一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法及系统技术方案

技术编号:38258999 阅读:14 留言:0更新日期:2023-07-27 10:20
本申请提出了一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法及系统,涉及人机交互领域。该方法包括:在线诊疗机器人通过文本和/或语言的方式接收用户的输入,在线诊疗机器人通过自然语言处理技术理解并提取患者的问诊信息;通过自然语言分析从患者输入的问诊信息中提取注意点、关系和情感信息,并对其进行语义建模,明确患者的需求;在线诊断治疗器人基于已经确定的患者的需求及问诊信息对应的医学症状,利用人工智能技术判断不同的治疗方案的有效性和安全性,其中,根据综合考查医学数据、个人差异以及治疗目标进行判断,并利用医疗数据库给出治疗建议。能够利用先进的人工智能和自然语言处理技术,为用户提供精准、个性化的医疗建议。医疗建议。医疗建议。

【技术实现步骤摘要】
一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法及系统


[0001]本申请涉及人机交互领域,具体而言,涉及一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能和自然语言处理技术的发展,在线诊疗机器人越来越受欢迎。在线诊疗机器人是一个利用户工智能技术,提供远程医疗服务的系统。该系统通过对患者输入的病痛分类表分析和处理,给出诊断结果和治疗建议,可以有效的地缚解医疗资源紧张和看病难的问题。
[0003]然而,目前许多在线诊疗机器人的交互方式比较为简单,只能根据用户输入的症状提供初步的诊断结果和建议,缺乏深入分析和治疗方法的优化。同时,这些系统中也存在一些技术难点:如何从复杂的医疗数据中获取有效的信息、如何进行病情分析和诊断、如何评价治疗方案的有效性和安全性等。这些机器人无法根据用户的症状、病史和其他相关信息,为用户提供准确、个性化的医疗建议。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法,其能够利用先进的人工智能和自然语言处理技术,为用户提供精准、个性化的医疗建议。
[0005]本申请的另一目的在于提供一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析系统,其能够运行一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法。
[0006]本申请的实施例是这样实现的:
[0007]第一方面,本申请实施例提供一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法,其包括在线诊疗机器人通过文本和/或语言的方式接收用户的输入,在线诊疗机器人通过自然语言处理技术理解并提取患者的问诊信息;通过自然语言分析从患者输入的问诊信息中提取注意点、关系和情感信息,并对其进行语义建模,明确患者的需求;在线诊断治疗器人基于已经确定的患者的需求及问诊信息对应的医学症状,利用人工智能技术判断不同的治疗方案的有效性和安全性,其中,根据综合考查医学数据、个人差异以及治疗目标进行判断,并利用医疗数据库给出治疗建议;在线诊断治疗器人利用自然语言生成技术,生成自然语言响应诊断结果和治疗方法反馈给患者。
[0008]在本申请的一些实施例中,上述在线诊疗机器人通过文本和/或语言的方式接收用户的输入,在线诊疗机器人通过自然语言处理技术理解并提取患者的问诊信息包括:对于患者的问诊信息进行清理和预测以确保后续的分析和处理能够充分进行,其中,通过过滤和清除未使用或无关的信息,包括标记点符、特殊字符、重新聚合、停止使用词和栓微小的声音,通过自然语言处理工具包中的过滤器和规则引导来完成数据清洗。
[0009]在本申请的一些实施例中,上述通过自然语言分析从患者输入的问诊信息中提取注意点、关系和情感信息,并对其进行语义建模,明确患者的需求还包括:将患者的问诊信
息转换成文本数据,对文本数据分离成词汇单位,并针对每个词汇注其语言类型和词性,然后进行语义分析。
[0010]在本申请的一些实施例中,上述还包括:通过对文本数据进行情绪分析,了解用户的情绪和状态并将其考虑在内,使用情绪分析工具和/或机器学习算法完成文本数据的情绪分析。
[0011]在本申请的一些实施例中,上述语义建模包括:通过条件随机场、递归回归、深度神经网络、外部知识库和语言资料库中的至少一种增强语言义表示的准确度和覆盖范围,将文本数据转换为计算机理解的语言表达形式,得到待处理的目标文本。
[0012]在本申请的一些实施例中,上述在线诊断治疗器人基于已经确定的患者的需求及问诊信息对应的医学症状,利用人工智能技术判断不同的治疗方案的有效性和安全性,其中,根据综合考查医学数据、个人差异以及治疗目标进行判断,并利用医疗数据库给出治疗建议包括:从各医疗机构的数据库中获取临床试验数据、医学文献、病历记录,通过机器学习将数据进行特征提取和模型训练,建立评估模型,将接收到的用户输入数据输入至评估模型中,对不同的治疗方法进行评价和分析,以确定其有效性和安全性,根据评估模型的结果,生成相应的治疗建议,并输出给患者。
[0013]在本申请的一些实施例中,上述在线诊断治疗器人利用自然语言生成技术,生成自然语言响应诊断结果和治疗方法反馈给患者包括:根据医疗数据库给出治疗建议,生成符合语言规则的文本结构,根据文本结构和任务要求,为生成的文本填写正确的语义内容,根据语言法和语言义生成的结果反馈给患者。
[0014]第二方面,本申请实施例提供一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析系统,其包括问诊信息采集模块,用于在线诊疗机器人通过文本和/或语言的方式接收用户的输入,在线诊疗机器人通过自然语言处理技术理解并提取患者的问诊信息;
[0015]语义分析模块,用于通过自然语言分析从患者输入的问诊信息中提取注意点、关系和情感信息,并对其进行语义建模,明确患者的需求;
[0016]生成治疗建议模块,用于在线诊断治疗器人基于已经确定的患者的需求及问诊信息对应的医学症状,利用人工智能技术判断不同的治疗方案的有效性和安全性,其中,根据综合考查医学数据、个人差异以及治疗目标进行判断,并利用医疗数据库给出治疗建议;
[0017]反馈模块,用于在线诊断治疗器人利用自然语言生成技术,生成自然语言响应诊断结果和治疗方法反馈给患者。
[0018]第三方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法中任一项的方法。
[0019]相对于现有技术,本申请的实施例至少具有如下优点或有益效果:
[0020]通过整合和应用人工智能技术,对患者输入的问诊信息进行处理,提供更准确和个性化的诊断和治疗建议。同时,也能够通过足够多的大数据分析和机器学习技术,评价不同的治疗方法的有效性和安全性,以对提供的决策作出更合适的支持,更优质的医疗服务。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附
图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
[0022]图1为本申请实施例提供的一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法步骤示意图;
[0023]图2为本申请实施例提供的一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析系统模块示意图;
[0024]图3为本申请实施例提供的一种电子设备。
[0025]图标:101

