[發明專利]分診系統和分診方法

在審

• 申請號: 201710507456.0
• 申請日: 2017-06-28
• 公開（公告）號: CN109166618A
• 公開（公告）日: 2019-01-08
• 發明（設計）人: 劉建濤;張洪雷;呂學文;劉芳
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H40/20;G06F17/27;G06F16/332;G06K9/62;G06N3/08;H04L29/08
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 柴亮;張天舒

1.一種分診系統，其特征在于，包括：

信息接收單元，用于接收來自終端的患者信息；

特征提取單元，用于從所述患者信息中提取特征信息；

分診單元，用于根據所述特征信息得出推薦患者就診的醫院和科室；

信息推送單元，用于將所述推薦患者就診的醫院和科室推送給終端。

2.根據權利要求1所述的分診系統，其特征在于，

所述分診單元用于對所述特征信息與預存的標準信息進行比較，并以與所述特征信息相近的標準信息對應的醫院和科室作為推薦患者就診的醫院和科室；其中，所述標準信息為適于各醫院各科室診治的患者的信息。

3.根據權利要求2所述的分診系統，其特征在于，

所述患者信息為患者身體的圖像；

所述特征提取單元用于通過圖像識別技術從患者身體的圖像中提取特征部分圖像作為特征信息；

所述標準信息為標準圖像，所述標準圖像為適于各醫院各科室診治的患者的特征部分的圖像；

所述分診單元用于通過分類算法找到與特征部分圖像相近的標準圖像。

4.根據權利要求3所述的分診系統，其特征在于，

所述分類算法包括k-means算法或基于學習矢量量化神經網絡的分類算法。

5.根據權利要求2所述的分診系統，其特征在于，

所述患者信息為診治文字的圖像；

所述特征提取單元用于通過文字識別技術識別診治文字的圖像中的文字，并通過語義分析技術提取所述文字所代表的特征語義作為特征信息；

所述標準信息為標準語義，所述標準語義為代表適于各醫院各科室診治的患者的特征的語義；

所述分診單元用于比較所述特征語義與標準語義，以找出與所述特征語義相近的標準語義。

6.根據權利要求5所述的分診系統，其特征在于，

所述語義分析技術包括自然語言處理技術。

7.根據權利要求1所述的分診系統，其特征在于，還包括：

提問單元，用于向終端發送用于確定患者身體狀況的問題；

所述信息接收單元用于接收來自終端的對所述問題的回答作為患者信息。

8.根據權利要求1至7中任意一項所述的分診系統，其特征在于，

所述分診單元用于得出多個推薦患者就診的醫院和科室，并按照推薦程度將其排序；

所述推送單元用于將推薦程度最高的醫院和科室推送給終端，或者用于按照推薦程度的順序將多個醫院和科室推送給終端。

9.一種分診方法，其特征在于，包括：

分診系統接收來自終端的患者信息；

分診系統從所述患者信息中提取特征信息；

分診系統根據所述特征信息得出推薦患者就診的醫院和科室；

分診系統將所述推薦患者就診的醫院和科室推送給終端。

10.根據權利要求9所述的分診方法，其特征在于，所述根據所述特征信息得出推薦患者就診的醫院和科室包括：

對所述特征信息與預存的標準信息進行比較，并以與所述特征信息相近的標準信息對應的醫院和科室作為推薦患者就診的醫院和科室；其中，所述標準信息為適于各醫院各科室診治的患者的信息。

11.根據權利要求10所述的分診方法，其特征在于，

所述患者信息為患者身體的圖像；

所述從所述患者信息中提取特征信息包括：通過圖像識別技術從患者身體的圖像中提取特征部分圖像作為特征信息；

所述標準信息為標準圖像，所述標準圖像為適于各醫院各科室診治的患者的特征部分的圖像；

所述對所述特征信息與預存的標準信息進行比較包括：通過分類算法找到與特征部分圖像相近的標準圖像。

12.根據權利要求10所述的分診方法，其特征在于，

所述患者信息為診治文字的圖像；

所述從所述患者信息中提取特征信息包括：通過文字識別技術識別診治文字的圖像中的文字，并通過語義分析技術提取所述文字所代表的特征語義作為特征信息；

所述標準信息包為標準語義，所述標準語義為代表適于各醫院各科室診治的患者的特征的語義；

所述對所述特征信息與預存的標準信息進行比較包括：比較所述特征語義與標準語義，以找出與所述特征語義相近的標準語義。