一种虚拟专家医师的人机互动方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，公开了一种虚拟专家医师的人机互动方法及装置。该方法可以应用在病前咨询和就医后的结果咨询，当用户输入用于病前咨询的信息时，可以通过医疗语境对话模型，生成解答用户问题的第一文字结果，并通过语言风格转换模型将专业程度高的第一文字结果转换为容易被患者理解、通俗易懂的第二文字结果，再将第二文字结果转换为专家医师讲述医嘱以及解释医疗诊断的虚拟解答视频；当用户输入诊断结果进行咨询时，无需经过医疗语境对话模型，可以直接采用语言风格转换模型，再生成虚拟解答视频。本发明专利技术可以营造专家医师面对面耐心讲解诊断结果与进行医疗嘱咐的医疗场景，提高了问诊的效率、也提高了看病体验和医患关系。和医患关系。和医患关系。

【技术实现步骤摘要】
一种虚拟专家医师的人机互动方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是涉及一种虚拟专家医师的人机互动方法及装置。

技术介绍

[0002]由于目前的医疗资源紧张，且存在医疗资源结构性难题，因此时常出现大医院人满为患，小医院门可罗雀的情况。出现该现象的原因在于病患对自身疾病的担忧而产生的对于优质的医疗资源的需求，以及是否获得了最佳诊疗方案的焦虑。为了缓解病患的担忧焦虑情绪，往往需要权威医师进行耐心的开导与反复解释，但是我国的医师时常超负荷工作，每天需要诊疗的患者数量特别多，难以满足到每个病人的反复问答需求。同时，医疗诊治是专业性很强的工作，医师们的医疗诊断结果与医嘱通常带有较多的专业用语，普通大众会觉得晦涩难懂，通常都需要自行查询和猜想自身疾病的情况，增加了不必要的恐慌。
[0003]针对上述问题，互联网医院逐步兴起，线上问诊的数量日益增多，给患者提供了巨大的便捷。然而，线上问诊模式进一步加重了医生的负担，对于病情的回复常以简洁为主，且多数情况下无法实时回复病患的问题，沟通效果不佳。现有的智能问答系统交互性不足，未考虑医患关系的优化。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种虚拟专家医师的人机互动方法及装置，可以提高人机交互效率，提升人机交互性。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的第一实施例提供了一种虚拟专家医师的人机互动方法，包括：
[0006]识别用户输入的信息，并将用户输入的信息转化为输入向量；
[0007]在预设的医疗语境对话模型中识别所述输入向量，并搜索与所述输入向量对应的第一文字结果；
[0008]根据预设的语言风格转换模型，自动修饰所述第一文字结果，生成第二文字结果；
[0009]将第二文字结果进行文字转视频处理，并结合AI换脸技术生成虚拟解答视频。
[0010]本专利技术将用户输入的信息转化为输入向量，在医疗语境对话模型中根据输入向量搜索对应的第一文字结果，并通过语言风格转换模型将第一文字结果自动修饰成第二文字结果，再将第二文字结果转换为用于讲述医嘱以及解释医疗诊断的虚拟解答视频，提高了人机交互效率，也提升了用户的看病体验。
[0011]进一步地，所述识别用户输入的信息，具体为：
[0012]所述用户输入的信息包括文字信息、语音信息和诊断结果；
[0013]当识别出用户输入的信息是文字信息或语音信息时，则确定用户的需求是病情咨询；
[0014]当识别出用户输入的信息是诊断结果时，则确定用户的需求是结果讲解。
[0015]本专利技术可以应用在病前咨询和就医后的结果咨询，所以用户可能输入文字信息或语音信息用于病前咨询，输入诊断结果用于就医后的结果咨询，通过识别用户输入的信息可以确定用户的需求，从而根据明确的需求执行后续的操作，提高了人机交互的智能性。
[0016]进一步地，所述在预设的医疗语境对话模型中识别所述输入向量，并搜索与所述输入向量对应的第一文字结果，具体为：
[0017]当确定用户的需求是病情咨询时，在预设的医疗语境对话模型中搜索与所述输入向量对应的第一文字结果；
[0018]当确定用户的需求是结果讲解时，确定所述诊断结果为第一文字结果。
[0019]本专利技术在接收到诊断结果时，无需经过医疗语境对话模型，可以直接生成用于解释医疗诊断的虚拟解答视频，根据明确的用户需求进行交互流程，提高了生成讲解视频的效率。
[0020]进一步地，所述将第二文字结果进行文字转视频处理，并结合AI换脸技术生成虚拟解答视频，具体为：
[0021]将第二文字结果进行文字转视频处理，生成待处理视频；
[0022]根据第二文字结果，在系统中匹配对应的专家虚拟形象；
[0023]结合所述专家虚拟形象，对待处理视频进行AI换脸处理，生成虚拟解答视频。
[0024]本专利技术在生成第二文字结果后，对其进行文字转视频处理，生成用于解答用户的视频，并根据第二文字结果，在系统中搜索并匹配合适的专家虚拟形象，利用AI换脸技术生成虚拟解答视频，相较于文字，虚拟解答视频可以提高用户的安心感，也提升了用户看病体验。