存储器;102

处理器;103

通信接口。
具体实施方式
[0026]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法,其特征在于,包括:在线诊疗机器人通过文本和/或语言的方式接收用户的输入,在线诊疗机器人通过自然语言处理技术理解并提取患者的问诊信息;通过自然语言分析从患者输入的问诊信息中提取注意点、关系和情感信息,并对其进行语义建模,明确患者的需求;在线诊断治疗器人基于已经确定的患者的需求及问诊信息对应的医学症状,利用人工智能技术判断不同的治疗方案的有效性和安全性,其中,根据综合考查医学数据、个人差异以及治疗目标进行判断,并利用医疗数据库给出治疗建议;在线诊断治疗器人利用自然语言生成技术,生成自然语言响应诊断结果和治疗方法反馈给患者。2.如权利要求1所述的一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法,其特征在于,所述在线诊疗机器人通过文本和/或语言的方式接收用户的输入,在线诊疗机器人通过自然语言处理技术理解并提取患者的问诊信息包括:对于患者的问诊信息进行清理和预测以确保后续的分析和处理能够充分进行,其中,通过过滤和清除未使用或无关的信息,包括标记点符、特殊字符、重新聚合、停止使用词和栓微小的声音,通过自然语言处理工具包中的过滤器和规则引导来完成数据清洗。3.如权利要求1所述的一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法,其特征在于,所述通过自然语言分析从患者输入的问诊信息中提取注意点、关系和情感信息,并对其进行语义建模,明确患者的需求还包括:将患者的问诊信息转换成文本数据,对文本数据分离成词汇单位,并针对每个词汇注其语言类型和词性,然后进行语义分析。4.如权利要求3所述的一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法,其特征在于,还包括:通过对文本数据进行情绪分析,了解用户的情绪和状态并将其考虑在内,使用情绪分析工具和/或机器学习算法完成文本数据的情绪分析。5.如权利要求1所述的一种基于在线问诊人机交互的患者需求分析方法,其特征在于,所述语义建模包括:通过条件随机场、递归回归、深度神经网络、外部知识库和语言资料库中的至少一种增强语言义表示的准确度和覆盖范围,将文本数据转换为计算机理解的语言...

【专利技术属性】
技术研发人员:庞郁悦孙伟宁宁
申请(专利权)人:上海医加医科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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