问诊方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种问诊方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取目标用户的至少一个主诉信息；根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断；所述假设诊断包括诊断结果和所述诊断结果的概率值；所述查询诊断模型包括查询子模型和诊断子模型；根据所有所述假设诊断计算得到目标结果；返回所述目标结果。通过所述方法可以有效提高问诊的准确率。法可以有效提高问诊的准确率。法可以有效提高问诊的准确率。

【技术实现步骤摘要】
问诊方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及医疗信息
，尤其涉及一种问诊方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]由于医疗资源紧张问题的存在，如何通过线上问诊对用户进行问诊成为一种解决方案。相关技术中，通过获取用户主诉并根据所述主诉进行诊断。但上述方式由于所采用算法的限制，仍然存在诊断准确率低的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提出一种问诊方法、装置及电子设备。
[0004]基于上述目的，本申请提供了一种问诊方法，包括：
[0005]获取目标用户的至少一个主诉信息；
[0006]根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断；所述假设诊断包括诊断结果和所述诊断结果的概率值；所述查询诊断模型包括查询子模型和诊断子模型；
[0007]根据所有所述假设诊断计算得到目标结果；
[0008]返回所述目标结果。
[0009]可选地，所述根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断，包括：
[0010]响应于确定所述抽取子模型首次抽取所述主诉信息，在所有所述主诉信息中抽取一个主诉信息作为目标主诉信息并发送至所述诊断子模型；
[0011]根据所述目标主诉信息，通过所述诊断子模型，得到所述目标主诉信息对应的假设诊断并发送所述假设诊断至所述抽取子模型。
[0012]可选地，所述根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断，还包括重复执行以下步骤直到全部所述主诉信息均被抽取，且所述主诉信息的数量大于或等于预定数值：
[0013]响应于确定所述抽取子模型非首次抽取所述主诉信息，根据收到的假设诊断从所有未被抽取的主诉信息中抽取一个主诉信息作为目标主诉信息并发送至所述诊断子模型；
[0014]根据所述目标主诉信息，通过所述诊断子模型，得到所述目标主诉信息对应的假设诊断并发送所述假设诊断至所述抽取子模型。
[0015]可选地，所述方法还包括：
[0016]响应于全部所述主诉信息均被抽取，但所述主诉信息的数量小于预定数值，输出预定的查询口令以便获取所述目标用户的其他主诉信息，直到所述主诉信息的数量大于或等于预定数值。
[0017]可选地，所述根据所有所述假设诊断计算得到目标结果，包括：
[0018]根据所有假设诊断，通过如下公式计算得到目标假设诊断：
[0019][0020]其中，y表示目标假设诊断，p
d
(i)表示所述诊断结果的概率值，i表示所述诊断结果的次序；
[0021]确定所述目标假设诊断的诊断结果为目标结果。
[0022]可选地，所述查询诊断模型的训练过程包括：
[0023]获取训练用主诉信息；
[0024]根据所述训练用主诉信息，确定若干训练用主诉集并确定每个训练用主诉集对应的目标结果；
[0025]根据所述训练用主诉集和所述目标结果，构建训练集；
[0026]根据所述训练集和奖励反馈算法，对所述诊断结果进行预测，以得到所述查询诊断模型。
[0027]可选地，所述根据所述训练集和奖励反馈算法，对所述诊断结果进行预测，以得到所述查询诊断模型，还包括：
[0028]根据所述目标主诉信息，通过所述诊断子模型，得到假设诊断；
[0029]根据所述假设诊断和所述目标结果，通过如下计算公式计算奖励分数：
[0030][0031]其中，g表示所述奖励分数，I表示指标函数，y表示所述目标结果，表示所述假设诊断，可以通过公式：计算得到，其中p
d
(i)表示所述假设诊断的概率值；
[0032]根据所述奖励分数调整所述诊断子模型的参数，以得到所述诊断子模型。
[0033]可选地，所述根据所述训练集和奖励反馈算法，对所述诊断结果进行预测，以得到所述查询诊断模型，还包括：
[0034]根据所述训练用主诉集，通过所述查询子模型，抽取一个未被抽取的主诉信息作为目标主诉信息；
[0035]根据如下公式计算得到所述抽取行为的价值函数：
[0036][0037]其中，Q(st,a)表示价值函数，q
t
表示所述目标主诉信息，s
t
表示状态，R
t
