问诊对话模型评估方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能及数字医疗领域，揭露一种问诊对话模型评估方法、装置、电子设备及存储介质，可用于对医疗行业的回诊对话模型进行医学知识层面的评估，所述方法包括：获取患者基本信息及待测问诊对话模型，并根据患者基本信息及待测问诊对话模型，生成医患对话数据；分别提取所述医患对话数据中的症状关键词、诊断结果关键词及处方关键词，并根据患者基本信息中的患者症状、患者诊断结果及患者疾病处方，计算待测问诊对话模型的第一评分、第二评分及第三评分；根据预设的权重占比，对第一评分、第二评分及第三评分进行加权平均，得到待测问诊对话模型的总评分。本发明专利技术可以提高问诊对话模型评估的智能化程度及准确率。问诊对话模型评估的智能化程度及准确率。问诊对话模型评估的智能化程度及准确率。

【技术实现步骤摘要】
问诊对话模型评估方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及人工智能及数字医疗领域，尤其涉及一种问诊对话模型评估方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前常见的医疗问诊对话模型的评估指标分为两种，第一种是根据虚拟患者模型与医生对话模型输出的两个句子的共现词对频率计算，这种方法只能从文本的通顺程度或是丰富程度等层面对医疗问诊对话模型进行评估，无法评估问诊对话模型的医疗知识；第二种是基于医疗从业人员的人工评估，这种方法虽然能够在医疗知识的层面对问诊对话模型进行评估，但是需要耗费大量的人力物力，智能化程度不足，造成模型评估效率低下。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种问诊对话模型评估方法、装置、电子设备及可读存储介质，其目的在于提高问诊对话模型评估的智能化程度及评估效率，保障问诊对话模型评估时医疗知识的准确率，减少医生问诊过程的工作压力。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种问诊对话模型评估方法，所述方法包括：
[0005]获取患者基本信息及待测问诊对话模型，并根据所述患者基本信息及所述待测问诊对话模型，生成医患对话数据；
[0006]提取所述医患对话数据中的症状关键词，并根据所述患者基本信息中的患者症状及所述症状关键词，计算所述待测问诊对话模型的第一评分；
[0007]提取所述医患对话数据中的诊断结果关键词，并根据所述患者基本信息中的患者诊断结果及所述诊断结果关键词，计算所述待测问诊对话模型的第二评分；
[0008]提取所述医患对话数据中的处方关键词，并根据所述患者基本信息中的患者疾病处方及所述处方关键词，计算所述待测问诊对话模型的第三评分；
[0009]根据预设的权重占比，对所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权平均，得到所述待测问诊对话模型的总评分。
[0010]可选地，所述根据所述患者基本信息及所述待测问诊对话模型，生成医患对话数据，包括：
[0011]根据所述患者基本信息，生成患者主诉，并将所述患者基本信息作为所述待测问诊对话模型中虚拟患者对话模型的人物模型；
[0012]根据所述患者主诉，利用所述待测问诊对话模型中的医生对话模型进行回复语句预测，得到医生第一对话数据；
[0013]根据所述人物模型及所述医生第一对话数据，利用所述虚拟患者对话模型进行回复语句预测，得到患者第一对话数据；
[0014]根据所述患者第一对话数据，利用所述医生对话模型进行回复语句预测，得到医生对话数据，直至所述医生对话数据中包含预设语句内容，停止所述待测问诊对话模型的
回复语句预测，并将所述虚拟患者对话模型与所述医生对话模型输出的对话数据按时间顺序进行整合，得到医患对话数据。
[0015]可选地，所述根据所述患者基本信息中的患者症状及所述症状关键词，计算所述待测问诊对话模型的第一评分，包括：
[0016]将所述症状关键词与所述患者基本信息中的患者症状进行比对，并计算所述症状关键词与所述患者症状的重叠关键词数量；
[0017]根据所述重叠关键词数量及所述症状关键词对应的症状关键词数量，计算所述症状关键词的查准率；
[0018]根据所述重叠关键词数量及所述患者症状对应的患者症状数量，计算所述症状关键词的查全率；
[0019]根据所述查准率及所述查全率，利用F1度量计算法计算所述待测问诊对话模型的第一评分。
[0020]可选地，所述根据所述查准率及所述查全率，利用F1度量计算法计算所述待测问诊对话模型的第一评分，包括：
[0021]利用下述公式计算所述待测问诊对话模型的第一评分F1：
[0022][0023]其中，所述A指的是查准率；所述B指的是查全率。
[0024]可选地，所述根据所述患者基本信息中的患者诊断结果及所述诊断结果关键词，计算所述待测问诊对话模型的第二评分，包括：
[0025]判断所述诊断结果关键词与所述患者基本信息中的患者诊断结果是否一致；
[0026]当所述所述诊断结果关键词与所述患者基本信息中的患者诊断结果不一致时，判定所述待测问诊对话模型的第二评分为零；
[0027]当所述所述诊断结果关键词与所述患者基本信息中的患者诊断结果一致时，判定所述待测问诊对话模型的第二评分为一。
[0028]可选地，所述提取所述医患对话数据中的症状关键词包括：
[0029]将所述医患对话数据中的医生对话数据与预构建的候选词模板进行匹配，得到所述医生对话数据的症状候选词集合；
[0030]利用关键信息提取算法对所述症状候选词集合中每个症状候选词进行评分，得到每个症状候选词的候选词分值；
[0031]将所述候选词分词大于预设阈值的症状候选词作为所述医患对话数据的关键词。
