【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 ...
【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:
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