[0025]进一步地，所述医疗语境对话模型，具体为：
[0026]获取互联网医院产生的医疗对话数据，对所述医疗对话数据进行数据清洗和数据提取，生成第一数据；
[0027]将第一数据进行语义特征向量转换，生成第一向量，并将所述第一向量存储在第一数据库；
[0028]基于自然语言处理对话模型，结合第一数据库进行迁移学习，生成医疗语境对话模型。
[0029]本专利技术采用的医疗语境对话模型是基于人工智能深度学习的自然语言处理对话模型，使用互联网医院产生的大量医疗对话数据进行迁移学习，形成可以智能问答医学专科问题的医疗语境对话模型，达到无需人工干预即可自动生成用户问题的答案，推动了优质医疗资源的拓展和下沉。
[0030]进一步地，所述语言风格转换模型，具体为：
[0031]收集对医学诊断的通俗解释和对医学名词的科普比喻，对所述医疗对话数据进行数据清洗和数据提取，生成第二数据；
[0032]将第二数据进行语义特征向量转换，生成第二向量，并将所述第二向量存储在第二数据库；
[0033]基于自然语言处理语言风格模型，结合第二数据库进行迁移学习，生成语言风格转换模型。
[0034]本专利技术采用的语言风格转换模型是基于人工智能深度学习的自然语言处理语言
风格模型，使用对医学诊断的通俗解释和对医学名词的科普比喻进行迁移学习，形成可以自动修饰语言的语言风格转换模型，提高了人机交互的智能性。
[0035]进一步地，所述进行语义特征向量转换，具体为：
[0036]采用基于双向编码器表示的语言嵌入模型进行语义特征向量转换。
[0037]本专利技术提供了一种虚拟专家医师的人机互动方法，可以应用在病前咨询和就医后的结果咨询，当用户输入用于病前咨询的信息时，可以通过医疗语境对话模型，生成解答用户问题的第一文字结果，并通过语言风格转换模型将专业程度高的第一文字结果转换为容易被患者理解、通俗易懂的第二文字结果，再将第二文字结果转换为专家医师讲述医嘱以及解释医疗诊断的虚拟解答视频；当用户输入诊断结果进行咨询时，无需经过医疗语境对话模型，可以直接采用语言风格转换模型，再生成虚拟解答视频。本专利技术可以营造专家医师面对面耐心讲解诊断结果与进行医疗嘱咐的医疗场景，提高了问诊的效率、也提高了用户的看病体验。
[0038]相应的，本专利技术提供了一种虚拟专家医师的人机互动装置，包括：识别模块、搜索模块、修饰模块和生成模块；
[0039]所述识别模块用于识别用户输入的信息，并将用户输入的信息转化为输入向量；
[0040]所述搜索模块用于在预设的医疗语境对话模型中识别所述输入向量，并搜索与所述输入向量对应的第一文字结果；
[0041]所述修饰模块用于根据预设的语言风格转换模型，自动修饰所述第一文字结果，生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟专家医师的人机互动方法，其特征在于，包括：识别用户输入的信息，并将用户输入的信息转化为输入向量；在预设的医疗语境对话模型中识别所述输入向量，并搜索与所述输入向量对应的第一文字结果；根据预设的语言风格转换模型，自动修饰所述第一文字结果，生成第二文字结果；将第二文字结果进行文字转视频处理，并结合AI换脸技术生成虚拟解答视频。2.根据权利要求1所述的虚拟专家医师的人机互动方法，其特征在于，所述识别用户输入的信息，具体为：所述用户输入的信息包括文字信息、语音信息和诊断结果；当识别出用户输入的信息是文字信息或语音信息时，则确定用户的需求是病情咨询；当识别出用户输入的信息是诊断结果时，则确定用户的需求是结果讲解。3.根据权利要求2所述的虚拟专家医师的人机互动方法，其特征在于，所述在预设的医疗语境对话模型中识别所述输入向量，并搜索与所述输入向量对应的第一文字结果，具体为：当确定用户的需求是病情咨询时，在预设的医疗语境对话模型中搜索与所述输入向量对应的第一文字结果；当确定用户的需求是结果讲解时，确定所述诊断结果为第一文字结果。4.根据权利要求1所述的虚拟专家医师的人机互动方法，其特征在于，所述将第二文字结果进行文字转视频处理，并结合AI换脸技术生成虚拟解答视频，具体为：将第二文字结果进行文字转视频处理，生成待处理视频；根据第二文字结果，在系统中匹配对应的专家虚拟形象；结合所述专家虚拟形象，对待处理视频进行AI换脸处理，生成虚拟解答视频。5.根据权利要求1所述的虚拟专家医师的人机互动方法，其特征在于，所述医疗语境对话模型，具体为：获取互联网医院产生的医疗对话数据，对所述医疗对话数据进行数据清洗和数据提取，生成第一数据；将第一数据进行语义特征向量转换，生成第一向量，并将所述第一向量存储在第一数据库；基于自然语言处理对话模型，结合第一数据库进行迁移学习，生成医疗语境对话模型。6.根据权利要求1所述的虚拟专家医师的人机互动方法，其特征在于，所述语言风格转换模型，具体为：收集对医学诊断的通俗解释和对医学名词...

【专利技术属性】
技术研发人员：林浩添，庞健宇，罗明杰，吴晓航，陈睛晶，
申请(专利权)人：中山大学中山眼科中心，
类型：发明
国别省市：