本申请提供一种基于症状知识图谱的医患匹配方法、装置、设备及介质，该方法通过患者当前位置区域内各医院对应的症状知识图谱，对患者当前症状进行症状匹配，可以对患者当前症状进行初步诊断，且可以确定对患者当前症状具备治疗能力的医院；通过对当前患者对应的目标相关参数的权重计算，确定当前位置区域内各医院对于患者当前症状的治疗能力，并获得治愈排序，从而确定当前位置区域内各医院中对于患者当前症状治愈概率最高的医院，作为目标医院，以提高患者的治愈概率。由此，基于各医院的历史诊断数据生成的症状知识图谱，可以实现对患者当前症状的快速诊断和医院匹配，提高了医患匹配的精确度。匹配的精确度。匹配的精确度。
【技术实现步骤摘要】
基于症状知识图谱的医患匹配方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及模型匹配
，尤其涉及一种基于症状知识图谱的医患匹配方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]医患匹配存在两种形式，包括患者主动的医患匹配，如患者主动就医，以及医生主动的医患匹配，比如救护车将患者送到指定医院。
[0003]但是患者本身不具备诊断能力，救护车上虽然有随车医生，但是随车医生只负责急救任务，而不负责诊断任务，所以救护车一般都是采用就近原则，将患者送至最近的医院，而不考虑医院的救治能力。由此，可能会因为诊断延迟或者对医院救治能力错估而影响患者病情的治疗。
[0004]因此，如何提高医患匹配的精确度成为了目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种基于症状知识图谱的医患匹配方法、装置、设备及存储介质，可以提高医患匹配的精确度。
[0006]第一方面，本申请提供一种基于症状知识图谱的医患匹配方法，所述基于症状知识图谱的医患匹配方法包括以下步骤：获取当前患者的当前症状和当前位置区域；基于症状知识图谱，对所述当前症状进行匹配，获得所述当前症状对应的至少一个目标相关参数；基于预设匹配模型和各目标相关参数对应的预设权重，计算所述当前位置区域内各医院对于所述当前症状的治愈概率，获得各医院对于所述当前症状的治愈排序；基于所述各医院对于所述当前症状的治愈排序，在所述当前位置区域内各医院中确定所述当前患者匹配的目标医院。
[0007]进一步地，所述获取当前患者的当前症状和当前位置区域之前，还包括：获取当前位置区域内各医院的历史患者的历史病史数据和历史症状数据；基于预设标准词，在所述历史病史数据和所述历史症状数据中提取目标标准词；将所述目标标准词作为症状节点，构架所述症状知识图谱。
[0008]进一步地，所述基于预设标准词，在所述历史病史数据和所述历史症状数据中提取目标标准词，包括：遍历所述历史病史数据中的至少一个诊断病历；在所述诊断病历对应的所述历史症状数据和所述预设标准词对应的症状数据中，匹配具有所述预设标准词的目标症状，将所述目标症状对应的所述预设标准词作为所述目标标准词。
[0009]进一步地，所述在所述诊断病历对应的所述历史症状数据和所述预设标准词对应
的症状数据中，匹配具有所述预设标准词的目标症状，将所述目标症状对应的所述预设标准词作为所述目标标准词，包括：在所述诊断病历存在相同诊断结果时，确定所述相同诊断结果对应的至少两个相似症状；对比所述相似症状之间的偏离度，将所述相似症状区分为标准词和同义词；将所述同义词标记为对应的所述标准词，并所述标准词作为所述目标标准词。
[0010]进一步地，所述获取当前位置区域内各医院的历史患者的历史病史数据和历史症状数据之后，还包括：基于所述历史病史数据和所述历史症状数据，获得各历史症状的出现频率、症状等级、治疗结果和危重程度，作为训练相关参数；基于各训练相关参数对应的预设权重，计算各历史症状对应的预测治疗结果；获取各历史症状对应的实际治疗结果，对比所述实际治疗结果和所述预测治疗结果，在所述各历史症状中确定目标训练症状；基于所述目标训练症状对应的所述历史病史所述和所述历史症状数据，训练匹配模型，获得所述预设匹配模型。
[0011]进一步地，所述获取各历史症状对应的实际治疗结果，对比所述实际治疗结果和所述预测治疗结果，在所述各历史症状中确定目标训练症状，包括：在所述历史症状对应的所述预测治疗结果和所述实际治疗结果不匹配时，作为训练矫正症状；在所述历史症状对应所述预测治疗结果和所述实际治疗结果相匹配时，确定所述历史症状为所述目标训练症状。
[0012]进一步地，所述基于症状知识图谱，对所述当前症状进行匹配，获得所述当前症状对应的至少一个目标相关参数，包括：获得所述当前症状在所述症状知识图谱中命中的至少一个历史症状；获取所述当前症状命中所述历史症状的命中频率，和/或所述当前症状对应的目标症状等级，和/或获取各历史症状对应的治疗结果，和/或所述当前症状命中的各历史症状的危重排序结果，作为所述目标相关参数。