[0032]可选地，所述根据预设的权重占比，对所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权平均，得到所述待测问诊对话模型的总评分，包括：
[0033]根据预设的权重占比，分别计算所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分权重值，得到第一权重值、第二权重值及第三权重值；
[0034]将所述第一权重值、所述第二权重值及所述第三权重值进行相加，得到所述待测问诊对话模型的总评分。
[0035]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种问诊对话模型评估装置，所述装置包括：
[0036]医患对话数据生成模块，用于获取患者基本信息及待测问诊对话模型，并根据所
述患者基本信息及所述待测问诊对话模型，生成医患对话数据；
[0037]医患对话数据评分模块，用于提取所述医患对话数据中的症状关键词，并根据所述患者基本信息中的患者症状及所述症状关键词，计算所述待测问诊对话模型的第一评分，提取所述医患对话数据中的诊断结果关键词，并根据所述患者基本信息中的患者诊断结果及所述诊断结果关键词，计算所述待测问诊对话模型的第二评分，提取所述医患对话数据中的处方关键词，并根据所述患者基本信息中的患者疾病处方及所述处方关键词，计算所述待测问诊对话模型的第三评分；
[0038]问诊对话模型评分模块，用于根据预设的权重占比，对所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权平均，得到所述待测问诊对话模型的总评分。
[0039]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0040]存储器，存储至少一个计算机程序；及
[0041]处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的问诊对话模型评估方法。
[0042]为了解决上述问题，本专利技术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中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的问诊对话模型评估方法。
[0043]本专利技术实施例通过提取医患对话数据中的症状关键词，并根据患者基本信息中的患者症状及所述症状关键词，计算待测问诊对话模型的第一评分，提取所述医患对话数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种问诊对话模型评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取患者基本信息及待测问诊对话模型，并根据所述患者基本信息及所述待测问诊对话模型，生成医患对话数据；提取所述医患对话数据中的症状关键词，并根据所述患者基本信息中的患者症状及所述症状关键词，计算所述待测问诊对话模型的第一评分；提取所述医患对话数据中的诊断结果关键词，并根据所述患者基本信息中的患者诊断结果及所述诊断结果关键词，计算所述待测问诊对话模型的第二评分；提取所述医患对话数据中的处方关键词，并根据所述患者基本信息中的患者疾病处方及所述处方关键词，计算所述待测问诊对话模型的第三评分；根据预设的权重占比，对所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权平均，得到所述待测问诊对话模型的总评分。2.如权利要求1所述的问诊对话模型评估方法，其特征在于，所述根据所述患者基本信息及所述待测问诊对话模型，生成医患对话数据，包括：根据所述患者基本信息，生成患者主诉，并将所述患者基本信息作为所述待测问诊对话模型中虚拟患者对话模型的人物模型；根据所述患者主诉，利用所述待测问诊对话模型中的医生对话模型进行回复语句预测，得到医生第一对话数据；根据所述人物模型及所述医生第一对话数据，利用所述虚拟患者对话模型进行回复语句预测，得到患者第一对话数据；根据所述患者第一对话数据，利用所述医生对话模型进行回复语句预测，得到医生对话数据，直至所述医生对话数据中包含预设语句内容，停止所述待测问诊对话模型的回复语句预测，并将所述虚拟患者对话模型与所述医生对话模型输出的对话数据按时间顺序进行整合，得到医患对话数据。3.如权利要求1所述的问诊对话模型评估方法，其特征在于，所述根据所述患者基本信息中的患者症状及所述症状关键词，计算所述待测问诊对话模型的第一评分，包括：将所述症状关键词与所述患者基本信息中的患者症状进行比对，并计算所述症状关键词与所述患者症状的重叠关键词数量；根据所述重叠关键词数量及所述症状关键词对应的症状关键词数量，计算所述症状关键词的查准率；根据所述重叠关键词数量及所述患者症状对应的患者症状数量，计算所述症状关键词的查全率；根据所述查准率及所述查全率，利用F1度量计算法计算所述待测问诊对话模型的第一评分。4.如权利要求3所述的问诊对话模型评估方法，其特征在于，所述根据所述查准率及所述查全率，利用F1度量计算法计算所述待测问诊对话模型的第一评分，包括：利用下述公式计算所述待测问诊对话模型的第一评分F1：
其中，所述A指的是查准率；所述B指的是查全率。5.如权利要求1所述的问诊对话模型评估方法，其特征在于，所述根据所述患者基本信息中的患者诊断结果及所述诊断结果关键词，计算所述待测问诊对...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘佳瑞，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：