于，所述词特征向量为从经训练得到的目标连续词袋模型的词向量层中提取得到的向量；所述目标连续词袋模型为基于多个训练样本数据进行模型训练得到的模型；每一所述训练样本数据中包括多个病症词汇。7.如权利要求6所述的用于智能问诊的病症推荐方法，其特征在于，所述根据所述词特征向量计算各所述预设病症数据之间的关联系数，包括：根据公式对各所述词特征向量进行修正；adjustW
ik
表示修正后的第i个词特征向量在k维度上的值，W
ik
表示从所述词向量层中提取得到的第i个词特征向量在k维度上的值，mean
k
表示所有词特征向量在k维度上的均值，std
k
表示所有词特征向量在k维度上的标准差；计算修正后的各所述词特征向量之间的相似度，将所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈健，唐国新，范文历，
申请(专利权)人：脉景杭州健康管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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