[0013]第二方面，本申请还提供一种基于症状知识图谱的医患匹配装置，所述基于症状知识图谱的医患匹配装置包括：当前症状获取模块，用于获取当前患者的当前症状和当前位置区域；症状匹配模块，用于基于症状知识图谱，对所述当前症状进行匹配，获得所述当前症状对应的至少一个目标相关参数；治愈排序模块，用于基于预设匹配模型和各目标相关参数对应的预设权重，计算所述当前位置区域内各医院对于所述当前症状的治愈概率，获得各医院对于所述当前症状的治愈排序；目标医院确定模块，用于基于所述各医院对于所述当前症状的治愈排序，在所述当前位置区域内各医院中确定所述当前患者匹配的目标医院。
[0014]第三方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所
述处理器执行时，实现如上述的基于症状知识图谱的医患匹配方法的步骤。
[0015]第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的基于症状知识图谱的医患匹配方法的步骤。
[0016]本申请提供一种基于症状知识图谱的医患匹配方法、装置、设备及存储介质，本方法包括获取当前患者的当前症状和当前位置区域；基于症状知识图谱，对所述当前症状进行匹配，获得所述当前症状对应的至少一个目标相关参数；基于预设匹配模型和各目标相关参数对应的预设权重，计算所述当前位置区域内各医院对于所述当前症状的治愈概率，获得各医院对于所述当前症状的治愈排序；基于所述各医院对于所述当前症状的治愈排序，在所述当前位置区域内各医院中确定所述当前患者匹配的目标医院。本申请通过患者当前位置区域内各医院对应的症状知识图谱，对患者当前症状进行症状匹配，可以对患者当前症状进行初步诊断，且可以确定对患者当前症状具备治疗能力的医院；通过对当前患者对应的目标相关参数的权重计算，确定当前位置区域内各医院对于患者当前症状的治疗能力，并获得治愈排序，从而确定当前位置区域内各医院中对于患者当前症状治愈概率最高的医院，作为目标医院，以提高患者的治愈概率。由此，基于各医院的历史诊断数据生成的症状知识图谱，可以实现对患者当前症状的快速诊断和医院匹配，避免了在没有诊断设备时无法对病症进行诊断的问题，提高了医患匹配的精确度。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为本申请的实施例提供的基于症状知识图谱的医患匹配方法第一实施例的流程示意图；图2为本申请提供的症状知识图谱构建方法一实施例的流程示意图；图3为本申请提供的预设本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于症状知识图谱的医患匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取当前患者的当前症状和当前位置区域；基于症状知识图谱，对所述当前症状进行匹配，获得所述当前症状对应的至少一个目标相关参数；基于预设匹配模型和各目标相关参数对应的预设权重，计算所述当前位置区域内各医院对于所述当前症状的治愈概率，获得各医院对于所述当前症状的治愈排序；基于所述各医院对于所述当前症状的治愈排序，在所述当前位置区域内各医院中确定所述当前患者匹配的目标医院。2.根据权利要求1所述的基于症状知识图谱的医患匹配方法，其特征在于，所述获取当前患者的当前症状和当前位置区域之前，还包括：获取当前位置区域内各医院的历史患者的历史病史数据和历史症状数据；基于预设标准词，在所述历史病史数据和所述历史症状数据中提取目标标准词；将所述目标标准词作为症状节点，构架所述症状知识图谱。3.根据权利要求2所述的基于症状知识图谱的医患匹配方法，其特征在于，所述基于预设标准词，在所述历史病史数据和所述历史症状数据中提取目标标准词，包括：遍历所述历史病史数据中的至少一个诊断病历；在所述诊断病历对应的所述历史症状数据和所述预设标准词对应的症状数据中，匹配具有所述预设标准词的目标症状，将所述目标症状对应的所述预设标准词作为所述目标标准词。4.根据权利要求3所述的基于症状知识图谱的医患匹配方法，其特征在于，所述在所述诊断病历对应的所述历史症状数据和所述预设标准词对应的症状数据中，匹配具有所述预设标准词的目标症状，将所述目标症状对应的所述预设标准词作为所述目标标准词，包括：在所述诊断病历存在相同诊断结果时，确定所述相同诊断结果对应的至少两个相似症状；对比所述相似症状之间的偏离度，将所述相似症状区分为标准词和同义词；将所述同义词标记为对应的所述标准词，并所述标准词作为所述目标标准词。5.根据权利要求2所述的基于症状知识图谱的医患匹配方法，其特征在于，所述获取当前位置区域内各医院的历史患者的历史病史数据和历史症状数据之后，还包括：基于所述历史病史数据和所述历史症状数据，获得各历史症状的出现频率、症状等级、治疗结果和危重程度，作为训练相关参数；基于各训练相关参数对应的预设权重，计算各历史症状对应的预测治疗结果；获取各历史症状对应的实际治疗结果，对比所述实际治疗结...
【专利技术属性】
技术研发人员：张霜洁，
申请(专利权)人：北京健康在线技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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