基于语音交互系统的线上分诊方法技术方案

本发明专利技术涉及人工智能领域，适用于医疗健康领域，揭露一种基于语音系统的线上分诊方法

【技术实现步骤摘要】
基于语音交互系统的线上分诊方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，适用于医疗健康领域，尤其涉及一种基于语音系统的线上分诊方法
、
装置
、
电子设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]分诊指的是根据病人的主要症状及体征判断病人病情的轻重缓急及其隶属专科，并合理安排其就诊的过程
。
由于社会医疗资源紧张，目前常见的分诊方法多为患者线上输入主诉文本，医院分诊系统根据患者输入的主诉文本进行科室分配，但是该种方法需要患者手动输入主诉文本，对部分中老年人不友好，且由于手动输入文本数据速度较慢或需要对自身病情进行概括和提炼，因此，浪费了大量时间，导致分诊的效率低下
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于语音系统的线上分诊方法
、
装置
、
电子设备及可读存储介质，能够提高线上分诊的效率及准确率，缓解医疗工作者的工作压力
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于语音系统的线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于语音系统的线上分诊方法，其特征在于，所述方法包括：获取主诉文本训练数据，并利用所述主诉文本训练数据对预设的语句通顺度评分模型进行训练，得到训练完成的语句通顺度评分模型；获取患者基本信息，根据所述患者基本信息，确认患者身份；当所述患者身份无误时，编译引导脚本文件，利用所述引导脚本文件引导患者进行主诉口述，得到患者主诉语音数据；对所述患者主诉语音数据进行文本转化，得到患者主诉文本数据；利用所述训练完成的语句通顺度评分模型对所述患者主诉文本数据进行评分，得到患者主诉通顺度评分，并根据所述患者主诉通顺度评分对所述患者进行分诊处理
。2.
如权利要求1所述的基于语音系统的线上分诊方法，其特征在于，所述利用主诉文本训练数据对预设的语句通顺度评分模型进行训练，得到训练完成的语句通顺度评分模型，包括：利用预设的语句通顺度评分模型中的编码模块对所述主诉文本训练数据分别进行词编码
、
词性编码及字编码处理，得到主诉文本词编码矩阵
、
主诉文本词性编码矩阵及主诉文本字编码矩阵；利用所述语句通顺度评分模型中的第一特征提取模块
、
第二特征提取模块及第三特征提取模块分别提取所述主诉文本词编码矩阵
、
所述主诉文本词性编码矩阵及所述主诉文本字编码矩阵的特征向量，得到第一特征矩阵
、
第二特征矩阵及第三特征矩阵；根据所述第一特征矩阵
、
所述第二特征矩阵及所述第三特征矩阵，利用所述语句通顺度评分模型中的全连接层计算所述主诉文本训练数据的预测通顺度分值；利用预设的损失函数计算所述预测通顺度分值与所述主诉文本训练数据中通顺度分值的损失值；根据所述损失值对所述语句通顺度评分模型进行参数调整，并返回所述利用所述语句通顺度评分模型中的第一特征提取模块
、
第二特征提取模块及第三特征提取模块分别提取所述主诉文本词编码矩阵
、
所述主诉文本词性编码矩阵及所述主诉文本字编码矩阵的特征向量，得到第一特征矩阵
、
第二特征矩阵及第三特征矩阵的步骤，直至所述损失值小于预设阈值，得到训练完成语句通顺度评分模型
。3.
如权利要求2所述的基于语音系统的线上分诊方法，其特征在于，所述根据所述第一特征矩阵
、
所述第二特征矩阵及所述第三特征矩阵，利用所述语句通顺度评分模型中的全连接层计算所述主诉文本训练数据的预测通顺度分值，包括：将所述所述第一特征矩阵
、
所述第二特征矩阵及所述第三特征矩阵进行合并，得到合并特征矩阵；利用所述语句通顺度评分模型中全连接层的第一预设参数
、
第二预设参数及第三预设参数对所述合并特征矩阵做线性变换，得到查询矩阵
、
关键矩阵及数值矩阵；将所述查询矩阵与所述关键矩阵的转置矩阵点乘，得到相似度矩阵；对所述相似度矩阵进行归一化计算，得到归一化矩阵；利用预设的激活函数对所述归一化矩阵进行计算，得到激活矩阵；将所述激活矩阵与所述数值矩阵点乘，得到所述合并特征矩阵的预测通顺度分值
。4.
如权利要求1所述的基于语音系统的线上分诊方法，其特征在于，所述对所述患者主
诉语音数据进行文本转化，得到患者主诉文本数据，包括：对所述患者主诉语音数据进行静音切除及降噪处理，得到可读取主诉语音；对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：伏龙，
申请(专利权)人：康键信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：