表示所述奖励分数，V
μ
表示参数化的价值函数，η为预定的熵系数，H表示鼓励探索的行动分布的熵，π
θ
表示抽取策略，A
t
表示优势值标量，通过公式A
t
＝R
t
‑
V
μ
(s
t
)计算得到；
[0038]根据所述价值函数，通过如下公式计算得到抽取值：
[0039]a
t
＝argmin
a
Q(st,a)
[0040]根据所述抽取值，得到所述查询诊断模型。
[0041]基于同一专利技术构思，本申请还提供了一种问诊装置，包括：
[0042]获取模块，被配置为获取目标用户的至少一个主诉信息；
[0043]第一计算模块，被配置为根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断；所述假设诊断包括诊断结果和所述诊断结果的概
率值；所述查询诊断模型包括查询子模型和诊断子模型；
[0044]第二计算模块，被配置为根据所有所述假设诊断计算得到目标结果；
[0045]结果返回模块，被配置为返回所述目标结果。
[0046]基于同一专利技术构思，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任意一项所述的问诊方法。
[0047]从上面所述可以看出，本申请提供的问诊方法，利用强化学习算法和马尔可夫决策过程，根据用户提供的主诉信息进行迭代计算，输出诊断结果或进一步的查询内容。通过所述方法，提高了问诊的正确率。
附图说明
[0048]为了更清楚地说明本申请或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，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。
[0049]图1为本申请一个或多个实施例的问诊方法的流程示意图；
[0050]图2为本申请一个或多个实施例的问诊方法的查询子模型与诊断子模型的计算过程示意图；
[0051]图3为本申请一个或多个实施例的问诊装置的结构示意图；
[0052]图4为本申请一个或多个实施例的电子设备硬件结构示意图。
具体实施方式
[0053]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种问诊方法，其特征在于，包括：获取目标用户的至少一个主诉信息；根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断；所述假设诊断包括诊断结果和所述诊断结果的概率值；所述查询诊断模型包括查询子模型和诊断子模型；根据所有所述假设诊断计算得到目标结果；返回所述目标结果。2.根据权利要求1所述的问诊方法，其特征在于，所述根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断，包括：响应于确定所述抽取子模型首次抽取所述主诉信息，在所有所述主诉信息中抽取一个主诉信息作为目标主诉信息并发送至所述诊断子模型；根据所述目标主诉信息，通过所述诊断子模型，得到所述目标主诉信息对应的假设诊断并发送所述假设诊断至所述抽取子模型。3.根据权利要求2所述的问诊方法，其特征在于，所述根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断，还包括重复执行以下步骤直到全部所述主诉信息均被抽取，且所述主诉信息的数量大于或等于预定数值：响应于确定所述抽取子模型非首次抽取所述主诉信息，根据收到的假设诊断从所有未被抽取的主诉信息中抽取一个主诉信息作为目标主诉信息并发送至所述诊断子模型；根据所述目标主诉信息，通过所述诊断子模型，得到所述目标主诉信息对应的假设诊断并发送所述假设诊断至所述抽取子模型。4.根据权利要求1所述的问诊方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于全部所述主诉信息均被抽取，但所述主诉信息的数量小于预定数值，输出预定的查询口令以便获取所述目标用户的其他主诉信息，直到所述主诉信息的数量大于或等于预定数值。5.根据权利要求2或3中任一所述的问诊方法，其特征在于，所述根据所有所述假设诊断计算得到目标结果，包括：根据所有假设诊断，通过如下公式计算得到目标假设诊断：其中，y表示目标假设诊断，p
d
(i)表示所述诊断结果的概率值，i表示所述诊断结果的次序；确定所述目标假设诊断的诊断结果为目标结果。6.根据权利要求1所述的问诊方法，其特征在于，所述查询诊断模型的训练过程包括：获取训练用主诉信息；根据所述训练用主诉信息，确定若干训练用主诉集并确定每个训练用主诉集对应的目标结果；根据所述训练用主诉集和所述目标结果，构建训练集；根据所述训练集和奖励反馈算法，对所述诊断结果进行预测，以得到所述查询诊断模型。
7.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王光宇，王赞，张平，刘晓鸿，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：