[發明專利]病癥信息處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201810546680.5
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108766561A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 勵超磨;于莉莉;翁志龍;茍永亮
• 申請（專利權）人: 平安醫療科技有限公司;平安健康互聯網股份有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06F17/27
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 孫凱樂

本申請涉及一種病癥信息處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：從患者的病癥信息中提取病癥特征詞；獲取患者的個人檔案信息，并從個人檔案信息中提取檔案特征詞；按照預設組合條件將病癥特征詞和檔案特征詞進行組合，得到特征詞組；將特征詞組輸入至對應的匹配模型中，匹配模型用于根據特征詞組輸出相應的參考消息。采用本方法得到的參考消息綜合考慮了患者的病癥信息和個人檔案信息，能夠為患者提供準確的病癥參考。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種病癥信息處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

傳統的醫療服務系統中，患者在發現自身的某些病癥后，如體溫升高、鼻塞，需要前往醫院進行掛號、問診，由醫生與患者進行多番溝通，了解患者的個人信息及病情，并逐步分析排除疑似病例，給出疾病判斷結果。

然而，目前社會醫療資源緊張，容易出現患者在發現自身病癥后，不能及時就醫的情況。此外，還容易出現患者自身誤判斷的情況，如對于發現的某些病癥表現，患者經過掛號、問診后，醫生診斷為正常情況非患病表現。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提供準確的病癥參考消息的病癥信息處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種病癥信息處理方法，所述方法包括：

從患者的病癥信息中提取病癥特征詞；

獲取患者的個人檔案信息，并從個人檔案信息中提取檔案特征詞；

按照預設組合條件將病癥特征詞和檔案特征詞進行組合，得到特征詞組；

將特征詞組輸入至對應的匹配模型中，匹配模型用于根據特征詞組輸出相應的參考消息。

在其中一個實施例中，按照預設組合條件將病癥特征詞和檔案特征詞進行組合，得到特征詞組的步驟包括：

按照預設的優先級劃分條件，將病癥特征詞和檔案特征詞進行優先級劃分；

將劃分后的病癥特征詞和檔案特征詞，按照優先級級別進行組合，得到特征詞組。

在其中一個實施例中，在將特征詞組輸入至對應的匹配模型中的步驟之前，還包括：

對特征詞組進行向量化處理，構建神經網絡模型的輸入矩陣；

根據輸入矩陣確定神經網絡模型的卷積層的卷積窗口；

構建神經網絡模型的池化層，池化層用于輸出卷積層的最大輸出值；

構建神經網絡模型的全連接層，全連接層用于連接池化層的輸出；

訓練構建的神經網絡模型，并將訓練完成后的神經網絡模型作為匹配模型。

在其中一個實施例中，在將特征詞組輸入至對應的匹配模型中的步驟之前，還包括：

確定病癥信息對應的醫院職能科室；

查詢與醫院職能科室對應的匹配模型；

將特征詞組輸入至對應的匹配模型中的步驟，包括：

將特征詞組輸入至與醫院職能科室對應的匹配模型中。

在其中一個實施例中，在從患者的病癥信息中提取病癥特征詞的步驟之前，還包括：

當接收到問診觸發消息時，根據問診觸發消息確定醫院職能科室；

查詢與醫院職能科室對應的問診對話模板；

通過問診對話模板進行對話問診，并根據對話問診過程中的問答數據得到病癥信息。