【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于病情采集分析，具体而言，涉及一种社区医院病情收集机器人询问方法、介质及系统。
技术介绍
1、社区医院作为基层医疗卫生服务的主要提供者，在为居民提供就近便捷的医疗服务过程中，需要面对大量病人的就诊需求。手工记录病情不仅耗时耗力，而且记录质量参差不齐。现有的病历记录系统可以帮助医生规范记录病情，但是仍需要医生手动逐项询问并录入病人病情，工作强度大且容易遗漏信息。另一方面，由于医患交流时的语言鸿沟以及医患双方语言组织能力参差不齐，手工录入的病历质量并不能得到有效保证。这就需要一种方法，可以自动高效地询问患者并收集完整准确的病情信息。
2、目前，语音识别、自然语言处理和人机对话等技术在医疗健康领域得到广泛应用。现有的医疗问答系统，可以自动回答健康相关问题。但是这些系统主要面向健康知识问答，并未针对病情询问。当前，机器人正在应用于医疗健康场景，具有温馨、耐心、持续工作等优势，可以成为医患交流的良好平台。
3、综上所述，现有技术存在以下问题：社区医院病情记录依赖手工完成，效率低下，且手工记录病情容易遗漏重要信息...
【技术保护点】
1.一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，所述获取病人描述的病情语音描述，并转化为病情文本的步骤，具体是：采用语音识别模型，将所述病情语音描述转化为病情文本。
3.根据权利要求2所述的一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，所述对所述病情文本提取语义特征的步骤，具体是：
4.根据权利要求1所述的一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，所述病情知识库通过构建医学本体获得，所述医学本体包含症状、疾病、治疗、药物信息及之间的关
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【技术特征摘要】
1.一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，所述获取病人描述的病情语音描述，并转化为病情文本的步骤，具体是：采用语音识别模型，将所述病情语音描述转化为病情文本。
3.根据权利要求2所述的一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，所述对所述病情文本提取语义特征的步骤，具体是：
4.根据权利要求1所述的一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，所述病情知识库通过构建医学本体获得，所述医学本体包含症状、疾病、治疗、药物信息及之间的关系。
5.根据权利要求1所述的一种社区医院病情收集机器人询问方法，其特征在于，所述大语言模型包括chatglm4或chatgpt。
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡桂英，初淑丽，张迎迎，孙维梅，
申请(专利权)人：青岛市市北区浮山新区街道社区卫生服务中心，
类型：发明
国别省市：
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