[發明專利]掛號預約信息處理方法及裝置

在審

• 申請號: 201510613318.1
• 申請日: 2015-09-23
• 公開（公告）號: CN105260782A
• 公開（公告）日: 2016-01-20
• 發明（設計）人: 李林峰;曾剛;伊凱
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q10/02
• 分類號: G06Q10/02;G06Q50/22
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種掛號預約信息處理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收客戶端發來的掛號預約信息，所述掛號預約信息包括病情描述信息和預約掛診科室信息；

將所述掛號預約信息包含的病情描述信息導入預先訓練的科室推薦模型進行匹配得到推薦掛診科室信息，其中，所述科室推薦模型用于表征病情描述信息與掛診科室信息的對應關系；

對所述預約掛診科室信息和所述推薦掛診科室信息進行匹配得到審核結果信息；

根據所述審核結果信息向所述客戶端發送掛號預約結果信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

建立科室推薦模型的步驟，包括：

分別從問診問題描述信息集合和問診問題回復信息集合中提取問診問題描述信息和與問診問題描述信息相關聯的問診問題回復信息；

從所述問診問題描述信息中提取病情描述特征信息；

從所述問診問題回復信息中提取掛診科室信息；

利用機器學習方法，基于所述病情描述特征信息和與所述病情描述特征信息相關聯的掛診科室信息，訓練得到科室推薦模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述掛號預約信息包含的病情描述信息導入預先訓練的科室推薦模型進行匹配得到推薦掛診科室信息包括：

將所述病情描述信息導入所述科室推薦模型得到包含匹配度的掛診科室信息，所述匹配度用于表征根據所述病情描述信息確定掛診科室信息的準確性；

按匹配度由大到小的順序對所述掛診科室信息進行排序；

將排序后的前設定個所述掛診科室信息作為推薦掛診科室信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述預約掛診科室信息和所述推薦掛診科室信息進行匹配得到審核結果信息包括：

當所述推薦掛診科室信息包括所述預約掛診科室信息時，審核結果信息為審核通過，當所述推薦掛診科室信息不包括所述預約掛診科室信息時，審核結果信息為審核不通過。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述審核結果信息向所述客戶端發送掛號預約結果信息包括：

若所述審核結果信息為審核通過，則發起掛號請求，并在接收到對應所述掛號請求的掛號成功信息后，將所述掛號成功信息發送給所述客戶端，否則，向客戶端發送預約掛診科室調整通知。

6.一種掛號預約信息處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

掛號預約信息接收單元，用于接收客戶端發來的掛號預約信息，所述掛號預約信息包括病情描述信息和預約掛診科室信息；

推薦掛診科室信息獲取單元，用于將所述掛號預約信息包含的病情描述信息導入預先訓練的科室推薦模型進行匹配得到推薦掛診科室信息，其中，所述科室推薦模型用于表征病情描述信息與掛診科室信息的對應關系；

審核結果信息獲取單元，用于對所述預約掛診科室信息和所述推薦掛診科室信息進行匹配得到審核結果信息；

掛號結果信息輸出單元，用于根據所述審核結果信息向所述客戶端發送掛號預約結果信息。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

科室推薦模型建立單元，用于建立科室推薦模型，包括：

信息提取子單元，用于分別從問診問題描述信息集合和問診問題回復信息集合中提取問診問題描述信息和與問診問題描述信息相關聯的問診問題回復信息；

病情描述特征提取子單元，用于從所述問診問題描述信息中提取病情描述特征信息；

掛診科室信息獲取單元，用于從所述問診問題回復信息中提取掛診科室信息；

科室推薦模型建立子單元，用于利用機器學習方法，基于所述病情描述特征信息和與所述病情描述特征信息相關聯的掛診科室信息，訓練得到科室推薦模型。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述推薦掛診科室信息獲取單元包括：

科室信息獲取子單元，用于將所述病情描述信息導入所述科室推薦模型得到包含匹配度的掛診科室信息，所述匹配度用于表征根據所述病情描述信息確定掛診科室信息的準確性；

匹配度排序子單元，用于按匹配度由大到小的順序對所述掛診科室信息進行排序；

推薦科室信息選擇子單元，用于將排序后的前設定個所述掛診科室信息作為推薦掛診科室信息。